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[发明专利]一种基于变分自编码的盲图像超分辨率重建方法及系统-CN202310045659.8有效
发明人：徐健;何春梦;赵钰蓉;益琛;李莹华;范九伦;雷博 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于变分自编码的盲图像超分辨率重建方法及系统，其中方法包括：通过模拟真实情景的退化过程构建数据集，来获取待重建图像的训练样本；构建神经网络；利用训练样本训练神经网络，得到重建神经网络；利用重建神经网络对待重建图像进行超分辨率重建。本申请既可以有效解决真实场景图片不能进行处理或者处理效果不理想的问题，同时，又可以取得比现有系统和方法更好的视觉效果，在一定程度上能够去除伪影和人工痕迹保证了待超分图像的真实性同时充分保留图像的细节信息，实现了完整、真实地对低分辨率和退化的图像进行重建。高分辨率的图像因像素密度高而能为数字图像处理提供更多重要的细节信息，为图像后期处理打下良好的基础。
一种基于编码图像分辨率重建方法系统

[发明专利]基于空-谱特征融合的高光谱图像空间分辨率增强方法-CN202310851416.3在审
发明人：益琛;易美晨;王诚勇;李陇杰;刘卓鑫;李荷欢 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了基于空‑谱特征融合的高光谱图像空间分辨率增强方法，根据高光谱图像与多光谱图像的波段范围，将高光谱图像划分为与多光谱图像的重叠波段与非重叠波段，再对重叠部分和非重叠部分分别进行增强处理。重叠部分采用非负结构化稀疏表示模型(NSSR)来实现重叠波段的融合图像；非重叠部分通过训练数据建立多个分支的重叠波段和非重叠波段之间的非线性映射关系；最后综合考虑各个波段的重构性能，选取最优结果以得到高分辨率高光谱图像。从而将低空间分辨率的高光谱图像与高空间分辨率的多光谱图像进行融合，得到高空间分辨率的高光谱图像。
基于特征融合光谱图像空间分辨率增强方法

[发明专利]一种基于空间变换网络的参考图像超分辨率方法-CN202310003937.3在审
发明人：徐健;李新婷;何春梦;益琛;李莹华;范九伦;雷博 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于空间变换网络的参考图像超分辨率方法，本发明属于图像处理领域，包括：获取低分辨率图像和参考图像，将低分辨率图像与参考图像进行纹理搜索匹配，得到匹配特征块，设置块匹配阈值，基于块匹配阈值和匹配特征块，得到参考纹理特征图；对低分辨率图像进行浅层特征提取，将提取后的浅层特征图进行对应超分辨率倍数放大，得到放大浅层特征图；构建空间变换网络并训练空间变换网络，基于训练好的空间变换网络，将参考纹理特征图和放大浅层特征图进行空间对齐和特征融合，得到超分辨率图像。本发明既能有效解决纹理匹配不精确的问题，又能迁移更多纹理细节，同时可以获得峰值信噪比更高，视觉效果更好的高分辨率图像。
一种基于空间变换网络参考图像分辨率方法