發明
中華民國
110148252
I 783834
超解析影像處理方法及其系統
國立中正大學
2022/11/11
本案提供一種超解析影像處理方法及其系統,其可以加強影像紋理細節處理,且圖像訓練的過程均保有低頻與高頻的資訊。本案包含以下技術特徵: 1. 穩定小波轉換(SWT): 利用小波轉換SWT將原圖像的高頻與低頻分解出來,並將其分別輸入至高頻分支網路與低頻分支網路。低頻分支網路包含影像中必要的低頻細節,高頻分支網路專注於恢復高頻細節。 2. 低頻分支網路、高頻分支網路以及高頻注意機制Detail Awareness(DA): 提出了Edge-Sharp Single Image Super-Resolution Using Stationary Wavelet Residual Learning (SWRL),其將SWT分解出的低頻及高頻特徵分別引入stationary wavelet channel attention機制(for低頻)與dense residual block(for高頻),並融合低解析度圖像讓模型可以更自適應低頻特徵。 3. 損失函數: 在高頻部分提出了新穎的損失函數,以及高頻可以有效的萃取有用的資訊。具體而言,根據原圖IHR、低頻子圖、高頻子圖、以及超參數α進行損失函數的運算,以產生最佳化的SWRL+圖像。
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