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[发明专利]一种基于密集型网络的生成式对抗神经网络及失真图像复原方法-CN202011367891.6有效
发明人：陈永利;许浩墨;张欣阳;严凡坤;朱富林;田佳园;钟京昊;王雪平 -专利权人：天津科技大学
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于密集型网络的生成式对抗网络及失真图像复原的方法，属于图像处理与图像分析的技术领域。以深度学习框架为基础，利用卷积神经网络搭建了生成式对抗神经网络的结构，提供了失真图像复原的网络模型及训练流程，解决了失真图像的复原、网络层数过多使得网络浅层信息在传递时的信息丢失问题。本发明将密集卷积神经网络和生成式对抗网络相结合，有效的利用卷积来提取图像的特征，使复原的图像质量高、细节丰富、忠实。本发明能够获得失真图像的真实信息并能进一步优化失真图像的细节，解决了失真图像包括模糊、残缺、噪声等的复原问题，在图像处理、图像分析、智能视觉以及智能检测等领域具有很好的应用潜力和价值。
一种基于密集型网络生成对抗神经网络失真图像复原方法

[发明专利]基于VR情景人脸图像复原的表情识别方法、设备及介质-CN201910141881.1有效
发明人：吴涛;徐向民;邢晓芬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VR情景人脸图像复原的表情识别方法，包括步骤：合成VR情景叠加人脸图像：将所拍摄的VR人脸图像和VR人眼图像合成为VR情景叠加人脸图像；复原完整人脸图像：采用公开人脸数据集进行VR设备的模拟穿戴及人眼叠加，有监督地训练生成对抗网络，输入合成的所述VR情景叠加人脸图像，复原出完整人脸图像；表情识别分类器的实现：使用并训练小型卷积神经网络得到表情识别分类器；完整人脸图像的表情识别：使用训练好的表情识别分类器对复原的完整人脸图像进行表情识别本发明解决了头戴设备对于部分人脸的遮挡造成的人脸图像残缺问题，复原出的完整人脸图像细节逼真且很好的保留了使用者的ID特征，表情识别准确率高。
基于 vr 情景图像复原表情识别方法设备介质

[发明专利]估计装置、估计方法、估计程序-CN202080058178.5在审
发明人：丹野良介;浅野秀平 -专利权人： NTT通信公司
申请日： 2020-10-02 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：估计装置(10)取得缺失人物的身体的一部分的图像数据，将取得的图像数据作为输入，使用用于将图像数据中的人物的身体的缺失的一部分复原的全身复原模型，将图像数据中的人物的身体的缺失的一部分复原。而后，估计装置(10)将复原后的图像数据作为输入，使用用于估计与人物的骨骼有关的骨骼数据的骨骼估计模型，来估计骨骼数据。
估计装置方法程序

[发明专利]一种基于卡尔曼滤波的光学影像复原方法-CN201210237148.8有效
发明人：王密;张炳先;李德仁 -专利权人：武汉大学
申请日： 2012-07-10 - 公布日： 2012-11-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于卡尔曼滤波的光学影像复原方法，包括以下步骤：一、线扩展函数提取；二、线扩展函数高斯拟合；三、基于卡尔曼滤波的高精度线扩展函数生成；四、MTF曲线和MTF矩阵生成；五、利用MTF矩阵的图像复原。该方法基于MTF理论和影像质量退化理论，采用高斯拟合方法和卡尔曼滤波方法校正实测线扩展函数曲线中的干扰成分，从而得到更好、更接近成像系统真实成像性能的点扩散函数作为图像复原的依据，从而从源头上提高图像复原的精度实施该方法能够有效地复原图像、改善图像质量，算法效率也很高。
一种基于卡尔滤波光学影像复原方法

[发明专利]一种噪声模糊图像非盲复原方法、系统及存储介质-CN201911156703.2有效
发明人：廖帆 -专利权人：南京信息职业技术学院
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种噪声模糊图像非盲复原方法、系统及存储介质，所述方法包括：基于预建立的噪声模糊图像复原模型进行迭代计算，所述迭代计算包括：采用梯度投影算法获取噪声模糊图像相关矩阵对，根据图像中相邻像素之间灰度值的差异自适应生成该像素横向和纵向正则化加权参数；根据所述矩阵对及像素横向和纵向正则化加权参数构建的矩阵组获取复原图像。本发明能够在对噪声模糊图像去噪、去模糊的同时提升图像中纹理部分和细节部分复原效果。
一种噪声模糊图像复原方法系统存储介质

[发明专利]一种图像复原方法-CN200910062861.1无效
发明人：王密;葛苹;潘俊 -专利权人：武汉大学
申请日： 2009-06-26 - 公布日： 2010-01-27 - 主分类号： G06T5/10 文献下载
摘要：基于MTF的图像复原方法，包括以下步骤：一、计算图像的MTF曲线；二、构建二维MTF矩阵；三、利用MTF矩阵在频率域中进行图像复原。该方法针对数据量大的遥感图像，基于MTF理论和影像质量退化理论，提供了一种有效的图像复原方法。实践表明该方法能够有效地复原图像、改善图像质量，算法效率也很高。
一种图像复原方法

