“G06T3/40”专利分类搜索_专利查询_文献下载_出售_求购_买卖_交易

钻瓜专利网为您找到相关结果6969个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]一种基于视差维滤波的聚焦堆栈视差维超分辨方法和装置-CN202310943431.0在审
发明人：王安东;刘畅;张树岩;张希涛;于海玲;王昱凯 -专利权人：山东黄河三角洲国家级自然保护区管理委员会;北京信息科技大学
申请日： 2023-07-31 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于视差维滤波的聚焦堆栈视差维超分辨方法和装置，其包括：S1，通过低通滤波器#imgabs0#对低视差分辨率聚焦堆栈频谱#imgabs1#进行视差维滤波，并输出；S2，对S1输出的滤波后的聚焦堆栈频谱#imgabs2#进行三维傅里叶逆变换，获得高视差分辨率的聚焦堆栈#imgabs3#。本发明获得的高视差分辨率的聚焦堆栈能够为视差估计等计算成像应用提供数据支撑。本发明属于计算成像和计算机视觉技术领域。
一种基于视差滤波聚焦堆栈分辨方法装置

[发明专利]图像超分方法、模型训练方法及相关产品-CN202310723188.1在审
发明人：磯部駿 -专利权人：小红书科技有限公司
申请日： 2023-06-18 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像超分方法、模型训练方法及相关产品。该方法包括：获取多个视频帧，其中，任意一个视频帧的分辨率小于第一阈值；基于所述多个视频帧中的第t个视频帧It与第t‑1个视频帧It‑1之间的初始运动向量Mt和残差图Rt，将所述第t‑1个视频帧It‑1对应的目标特征图ht‑1与所述第t个视频帧It进行对齐，得到与所述第t个视频帧It对应的参考特征图#imgabs0#基于所述参考特征图#imgabs1#所述第t个视频帧It以及所述第t‑1个视频帧It‑1，得到与所述第t个视频帧It对应的目标特征图ht；基于所述目标特征图ht以及所述第t个视频帧It，得到与所述第t个视频帧It对应的目标视频帧，其中，所述目标视频帧的分辨率大于第二阈值。
图像方法模型训练相关产品

[发明专利]一种基于双频域去噪增强的医学CT图像超分辨率算法-CN202310782087.1在审
发明人：刘彩霞;李慧婷 -专利权人：江苏师范大学
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于双频域去噪增强的医学CT图像超分辨率算法，属于图形处理技术领域。包括以下步骤：(1)高低频分解：对输入的低分辨率医学CT图像进行傅里叶变换，分解该图像的高频与低频；(2)低频增强与高频去噪：将经过傅里叶变换分解后的低频医学CT图像输入增强网络分支增强，高频医学CT图像则输入去噪网络分支去噪；(3)图像融合：融合两个网络分支的增强医学CT图像和去噪医学CT图像，生成高分辨率的医学CT图像。其步骤简单，增益效果好，能够保留CT图像信息的同时增强图像细节和去除图像的大部分噪声。
一种基于双频域去噪增强医学 ct 图像分辨率算法

[发明专利]一种基于稀疏自适应聚类的图像超分辨率重建方法-CN202310722660.X在审
发明人：甘敏;刘玉斌;赵毅刚;苏建楠;胡东旭 -专利权人：青岛大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于计算机图像处理技术领域，涉及一种基于稀疏自适应聚类的图像超分辨率重建方法，构建超分辨率图像数据训练集；构建稀疏自适应聚类神经网络，包括依次串联的浅层特征提取模块、嵌套残差深度特征提取模块和上采样重建模块，嵌套残差深度特征提取模块包括m个残差组，残差组包含n个残差通道注意力模块、稀疏自适应聚类注意力特征提取层；训练神经网络；将低分辨率图像输入训练后的神经网络得到高分辨率图像。本发明通过非对称局部敏感哈希算法，对非局部自相似性机制施加稀疏性约束，得到一个兼顾效率和性能的图像超分辨率重建模型；在降低参数量和计算时间的同时进一步提升了非局部注意力机制的准确性，从而更好地恢复重建超分辨率图像。
一种基于稀疏自适应图像分辨率重建方法

[发明专利]图像超分中隐藏状态确定方法及相关产品-CN202310723121.8在审
发明人：磯部駿 -专利权人：小红书科技有限公司
申请日： 2023-06-18 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像超分中隐藏状态确定方法及相关产品。该方法包括：获取多个视频帧，其中，任意一个视频帧的分辨率小于第一阈值；基于所述多个视频帧中的第t‑1个视频帧It‑1对应的隐藏状态ht‑1以及所述多个视频帧中的第t个视频帧It，确定与所述视频帧It对应的目标特征图#imgabs0#基于所述目标特征图#imgabs1#以及所述视频帧It的帧类型，以及所述隐藏状态ht‑1，确定与所述视频帧It对应的隐藏状态ht。本申请实施例有利于提高视频超分的精度和视觉效果。
图像超分中隐藏状态确定方法相关产品

