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[发明专利]一种结合字典学习和图像分块的感知压缩方法-CN201711086754.3在审
发明人：种衍文;潘少明;冯宗伟;郑炜玲;李红 -专利权人：武汉大学
申请日： 2017-11-07 - 公布日： 2018-04-06 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合字典学习和图像分块的感知压缩方法，首先选取训练图像，在确定字典原子个数的情况下训练解析字典。然后再编码端读入待压缩的图像，利用解析字典对图像进行稀疏表示，再根据稀疏系数矩阵中元素的大小选择最优化系数同时将最优化系数的所对应的原子空间提取出来作为当前数据重建端的字典，然后获取系数的标签信息和位置信息最后在解码端进行重构，恢复原始图像。本发明比同类方法，缩短了重构时间，而且提升了重构精度，有较强的实用性。
一种结合字典学习图像分块感知压缩方法

[发明专利]一种基于模型驱动的字典学习去雨方法及其应用-CN202210974835.1在审
发明人：查正军;傅雪阳;葛成杰 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-08-15 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模型驱动的字典学习去雨方法及其应用，包括：1、构建一个雨水图像的生成模型；2、根据字典学习的原理将雨水图像的雨纹层和背景层分别表示为字典矩阵和稀疏编码矩阵的乘积；3、通过深度展平字典学习模型的优化函数从而高效的重构干净的背景层图像和雨纹层图像本发明充分利用了数据驱动模型方案的高效性同时保留了传统模型驱动方案的可解释性，构建了一种基于模型驱动的字典学习去雨方法，并对于算法中字典学习的部分采用了深度展平，从而能实现运行高效、去除效果好、可解释性强的图像去雨
一种基于模型驱动字典学习方法及其应用

[发明专利]一种基于学习的单帧人脸图像超分方法及装置-CN201810439010.3有效
发明人：张樯;侯棋文;赵凯;张挺;李斌 -专利权人：北京环境特性研究所
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2022-02-18 - 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，提供了一种基于学习的单帧人脸图像超分方法及装置，该方法包括：根据训练用的高分辨率图像及对应的低分辨率图像分别建立低分辨率字典和高分辨率字典，其中所述低分辨率图像由所述高分辨率图像降采样后获得；根据所述低分辨率字典计算特征空间下的低分辨率字典，根据测试用的低分辨率图像计算特征空间下的低分辨率输入的新特征，并计算通过特征空间下的低分辨率字典训练得到的编码系数；基于所述编码系数和高分辨率字典重建超分后的高分辨率图像
一种基于学习单帧人脸图像方法装置

[发明专利]基于低秩优化特征字典模型的图像分类方法-CN201410044879.X有效
发明人：马泽忠;吕煊;李爱迪;彭海涛;李爱美 -专利权人：重庆市国土资源和房屋勘测规划院;重庆欣荣土地房屋勘测技术研究所
申请日： 2014-02-07 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于低秩优化特征字典模型的图像分类方法，该方法的图像分类步骤如下步骤S1在图像上做特征点的监测和特征点的特征描述；步骤S2构造为L层的空间金字塔，每层图像划分为2L‑1个子块；步骤S3用事先构造好的特征字典描述所有子块，并将字典表示系数串连起来，形成描述该图像的特征向量，其中，向量量化方法采用稀疏编码方式；步骤S4用以上构造方法得到的特征向量训练分类器，对新入图像特征向量，利用分类器进行分类。为提高特征字典描述图像特征的能力，我们采用了低秩优化的方法构造特征字典，使得特征字典在描述同类图像时形成的特征向量更相近。在两个领域内公测数据库上的实验结果，证实了我们的方法的有效性。
基于优化特征字典模型图像分类方法

[发明专利]一种图像超分辨率方法和装置-CN201310330425.4有效
发明人：甄海华;肖平 -专利权人：广东威创视讯科技股份有限公司
申请日： 2013-07-31 - 公布日： 2013-11-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像超分辨率方法和装置，用于提供一种新的方法对低分辨率的图像进行图像超分辨率处理。本发明实施例方法包括：根据输入的低分辨率图像生成高分辨率图像样本和中分辨率图像样本；根据所述高分辨率图像样本和所述中分辨率图像样本进行字典训练以获得高分辨率特征字典和中分辨率特征字典；根据所述低分辨率图像生成中分辨率图像；根据所述高分辨率特征字典和所述中分辨率特征字典对所述中分辨率图像进行图像超分辨率处理以获得高分辨率图像。通过实施本发明方案，能够降低设备的硬件成本，减少图像超分辨过程中的重构误差，从而提高图像超分辨率的重构质量。
一种图像分辨率方法装置