[发明专利]一种图像复原的方法-CN201110211253.X无效
发明人：刘柳 -专利权人：苏州巴米特信息科技有限公司
申请日： 2011-07-27 - 公布日： 2011-12-21 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像复原的方法，属于图像处理领域。其特点是：通过计算机处理，对质量下降的图像加以重建或恢复，从而还原图像本来的面目。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般来说应该根据降质过程建立“降质模型”，然后采用适合的滤波方法，恢复或重建原来的图像。复原技术就是把退化模型化，然后采用相反的过程对图像进行处理。从而恢复原来的图像。图像还原技术涉及到人类生活和工作的方方面面，比如航空技术、生物医学工程、文化艺术、军事安全等，开发前景十分广阔。
一种图像复原方法

[发明专利]基于先验信息指导的子空间低秩正则图像复原方法-CN202111327728.1在审
发明人：陈飞;曾勋勋 -专利权人：福州大学
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于先验信息指导的子空间低秩正则图像复原方法，包括以下步骤：步骤S1:获取自然图像，并利用混合高斯模型学习图像块的多个子空间结构；步骤S2:将待复原图像进行重叠分块，利用学习得到的多个子空间结构对这些重叠块进行聚类，得到多个相似块组；步骤S3:针对每一个相似块组,利用该块组的子空间结构指导线性变换建立子空间；步骤S4:在每个子空间进行低秩矩阵近似；步骤S5:将所有的块组进行聚合，再结合ADMM得到复原后的图像，步骤S5:循环步骤S2‑S5，迭代至满足预设复原要求的结果，即最终的复原图像。本发明能够提升信息丢失或噪声污染严重图像的复原质量。
基于先验信息指导空间正则图像复原方法

[发明专利]一种面向移动终端的抖动模糊图像复原方法-CN201510459486.X有效
发明人：马杰;刘江伟 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2015-07-30 - 公布日： 2018-06-26 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向移动终端的抖动模糊图像复原方法；包括(1)获得一幅移动终端抖动时的模糊图像；(2)获得陀螺仪在相机快门开启时间内，与移动终端抖动轨迹相关的输出序列；(3)对输出序列进行积分处理后获得移动终端的转动角度，并将转动角度进行坐标映射，获得抖动PSF模板；(4)根据模糊图像和所述抖动PSF模板，采用图像复原算法进行复原处理，获得复原图像。本发明根据移动终端内置的陀螺仪估计移动终端内置相机在快门开启时间内的抖动轨迹；将陀螺仪的输出序列值进行积分得到移动终端的转动角度，坐标映射到像平面坐标系，得到抖动PSF模板，利用该PSF模板和相应的图像复原算法即可对模糊图像进行有效复原
移动终端抖动模糊图像输出序列陀螺仪复原转动图像复原算法坐标映射像平面坐标系复原处理复原图像积分处理快门开启内置相机相机快门内置

[发明专利]图像预测编码装置及方法、图像预测解码装置及方法-CN201810528504.9有效
发明人：文仲丞;泷上顺也;陈朝庆 -专利权人：株式会社NTT都科摩
申请日： 2011-12-15 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明提供图像预测编码装置及方法、图像预测解码装置及方法。图像预测解码装置包括：输入单元，输入包含残差信号和编码信息的压缩图像数据，所述残差信号是通过将图像分割成多个块，对对象块进行预测编码而生成的，所述编码信息是与表示所述对象块的预测信号的生成方法的预测模式相关的信息；复原单元，从所述压缩图像数据中提取所述对象块的残差信号，将其复原成再现残差信号；预测模式解码单元，将与所述预测模式相关的编码信息复原，生成所述预测模式；预测信号生成单元，根据所述预测模式生成所述对象块的预测信号；图像复原单元，通过将所述预测信号与所述再现残差信号相加，将所述对象块的像素信号复原；存储单元，将复原后的所述像素信号作为再现像素信号进行存储。
图像预测编码装置方法解码

[发明专利]图像预测解码装置、图像预测解码方法-CN201810528505.3有效
发明人：文仲丞;泷上顺也;陈朝庆 -专利权人：株式会社NTT都科摩
申请日： 2011-12-15 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明提供图像预测解码装置、图像预测解码方法。图像预测解码装置包括：输入单元，输入包含残差信号和编码信息的压缩图像数据，所述残差信号是通过将图像分割成多个块，对对象块进行预测编码而生成的，所述编码信息是与表示所述对象块的预测信号的生成方法的预测模式相关的信息；复原单元，从所述压缩图像数据中提取所述对象块的残差信号，将其复原成再现残差信号；预测模式解码单元，将与所述预测模式相关的编码信息复原，生成所述预测模式；预测信号生成单元，根据所述预测模式生成所述对象块的预测信号；图像复原单元，通过将所述预测信号与所述再现残差信号相加，将所述对象块的像素信号复原；存储单元，将复原后的所述像素信号作为再现像素信号进行存储。
图像预测解码装置方法

