龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：中移雄安信息通信科技有限公司;中移系统集成有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日：2024-01-18
公开（公告）日：2024-04-30
公开（公告）号：CN117952829A
主分类号：G06T3/4053
分类号：G06T3/4053;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开
摘要：本申请涉及一种图像重建模型训练方法、图像重建方法、装置及设备，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取训练图像集，该训练图像集中包含待重建样本图像、重建样本集以及样本图像对应的标准图像；通过图像重建模型对重建样本集中的各个图像进行多层级特征提取，获得重建样本集中的各个图像各自对应的多个层级的特征信息；通过图像重建模型基于各个图像各自对应的多个层级的特征信息，生成各个图像各自的特征矩阵；通过图像重建模型基于各个图像各自的特征矩阵对待重建样本图像进行图像重建，获得待重建样本图像的重建结果；基于重建结果与标准图像对图像重建模型进行训练。通过上述方法，可以提高训练获得的图像重建模型的图像重建效果。
主权项：1.一种图像重建模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练图像集，所述训练图像集中包含待重建样本图像、重建样本集以及所述样本图像对应的标准图像；所述重建样本集中包含对待重建样本图像进行上采样获得的第一采样图像、所述待重建样本图像对应的参考图像以及对参考图像先进行下采样再进行上采样获得的第二采样图像；所述标准图像的分辨率高于所述样本图像；通过图像重建模型对所述重建样本集中的各个图像进行多层级特征提取，获得所述重建样本集中的各个图像各自对应的多个层级的特征信息；每个层级中进行特征提取的最小特征提取窗口的大小不同；通过所述图像重建模型基于所述重建样本集中的各个图像各自对应的多个层级的特征信息，生成所述重建样本集中的各个图像各自的特征矩阵；其中，所述第一采样图像的特征矩阵为查询矩阵，所述第二采样图像的特征矩阵为键矩阵，所述参考图像的特征矩阵为值矩阵；通过所述图像重建模型基于所述重建样本集中的各个图像各自的特征矩阵对待重建样本图像进行图像重建，获得所述待重建样本图像的重建结果；基于所述重建结果与所述标准图像，对所述图像重建模型进行参数调整，以对所述图像重建模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中移雄安信息通信科技有限公司;中移系统集成有限公司;中国移动通信集团有限公司 图像重建模型训练方法、图像重建方法、装置及设备
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号