一种基于旅鼠优化和深度学习的图像超分辨率方法、系统

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一种基于旅鼠优化和深度学习的图像超分辨率方法、系统
申请号:CN202510645164
申请日期:2025-05-20
公开号:CN120182096B
公开日期:2025-08-12
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于旅鼠优化和深度学习的图像超分辨率方法、系统,涉及图像处理领域。首先基于双三次插值生成高分辨率和低分辨率图像组,构建图像超分辨率数据集;然后搭建一种基于KSCeption和HABlock的混合感知图像超分辨率模型;再基于旅鼠优化算法对模型的超参数组合进行迭代优化,使用迭代过程中的每组超参数进行模型训练和验证,得到最优的超参数组合和图像超分辨率模型;最后将待处理图像输入到最优模型,得到超分辨率图像。本发明通过混合感知特征提取和多路径特征融合,有效融合全局和局部特征,同时通过旅鼠优化算法得到重建效果最好的模型,从而提升超分辨率图像的质量。
技术关键词
多路径特征融合 图像超分辨率方法 输出特征 生成高分辨率 细粒度特征 双三次插值 特征窗口 超参数 依赖特征 特征提取模块 因子 超分辨率模型 补丁 注意力机制 表达式 融合特征