[发明专利]图像字典的生成方法、图像重建方法及相关装置-CN202111633924.1在审
发明人：余彦 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-12-29 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像字典的生成方法、图像重建方法及相关装置，包括：获得多个初始图像组；其中，每个初始图像组包括分辨率超过分辨率阈值的第一图像，以及基于第一图像生成的低于分辨率阈值的第二图像；对各个初始图像组中的第一图像和第二图像分别按不同变换参数进行非下采样轮廓波变换，获得第一图像对应的多个第一子图像和第二图像对应的多个第二子图像；基于多个第一子图像和多个第二子图像构建多个训练图像组；其中，同一训练图像组中包括同一初始图像组中变换参数相同的第一子图像和第二子图像；基于各个训练图像组，生成与各个变换参数分别对应的第一字典和第二字典。上述方案，能够提高基于第一字典和第二字典进行图像重建的重建效果。
图像字典生成方法重建相关装置

[发明专利]基于正交稀疏字典与分组稀疏模型的彩色图与深度图增强方法-CN201811624042.7在审
发明人：王瑾;朱青 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-12-28 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于正交稀疏字典与分组稀疏模型的彩色图与深度图增强方法，将数据驱动的正交稀疏字典构造方法扩展到多通道图像；针对每个通道构造离散正交稀疏字典，并假设它们的稀疏系数具有联合稀疏性；将多通道数据驱动的正交稀疏字典构造方案应用于彩色图像和深度图像的联合重建和增强
稀疏正交字典彩色图深度图多通道数据分组彩色图像方案应用深度图像数据驱动通道构造稀疏系数多通道稀疏性联合图像驱动重建

[发明专利]基于非局部自相似性的稀疏表示遥感图像去噪方法-CN201510192014.2在审
发明人：孙权森;张从梅;刘亚洲;王超 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2015-04-21 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于非局部自相似性的稀疏表示遥感图像去噪方法，包括字典学习过程和图像重构过程，其中：字典学习过程包括：对图像中每个图像块构建组，每组由具有相似结构的非局部块组成，每组自适应学习一个字典；图像重构过程包括：通过迭代收缩阈值算法，求解组稀疏系数，利用组字典，获得去噪图像。本发明的基于非局部自相似性的图像去噪方法，利用了图像广泛具有的非局部自相似性，并将这种结构自相似性信息加入到图像去噪中，取得较好的去噪效果。
基于局部相似性稀疏表示遥感图像方法

[发明专利]一种基于自调制字典学习的图像分类方法-CN201310091623.X有效
发明人：杨育彬;唐晔;潘玲燕 -专利权人：南京大学
申请日： 2013-03-20 - 公布日： 2013-05-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了基于自调制字典学习的图像分类方法，包含如下步骤：训练阶段：步骤1，局部特征抽取；对于训练图像集中的每一幅训练图像进行局部特征描述子抽取生成训练图像集的局部特征集合；步骤2，自调制字典学习；步骤3，训练图像表示：包含特征稀疏编码和图像空间聚合两个子步骤。步骤4，分类模型学习；步骤5，局部特征抽取；步骤6，待分类图像表示；步骤7，模型预测。本发明为字典学习引入了合理的顺序机制，设计了一套自调制机制的字典学习方法，并结合图像分类进行分析验证，最终提高图像分类的准确度。
一种基于调制字典学习图像分类方法

[发明专利]基于线性回归与Fisher判别字典学习的高光谱图像分类方法-CN201410185060.5有效
发明人：杨明;陈梁;高阳 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2014-05-04 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于线性回归与Fisher判别字典学习的高光谱图像分类方法，包含如下步骤融合高光谱图像的纹理特征和光谱特征并归一化；运用线性回归与Fisher判别字典学习算法(LRFDDL)学习得到字典和线性分类器；模型预测；本发明将线性回归与Fisher判别字典学习算法应用于高光谱图像的分类，以此来提高高光谱图像的分类精度，此外，本发明中将高光谱图像的纹理特征加入到分类中，进一步提高高光谱图像的分类效果。
基于线性回归 fisher 判别字典学习光谱图像分类方法