[发明专利]图像超分方法、模型训练方法及相关产品-CN202310726155.2在审
发明人：磯部駿 -专利权人：小红书科技有限公司
申请日： 2023-06-18 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像超分方法、模型训练方法及相关产品。该方法包括：获取多个视频帧，其中，任意一个视频帧的分辨率小于第一阈值；基于所述多个视频帧中的第t个视频帧It的帧类型，对所述视频帧It进行特征提取，得到所述视频帧It的目标压缩特征Ct，其中，所述目标压缩特征Ct用于表征所述视频帧It的压缩程度，所述第t个视频帧It为所述多个视频帧中的任意一个；基于所述目标压缩特征Ct，对所述视频帧It进行特征提取，得到所述视频帧It对应的目标特征Ft；基于所述目标特征Ft，对所述视频帧It进行图像超分，得到与所述视频帧It对应的目标视频帧，其中，所述目标视频帧的分辨率大于第二阈值。
图像方法模型训练相关产品

[发明专利]图像处理装置及其操作方法-CN202180091217.6在审
发明人：金峰照;崔奎夏;朴胜浩;李相祚 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：一种图像处理装置包括：存储一个或多个指令的存储器；以及处理器，其通过执行存储在存储器中的一个或多个指令而被配置为：从第一图像中提取第一图像特征；基于第一图像的传输特性和第一图像特征，在被存储在图像处理装置中的多个聚类中搜索与第一图像相对应的第一聚类，每个聚类包括代表性图像特征和代表性图像质量参数；基于第一聚类中的第一代表性图像质量参数，对第一图像执行图像质量处理；基于已经经历了图像质量处理的第一图像，获得通过更新第一代表性图像质量参数而获得的第一更新参数；并且基于第一更新参数，更新多个聚类。
图像处理装置及其操作方法

[发明专利]图像处理方法、游戏渲染方法、装置、设备及存储介质-CN202210230954.6在审
发明人：连冠荣;昔文博 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理方法、游戏渲染方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取具有第一分辨率的第一图像；根据第一图像，计算第一图像中第一像素块的插值特征；在第一像素块的插值特征不满足特征判断条件的情况下，对第一像素块执行第一插值，获得插值像素块；在第一像素块的插值特征满足特征判断条件的情况下，对第一像素块执行第二插值，获得插值像素块；基于插值像素块，输出具有第二分辨率的第二图像。本申请通过第一像素块中的图像内容复杂程度对第一像素块执行不同的插值；有效降低了升采样的计算复杂程度，避免了在图像内容简单的情况下使用高计算资源消耗插值造成的计算资源浪费；降低了计算复杂程度。
图像处理方法游戏渲染装置设备存储介质

[发明专利]一种基于标定的监控摄像机去马赛克的方法-CN202010504177.0有效
发明人：何琦 -专利权人：上海赛昉科技有限公司
申请日： 2020-06-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于标定的监控摄像机去马赛克的方法，本发明将传感器设置为不同的增益，对输入去马赛克算法的数据的噪声进行标定，并保存标定数据作为先验信息传递给去马赛克算法。去马赛克算法得到输入数据后，逐点计算数据的梯度，参考标定的噪声参数对梯度进行去噪处理，根据去噪后的梯度数据判断当前像素点的插值方向。机盒标定的噪声参数判断当前点的邻域是平坦区域还是纹理区域，平坦区域进行多方向插值，纹理区域的像素点则使用单方向插值，去除噪声同时保证不损失细节信息。
一种基于标定监控摄像机马赛克方法

[发明专利]一种图像处理方法及图像处理装置-CN202010625093.2有效
发明人：陈鹤林;曾纪国;王海波 -专利权人：成都国科微电子有限公司
申请日： 2020-07-01 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像处理方法及图像处理装置，将畸变矫正与水平缩放处理进行了结合，使得缩放处理和畸变矫正处理不需要分开执行，减少了运算资源和处理时间的消耗。方法包括：获取源图像；根据水平缩放配置信息及畸变矫正算法确定目标点的水平相位位置，根据垂直缩放配置信息确定目标点的垂直相位位置；根据水平相位位置和垂直相位位置，对源图像进行水平缩放处理及垂直缩放处理，得到目标图像。
一种图像处理方法装置

