基于压缩感知驱动的可自适应图像超分辨率重建方法
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基于压缩感知驱动的可自适应图像超分辨率重建方法
申请号:
CN202510978586
申请日期:
2025-07-16
公开号:
CN120471774B
公开日期:
2025-09-23
类型:
发明专利
摘要
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于压缩感知驱动的可自适应图像超分辨率重建方法,本发明设计了可训练的压缩感知采样模块,用于对输入图像进行稀疏观测压缩,该模块支持端到端联合训练,具有数据驱动优化能力。随后通过图像先验分析模块对压缩图像中的内容结构进行建模,计算图像复杂度指标,作为后续路径选择的参考依据。本发明结合了压缩感知理论与图像结构复杂度感知机制,通过自适应路径选择策略,实现了更高效且质量可控的超分辨率图像重建流程。
技术关键词
重建图像块
浅层卷积神经网络
注意力
输出特征
特征提取网络
数据驱动优化
压缩感知采样
压缩感知理论
矩阵
复杂度
词典
图像结构
图像处理技术
多层感知机
拼接方式
图像重建
元素