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本发明属于图像超分辨率重建领域,具体涉及一种基于多尺度细节特征融合神经网络的图像超分辨率方法,该方法包括:获取待处理的图像,将待处理的图像输入到训练好的改进的深度神经网络模型中,得到高质量图像;本发明在提取特征的过程中,增加了原始图片中的高频信息,通过这种集成的方式,增加了网络的稳定性;另外在残差密集块方面,利用了多层的特征融合机制,增加了语义信息,也加入了通道特征筛选,使整个网络能够更好地表达;并且,在特征提取过程的每个阶段,即每个残差密集块后,加入损失计算,用于反向传播调整特征提取的过程,提
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112767251 B
(45)授权公告日 2023.04.07
(21)申请号 202110073381.6 (56)对比文件
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