[发明专利]一种结合稀疏约束的快速低秩字典学习的人脸图像分类方法-CN201810642840.6在审
发明人：杨明;田泽 -专利权人：南京师范大学
申请日： 2018-06-21 - 公布日： 2018-12-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合稀疏约束的快速低秩字典学习的人脸图像分类方法。属于字典学习领域。该方法包含如下步骤：图像缩放；特征学习；字典学习；字典分类。本发明FLRSDLSC(Fast Low‑rank Shared Dictionary Learning with Sparsity Constraint)采用特征和字典联合学习的方法，并嵌入Fisher判别准则获得特定类字典和稀疏编码系数，同时施加低秩约束获得共享字典，以此增强字典和稀疏编码的判别能力.此外，运用Cayley变换保护投影矩阵的正交性来获得紧凑的特征。
字典学习字典低秩分类人脸图像稀疏编码稀疏特征学习投影矩阵图像缩放正交性紧凑嵌入施加共享联合学习

[发明专利]一种基于字典学习的高清图像分类方法-CN201310202799.8有效
发明人：罗笑南;邓伟财;陈湘萍 -专利权人：中山大学
申请日： 2013-05-27 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于字典学习的高清图像分类方法，涉及数字图像处理领域。本发明的方法包括：提取所有高清图像样本的视觉特征；对于所述的视觉特征，对高清图像样本进行稀疏编码，通过迭代方法不断进行字典学习，直到分类误差小于阈值，确定高清图像类别的分类字典和根据视觉特征对重构误差的影响度确定对应的权值；依据所述的高清图像类别的字典和视觉特征对应的权值建立图像非线性分类器，确定所述高清图像所属的类别。本发明能够通过稀疏编码进行字典学习，获得具有较高区分度的稀疏编码，从而使分类方法对高清图像数据集的样本空间分布具有较强的自适应性，对复杂的图像具有更好的鲁棒性，具有很强的通用性和较高的实用价值。
一种基于字典学习图像分类方法

[发明专利]一种基于结构字典的稀疏表示深度图像重建方法-CN201610162303.2有效
发明人：尹宝才;尹海真;施云惠;丁文鹏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2016-03-21 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G06T7/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于结构字典的稀疏表示深度图像重建方法，属于图像处理技术领域。首先将对应的深度图和彩色图像作为整体来考虑，在求解过程中，主要注重通过构造具有逻辑对应关系的结构字典来提高深度图像和彩色图像的重建效果。在字典构造的过程中，利用深度图像和彩色图像之间的逻辑对应关系和深度图像本身存在的相似关系，提升字典训练的效率和质量。本发明在收集和整理大量国内外相关资料的基础上，结合稀疏编码等相关理论，针对对应的深度图像与彩色图像之间存在的密切关联，分析数据之间的相关性，主要解决了基于结构字典的稀疏表示深度图的重建问题，减小了运算复杂度
一种基于结构字典稀疏表示深度图像重建算法

[发明专利]基于嵌入式DSP的遥感图像稀疏编码字典学习方法-CN201610845919.X有效
发明人：黄帅;张广运;张荣庭;周国清 -专利权人：天津大学
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于嵌入式DSP的遥感图像稀疏编码字典学习方法，步骤1、输入待学习的遥感图像；步骤2、对遥感图像进行重新排列，将遥感图像通过移位提取的方式分解为相互重叠的子图像；步骤3、建立字典矩阵D和系数矩阵AT、BT内所有元素值初始化；步骤6、计算稀疏向量αi并更新稀疏向量矩阵AT、BT；步骤7、去除相同稀疏向量；步骤8、更新系数矩阵A和系数矩阵B；步骤9、更新字典矩阵D，得到最终的字典矩阵D。本发明加快了字典学习速度、收敛的速度；明显减少数据的传递次数，提高了赋值过程的速度，提升了图像字典学习的速度。
基于嵌入式 dsp 遥感图像稀疏编码字典学习方法

[发明专利]一种多聚焦图像融合方法-CN201910060760.4有效
发明人：洪少华;李福林;符冠鹏;王琳;徐位凯 -专利权人：厦门大学
申请日： 2019-01-22 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种多聚焦图像融合方法，涉及图像融合技术。比较各原图像中相应图像块间方差大小确定低频图像与各原图像对应的高频图像；通过低频图像与高频图像获取低频字典与高频字典；利用第一联合稀疏模型将各原图像分为公共部分与新息部分，基于低频字典与高频字典，利用分布式压缩感知模型与正交匹配追踪算法实现对对高频图像的重构；根据重构高频图像与原高频图像获取标签决策图，每一标签对应一原图像；利用图像形态学处理方法，对标签决策图进行改进，以获取最终标签决策图；根据最终标签决策图，选择对应原图像像素，以获取多聚焦融合图像。获得具有良好视觉效果与较高客观评价质量的多聚焦融合图像。
一种聚焦图像融合方法

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