摘要
本发明公开了一种基于双聚合Transformer的CAD图像超分辨率增强方法及系统,涉及图像超分辨率技术领域。本发明设计一种基于双聚合Transformer网络的分辨率增强模型对低分辨率CAD图像进行分辨率增强;其中,在双聚合Transformer模块内并行进行自注意力分支与卷积分支计算以联合捕获图像全局与局部特征,分别采用空间维度和通道维度自注意力,实现块间特征融合;对两个分支的特征进行自适应融合,实现块内特征聚合;卷积计算中采用高频滤波和自适应残差块进行局部细节提取,可微的高频滤波模块能够有效提取CAD图像中高频的纹理线条。利用本发明对低质的CAD图像进行重建,可改善可读性。
技术关键词
注意力
深层特征提取
分支
浅层特征提取
通道
图像超分辨率技术
纹理特征
上下文特征
滤波模块
输出特征
图像重建
网络
融合特征
矩阵
模型训练模块
系统为您推荐了相关专利信息
数据采集模块
LoRa通信模块
特种作业
采集人体指标数据
监测系统
辅助决策系统
急诊
生成文档
非结构化文本
容错需求
多模态传感器
多尺度特征
自动化指挥系统
数据
长短记忆网络