[发明专利]基于生成对抗网络的光场图像超分辨率模型及其训练方法在审
| 申请号： | 202310651633.8 | 申请日： | 2023-06-02 |
| 公开（公告）号： | CN116523757A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 梁志清;谢茹芸;李丰旭;龙雨馨;张泓宇;张怀元;伊腾达;张鸿波;刘子骥;郑兴 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T3/40 | 分类号： | G06T3/40;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/094 |
| 代理公司： | 成都东唐智宏专利代理事务所(普通合伙) 51261 | 代理人： | 罗言刚 |
| 地址： | 610000 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 基于生成对抗网络的光场图像超分辨率模型，包括生成网络和判别网络,所述生成网络包括初始特征提取模块、特征聚合模块和上采样模块；所述初始特征提取模块包括顺序连接的1个三维卷积层和多个加深卷积层；所述特征聚合模块由空间特征聚合模块和角度特征聚合模块构成，所述上采样模块包括顺序连接的第一卷积层、亚像素卷积层、激活层和第二卷积层；所述判别网络的作用为判别所述生成网络的生成图像与真实图像之间的差别，辅助生成网络模型进行训练。本发明通过对抗学习的方式可以不断提升图像生成质量，生成的图像在视觉效果上比其它现有光场模型更好，高频信息更丰富。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 图像 分辨率 模型 及其 训练 方法 | ||
【主权项】：
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