[发明专利]一种基于即插即用的磁共振成像超分辨重建系统及方法-CN202110295075.7有效
发明人：管春;莫雪莎;包伟;陈梽 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-03-19 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于即插即用的磁共振成像超分辨重建系统及方法，系统包括图像插值单元、滤波算子计算单元和图像重建单元；图像插值单元，用于对低分辨率图像进行预插值，得到初始估计图像后，发送给图像重建单元；滤波算子计算模块以高分辨率图像作为引导滤波中的引导图像，采用引导滤波算法对低分辨率进行滤波处理，计算出滤波算子并发送给图像重建单元；图像重建单元将滤波算子计算模块发送的滤波算子引入到GIF‑FISTA算法模型中，代替GIF‑FISTA算法模型中的邻近算子，并对图像插值单元发送的初始估计图像进行重建处理，获得重建后的图像。本发明提高了模型的收敛速度，获得了高重建质量的图像。
一种基于即插即用磁共振成像分辨重建系统方法

[发明专利]一种基于生成对抗网络的超声图像超分辨率重建方法及系统-CN202110994950.0有效
发明人：潘海林;张小琪;张清;王江涛 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2021-08-27 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于生成对抗网络的超声图像超分辨率重建方法。包括以下步骤：S1：通过超声成像设备获得超声图像；S2：对已有的高分辨率超声图像进行图像下采样得到相匹配的低分辨率超声图像；S3：低分辨率超声图像经过生成网络重建出超分辨率超声图像；S4：判别网络对超分辨率超声图像与高分辨率超声图像分别进行判断，输出概率用于真假判断；S5：生成网络和判别网络经过互相学习和对抗，相互之间进行一个最大最小值的博弈，直到网络达到稳定状态；S6：利用数学模型给出量化指标以对超分辨率超声图像和高分辨率超声图像的相似度进行评估。本发明可以有效的提高手持式超声成像设备的超声图像成像质量。
一种基于生成对抗网络超声图像分辨率重建方法系统

[发明专利]一种基于交替方向乘子算法的模糊图像超分辨率重建方法-CN202110002643.X有效
发明人：任文佳;张伟;朱志良;于海 -专利权人：东北大学
申请日： 2021-01-04 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于交替方向乘子算法的模糊图像超分辨率重建方法。本发明通过构造一个正向的观察模型使退化后的低分辨率图像能够更接近真实场景中的有退化低分辨率图像，并且搭建了基于交替方向乘子算法的模糊图像超分辨重建模型，将图像去模糊过程与获取高质量特征图过程分离，获得了更好的模糊图像超分辨重建效果。该方法相比于直接进行双三次插值下采样进行超分辨率重建方法，更能处理真实场景下低分辨率图像重建。
一种基于交替方向算法模糊图像分辨率重建方法

[发明专利]视频处理方法、装置、存储介质及电子设备-CN202210050800.9有效
发明人：曾眩晔;梅亦曼;宋钟浩;旷志强;王兵 -专利权人： TCL通讯科技（成都）有限公司
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种视频处理方法、装置、存储介质及电子设备，涉及计算机技术领域，该方法包括：从视频中获取多个视频帧作为视频帧样本，并检测每个所述视频帧样本中有效画面的轮廓；将每个所述视频帧样本中的所述轮廓扩充为包含有效画面的目标区域；计算每个所述目标区域适配显示界面时每个所述目标区域对应的视频帧样本的缩放比例；基于每个所述视频帧样本对应的缩放比例进行融合分析，确定所述视频中所有视频帧的参考缩放比例；将所述视频中的视频帧根据所述参考缩放比例进行缩放处理，得到适配所述显示界面的目标视频。本申请可以提升视频播放时与显示界面的适配效果，提升视频播放效果。
视频处理方法装置存储介质电子设备

[发明专利]一种基于不同频度信息的图像超分辨率重建模型及方法-CN202010240270.5有效
发明人：徐何君;周艳红 -专利权人：华中科技大学鄂州工业技术研究院;华中科技大学
申请日： 2020-03-31 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像超分辨率重建模型及方法。模型包括一条低频信息重建通道以及一条高频信息重建通道，所述两条重建通道得到的图像通过逐像素相加得到重建的超分辨图像；低频信息重建通道，包括上采样模块；高频信息重建通道，包括串联的基础特征提取模块、网络主干、以及上采样模块串联。方法步骤为：将获取的待超分辨率重建的原始图像，输入到所述的图像超分辨率重建模型，获得超分辨率重建图像。本发明提供的图像超分辨率重建模型及方法，通过两条并联的不同频度信息的重建通道，分别重建图像的低频信息和高频细节信息，最终融合重建，从而在运算时间可接受的范围内，实现了图像的超分辨率重建。
一种基于不同频度信息图像分辨率重建模型方法