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摘要
本发明公开了一种基于注意力双流网络的深度学习降采样方法及其系统,该方法包括：首先通过一个U-net网络提取图像原尺寸和降采样尺寸的注意力特征图,然后通过一个双流网络利用注意力层对图像进行特征提取,一组在原尺寸提取特征后缩小尺寸,一组缩小尺寸后再特征提取,将两组特征融合起来再通过一个深度的卷积神经网络后处理模块对图像进行重建,最终得到一张高质量的目标倍数降采样图像。本发明能够减少图像降采样过程中高频细节的损失,从而在高清尺寸图片质量差的情况下生成高质量的降采样图像。
- 出版日期2020-2-20
- 单位合肥工业大学
