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申请/专利权人：奕坤(西安)科学技术研究有限公司
申请日：2024-02-22
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118052711A
主分类号：G06T3/4053
分类号：G06T3/4053;G06T5/70;G06T5/20;G06N3/0464;G06T3/4076;G06T5/60
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明涉及单贴图像超分辨率处理技术领域，且公开了一种基于坐标注意力与残差网络机制技术的单贴图像超分辨率重拾算法，包括以下步骤：步骤一、图像采集模块通过预处理单元获取低分辨率图像，并进行标准化处理后，组成图像数据集；步骤二、分析重拾模块根据图像数据集特征对其进行编号后，输入残差网络单元进行特征提取，计算生成残差特征组Catz；步骤三、坐标注意力单元根据残差特征组Catz，计算生成注意力特征组Zytz；步骤四、上采样单元根据注意力特征组Zytz，采样生成高分辨率图像；步骤五、视觉处理模块根据高分辨率图像进行两次优化处理后，通过网络连接输出图像。
主权项：1.一种基于坐标注意力与残差网络机制技术的单贴图像超分辨率重拾算法，其特征在于：所述基于坐标注意力与残差网络机制技术的单贴图像超分辨率重拾算法通过图像重拾系统进行超分辨率处理，所述图像重拾系统包括图像采集模块、分析重拾模块和视觉处理模块，所述基于坐标注意力与残差网络机制技术的单贴图像超分辨率重拾算法包括以下步骤：步骤一、图像采集模块通过预处理单元获取低分辨率图像，并进行标准化处理后，组成图像数据集，图像采集模块通过网络连接分析重拾模块；步骤二、分析重拾模块根据图像数据集特征对其进行编号后，输入残差网络单元进行特征提取，计算生成残差特征组Catz，并通过网络传输至坐标注意力单元；步骤三、坐标注意力单元根据残差特征组Catz，计算生成注意力特征组Zytz，并通过网络传输至上采样单元；步骤四、上采样单元根据注意力特征组Zytz，采样生成高分辨率图像，并通过网络传输至视觉处理模块；步骤五、视觉处理模块根据高分辨率图像进行两次优化处理后，通过网络连接输出图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 奕坤(西安)科学技术研究有限公司 一种基于坐标注意力与残差网络机制技术的单贴图像超分辨率重拾算法
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