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本发明公开了一种满足多种降质模型的人脸图像处理方法,用于对图像质量的提升和分辨率的重建。在构建高低分辨率图像训练集的时候,使用多种模糊核参数和多种噪声参数组合的降质模型代替现有的双三次降采样模型对高分辨率图像进行退化,将得到的高低分辨率图像对作为训练集,输入目前表现优异的神经网络进行训练,输出高分辨率的重建结果,得到的神经网络能够对多种降质模型得到的低分辨率图像进行超分辨率重建。本发明所提出的创新性思路能够拓展到超分辨率重建领域任意现有的表现出色的深度学习神经网络框架,拥有较强的可拓展性,且本发
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114926883 A
(43)申请公布日 2022.08.19
(21)申请号 202210586828.4 G06N 3/04 (2006.01)
(22)申请日 2022.05.2
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