【技術實現步驟摘要】
本公開涉及實時超分辨率圖像處理的方法和系統。
技術介紹
1、超分辨率(super-resolution，sr)成像是將較低分辨率(lower?resolution，lr)圖像提升到較高分辨率(higher?resolution，hr)圖像，并且經常被執行來以hr渲染幀序列的視頻。然而，傳統的實時技術在處理真實世界、相機拍攝的圖像時，仍然提供質量較差的圖像。而且，高質量的sr技術往往是基于神經網絡的，因此計算量非常大，進而也相對較慢，這樣，這些高質量的基于網絡的傳統超分辨率技術無法執行超分辨率轉換，以在小型或邊緣設備上實時提供hr視頻。
技術實現思路
1、根據本公開的一個實施例，提供了一種超分辨率圖像處理的由計算機實現的方法，包括：獲得至少一個較低分辨率(lr)圖像；生成至少一個高分辨率(hr)圖像，包括將所述至少一個lr圖像的圖像數據輸入到至少一個超分辨率(sr)神經網絡中；分開生成權重或偏置或這兩者，包括使用所述lr圖像的統計數據；以及將所述權重或偏置或這兩者提供給所述sr神經網絡以用于生成所述至少一個hr圖像。
2、根據本公開的另一實施例，提供了一種用于圖像處理的系統，包括：至少一個處理器；以及至少一個存儲器，與所述至少一個處理器通信耦合并且存儲低分辨率(lr)圖像的視頻序列，所述至少一個處理器被配置為通過以下步驟來操作：生成更高分辨率(hr)圖像，包括將所述lr圖像的圖像數據輸入到至少一個超分辨率(sr)神經網絡中；分開生成權重或偏置或這兩者，包括使用lr圖像統計
3、根據本公開的另一實施例，提供了一種圖像處理的方法，包括：獲得初始訓練圖像；生成模糊訓練圖像，包括故意模糊所述初始訓練圖像中的一個或多個；生成低分辨率訓練圖像或高分辨率訓練圖像或這兩者，并且包括使用所述模糊圖像；以及訓練超分辨率神經網絡來生成高分辨率像素值，包括使用所述低分辨率訓練圖像或高分辨率訓練圖像或這兩者。
4、根據本公開的另一實施例，提供了至少一個非暫態物品，具有至少一個計算機可讀介質，包括多個指令，所述多個指令響應于在計算設備上被執行，使得所述計算設備通過以下步驟來操作：獲得初始訓練圖像；生成模糊訓練圖像，包括故意模糊所述初始訓練圖像中的一個或多個；生成低分辨率訓練圖像或高分辨率訓練圖像或這兩者，并且包括使用所述模糊圖像；以及訓練超分辨率神經網絡來生成高分辨率像素值，包括使用所述低分辨率訓練圖像或高分辨率訓練圖像或這兩者。
5、根據本公開的另一實施例，提供了至少一種機器可讀介質，包括多個指令，所述多個指令響應于在計算設備上被執行，使得所述計算設備執行上述方法。
6、根據本公開的另一實施例，提供了一種設備，包括用于執行上述方法的裝置。
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1.至少一種非暫態計算機可讀介質，包括指令，所述指令用于使得至少一個處理器電路執行至少以下操作：
2.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，一個或多個缺陷包括在所述輸入幀中存在噪聲。
3.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，一個或多個缺陷包括在所述輸入幀中存在模糊。
4.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，所述神經網絡是深度學習神經網絡。
5.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，所述神經網絡是卷積神經網絡。
6.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，所述指令用于使得所述至少一個處理器電路中的一個或多個處理器電路執行以下操作：使得所述輸出幀作為所述輸出視頻的一部分與對所述輸入視頻的訪問同時呈現。
7.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，所述指令用于使得所述至少一個處理器電路中的一個或多個處理器電路執行以下操作：在所述神經網絡將所述輸入幀放大到所述第二分辨率之前基于選擇來改變所述神經網絡。
<...【技術特征摘要】
1.至少一種非暫態計算機可讀介質，包括指令，所述指令用于使得至少一個處理器電路執行至少以下操作：
2.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，一個或多個缺陷包括在所述輸入幀中存在噪聲。
3.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，一個或多個缺陷包括在所述輸入幀中存在模糊。
4.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，所述神經網絡是深度學習神經網絡。
5.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，所述神經網絡是卷積神經網絡。
6.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，所述指令用于使得所述至少一個處理器電路中的一個或多個處理器電路執行以下操作：使得所述輸出幀作為所述輸出視頻的一部分與對所述輸入視頻的訪問同時呈現。
7.根據權利要求1所述的至少一種非暫態計算機可讀介質，其中，所述指令用于使得所述至少一個處理器電路中的一個或多個處理器電路執行以下操作：在所述神經網絡將所述輸入幀放大到所述第二分辨率之前基于選擇來改變所述神經網絡。
8.一種裝置，包括：
9.根據權利要求8所述的裝置，其中，一個或多個缺陷包括在所述輸入幀中存在噪聲。
10.根據權利要求8所述的裝置，其中，一個或多個缺陷包括在所述輸入幀中存在模糊。
【專利技術屬性】
技術研發人員：諾姆·埃倫，亞歷山大·伊茨科維奇，沙哈爾·S·尤瓦爾，諾姆·利維，
申請(專利權)人：英特爾公司，
類型：發明
國別省市：
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