基于元学习的任意尺度图像下采样方法（图像处理、图片处理、人工智能AI、数字图像、监控图像处理、影视后期、ARVR）

本发明公开了一种基于元学习的任意尺度图像下采样方法，包括如下步骤：基于元学习构建任意尺度图像下采样模型；所述图像下采样模型包括跳跃连接网络和前向神经网络；所述跳跃连接网络包括单尺度下采样网络和双三次插值方法；所述前向神经网络包括特征提取网络和基于元学习的卷积核参数预测网络；所述跳跃连接网络和前向神经网络的输出进行元素相加操作，得到低分辨率图像；对构建的图像下采样模型进行训练，通过训练好的图像下采样模型进行图像下采样。

《基于元学习的任意尺度图像下采样方法（图像处理、图片处理、人工智能AI、数字图像、监控图像处理、影视后期、ARVR）》是一发明专利，专利号为 2021113445412，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为李训根;管志远;吕帅帅;潘勉;武勇;马琪，申请日期为2021-11-12，公开（公告）日期为2024-12-03，国际专利分类号（IPC）为 G06T 3/4007 (2024.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：深度学习、计算机视觉、元学习、神经网络、图像降采样、图像重建、多媒体技术、特征工程、卷积网络、图像压缩、信号处理、视觉算法、图像压缩、图像显示、图片重采样、移动端图像、遥感图像处理、图文平台、数字相册、直播图像处理、打印机图像适配、医学影像、地图渲染、安防图像。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于元学习的任意尺度图像下采样方法，包括如下步骤：基于元学习构建任意尺度图像下采样模型；所述图像下采样模型包括跳跃连接网络和前向神经网络；所述跳跃连接网络包括单尺度下采样网络和双三次插值方法；所述前向神经网络包括特征提取网络和基于元学习的卷积核参数预测网络；所述跳跃连接网络和前向神经网络的输出进行元素相加操作，得到低分辨率图像；对构建的图像下采样模型进行训练，通过训练好的图像下采样模型进行图像下采样。

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