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一种基于残余插值的卷积神经网络去马赛克方法

摘要

本发明属于图像处理技术领域,尤其涉及一种基于残余插值的卷积神经网络去马赛克算法。为解决当前图像恢复方法在斜边区域恢复不够准确以及图像整体分辨率较低的问题,本方法首先利用边缘检测算法恢复绿色通道,再采用残余插值方法恢复红蓝平面,得到残余插值结果后,最后采用卷积神经网络作为一个修正项进一步改进结果图像,将去马赛克结果作为卷积神经网络的输入,对应的全彩色图像和去马赛克结果之间的残余作为卷积神经网络的标签,经过训练逐步修正卷积神经网络的权重。该方法不仅在水平和垂直方向检测边缘,而且增加了倾斜方向边缘的检测,使图像在斜边区域恢复更加准确,提升了图像的分辨率,得到的去马赛克图像边缘更清晰。

著录项

  • 公开/公告号CN107578392B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-11-05

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 华北电力大学;

    申请/专利号CN201710872364.2

  • 发明设计人 贾慧秒;李春平;周登文;

    申请日2017-09-25

  • 分类号G06T5/00(20060101);G06T7/13(20170101);G06T7/90(20170101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11246 北京众合诚成知识产权代理有限公司;

  • 代理人朱琨

  • 地址 102206 北京市昌平区朱辛庄北农路2号

  • 入库时间 2022-08-23 12:45:58

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