一种基于物理一致性自监督机制的工业图像超分辨率重建方法
申请号:CN202511003236
申请日期:2025-07-21
公开号:CN120876229A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
一种基于物理一致性自监督机制的工业图像超分辨率重建方法,属于工业自动化及机器视觉领域技术领域。为获得高分辨率的工业图像,本发明构建工业场景图像的非均匀退化图像生成方法生成工业场景图像的非均匀退化图像;构建基于点扩散函数的成像模糊退化模型,模拟工业场景图像的模糊退化过程;构建由多层卷积模块和像素重组模块组成的轻量化神经网络;构建基础重建损失、结构边缘感知损失与光学模糊一致性损失的复合损失函数,采集工业场景图像进行预处理后输入到轻量化神经网络中进行训练,得到训练好的轻量化神经网络;采集工业场景图像,然后采用多视角空间变换与集成机制处理后,输入到训练好的轻量化神经网络中,输出工业场景图像的增强图像。
技术关键词
轻量化神经网络
模糊退化模型
噪声强度系数
图像生成方法
场景
光学成像系统
表达式
生成工业
网络流量数据
点扩散函数
卷积模块
物理
像素
多视角
重建误差