[发明专利]图像预测解码装置、图像预测解码方法-CN201810529088.4有效
发明人：文仲丞;泷上顺也;陈朝庆 -专利权人：株式会社NTT都科摩
申请日： 2011-12-15 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明提供图像预测解码装置、图像预测解码方法。图像预测解码装置包括：输入单元，输入包含残差信号和编码信息的压缩图像数据，所述残差信号是通过将图像分割成多个块，对对象块进行预测编码而生成的，所述编码信息是与表示所述对象块的预测信号的生成方法的预测模式相关的信息；复原单元，从所述压缩图像数据中提取所述对象块的残差信号，将其复原成再现残差信号；预测模式解码单元，将与所述预测模式相关的编码信息复原，生成所述预测模式；预测信号生成单元，根据所述预测模式生成所述对象块的预测信号；图像复原单元，通过将所述预测信号与所述再现残差信号相加，将所述对象块的像素信号复原；存储单元，将复原后的所述像素信号作为再现像素信号进行存储。
图像预测解码装置方法

[发明专利]一种结合多粒度的车联网图像复原方法-CN201910274602.9有效
发明人：刘群;王如琪;鲁宇;董莉娜;孟艺凝;舒航 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-04-08 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于图像复原领域，具体为一种结合多粒度的车联网图像复原方法，包括利用多尺度MSR算法对车联网图像进行增强处理，利用区域生长算法对缺失图像进行预处理获取结构信息；根据缺失图像及其结构信息，利用具有编码器‑解码器结构的深度神经网络模型进行复原处理；利用卷积神经网络作为内容鉴别器判断补全结果内容方面的完整性；利用Pixel‑CNN模型作为像素鉴别器判断补全结果清晰度；对生成器与两个鉴别器进行对抗训练优化；当生成器训练至最优时，模型训练结束，将生成结果与原始缺失图像拼接作为最终复原结果。本发明加快了训练的收敛速度，提高了复原效果，能对缺失图像进行复原并对遮挡物进行移除。
一种结合粒度联网图像复原方法

[发明专利]图像预测解码装置、图像预测解码方法-CN201710102113.6有效
发明人：文仲丞;泷上顺也;陈朝庆 -专利权人：株式会社NTT都科摩
申请日： 2011-12-15 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： H04N19/11 文献下载
摘要：本发明提供图像预测解码装置、图像预测解码方法。图像预测解码装置包括：输入单元，输入包含残差信号和编码信息的压缩图像数据，所述残差信号是通过将图像分割成多个块，对对象块进行预测编码而生成的，所述编码信息是与表示所述对象块的预测信号的生成方法的预测模式相关的信息；复原单元，从所述压缩图像数据中提取所述对象块的残差信号，将其复原成再现残差信号；预测模式解码单元，将与所述预测模式相关的编码信息复原，生成所述预测模式；预测信号生成单元，根据所述预测模式生成所述对象块的预测信号；图像复原单元，通过将所述预测信号与所述再现残差信号相加，将所述对象块的像素信号复原；存储单元，将复原后的所述像素信号作为再现像素信号进行存储。
残差信号预测模式对象块图像预测解码装置复原编码信息预测信号图像预测解码压缩图像数据像素信号预测信号生成单元再现像素信号存储单元复原单元解码单元输入单元图像分割图像复原预测编码相加存储

[发明专利]图像预测解码装置、图像预测解码方法-CN201710102118.9有效
发明人：文仲丞;泷上顺也;陈朝庆 -专利权人：株式会社NTT都科摩
申请日： 2011-12-15 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明提供图像预测解码装置、图像预测解码方法。图像预测解码装置包括：输入单元，输入包含残差信号和编码信息的压缩图像数据，所述残差信号是通过将图像分割成多个块，对对象块进行预测编码而生成的，所述编码信息是与表示所述对象块的预测信号的生成方法的预测模式相关的信息；复原单元，从所述压缩图像数据中提取所述对象块的残差信号，将其复原成再现残差信号；预测模式解码单元，将与所述预测模式相关的编码信息复原，生成所述预测模式；预测信号生成单元，根据所述预测模式生成所述对象块的预测信号；图像复原单元，通过将所述预测信号与所述再现残差信号相加，将所述对象块的像素信号复原；存储单元，将复原后的所述像素信号作为再现像素信号进行存储。
残差信号预测模式对象块复原编码信息预测信号图像预测解码装置压缩图像数据像素信号预测信号生成单元图像预测解码再现像素信号存储单元复原单元解码单元输入单元图像分割图像复原预测编码相加存储