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- [发明专利]一种基于学习的低比特率压缩图像超分辨率重建方法-CN201310379154.1有效
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李晓光;赵寒;卓力;魏振利
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北京工业大学
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2013-08-27
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2013-12-25
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H04N7/26
- 本发明公开了一种基于学习的低比特率压缩图像超分辨率重建方法，算法分为离线部分和在线部分。离线部分，首先采用不同压缩质量参数值对低分辨率图像进行压缩；然后对压缩图像进行滤波处理，接着将滤波后压缩图像的量化失真程度作为特征，将滤波后的LR图像按照其失真程度分为多类并建立分类样本库，然后分别用各类样本进行超分辨率模型的训练在线部分，首先对输入图像进行滤波处理，接着判定其压缩失真类别，然后根据判定结果，选择相应类别的样本库和超分辨率模型，实现基于学习的超分辨率复原。相比其他算法，本发明的方法能针对不同失真程度的输入LR图像自适应的调节与其相匹配的样本库，并能有效解决块效应失真对图像超分辨率的影响，与直接对低比特率失真图像进行超分辨率复原相比，本发明方法所重建的图像具有更高的主客观质量
- 一种基于学习比特率压缩图像分辨率重建方法
- [发明专利]一种低采样率反馈的数字预失真校正方法与装置-CN202110919769.3有效
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夏翔杰;刘颖;邵士海;唐友喜
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电子科技大学
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2021-08-11
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2023-09-15
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H03F1/32
- 本发明公开了一种低采样率反馈的数字预失真校正方法与装置，所述方法包括以下步骤：S1.基带信源产生信源信号x＝[x(1),(2),...N)]T，将x信源信号进行数模转换、上变频后送入功放中进行放大；S2.将功放放大后的信号输入带通滤波器进行滤波处理，使得滤波处理后的信号中仅保存期望抑制的带外失真频段范围；S3.将滤波处理后的信号下变频到基带，并进行模数转换后得到带外失真的数字信号，记为y＝[y(1),y(2)，...，y(N)]T；S4.构建具有频率选择特性的预失真模型，并计算预失真系数向量c；S5.将预失真系数向量c应用到具有频率选择特性的数字预失真模型中，对信源信号进行预失真处理本发明带通滤波后的信号只会保存期望抑制频段范围的带外失真，减低了对采样率的要求。
- 一种采样率反馈数字失真校正方法装置
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