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[发明专利]多分辨率图像融合方法、装置、设备、介质及产品-CN202110068890.X在审
发明人：杨铀;陈铁健;刘琼 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种多分辨率图像融合方法、装置、设备、介质及产品，该方法包括：获取多种分辨率的多个切片图像，并将所有切片图像按照分辨率进行分组，以生成对应多个分辨率图像集；针对每个分辨率图像集内的各个切片图像进行拼接，生成对应分辨率的切片整体图像；将不同分辨率的切片整体图像根据预设的融合策略进行两两融合，生成融合后的目标分辨率图像。本发明实施例的多分辨率图像融合方法，生成的目标分辨率图像是由多种分辨率的多种切片图像融合得到，相比于单一低分辨率的显微图像清晰度更高，相比高分辨率的显微图像对应的切片内容更加完整。
分辨率图像融合方法装置设备介质产品

[发明专利]基于面部特征器官相似性的人脸图像超分辨率重建方法-CN201110278771.3无效
发明人：戚金清;梁维伟;马晓红 -专利权人：大连理工大学
申请日： 2011-09-19 - 公布日： 2012-02-15 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于面部特征器官相似性的人脸图像超分辨率重建方法，包括如下步骤：步骤1根据给定理想高分辨率人脸图像，利用灰度投影法建立高分辨率正面人脸图像库和高分辨率特征器官图像库；步骤2对一幅低分辨率目标人脸图像提取低分辨率特征器官图像；步骤3对低分辨率目标人脸图像和低分辨率特征器官图像进行双三次插值，获取低分辨率图像的训练图像集；步骤4训练图像集构建各自所对应的特征空间，重建出对应的高分辨率整体人脸图像和高分辨率器官图像的投影向量；步骤5将高分辨率整体人脸图像和高分辨率特征器官图像融合为高分辨率目标人脸图像。
基于面部特征器官相似性图像分辨率重建方法

[发明专利]基于形态学成分分析的人脸图像超分辨率重建方法-CN201210389712.8无效
发明人：赖剑煌;梁炎 -专利权人：中山大学
申请日： 2012-10-15 - 公布日： 2013-02-06 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于形态学成分分析的人脸图像超分辨率重建方法，步骤是首先把低分辨率输入图像上采样得到插值后的图像；然后使用形态学成分分析方法从插值后的图像得到整体高分辨率人脸图像；再对该整体高分辨率人脸图像下采样并被低分辨率输入图像减除得到低分辨率残差图像，通过对每一处脸部位置上的图像块进行近邻重构来进行脸部细节信息补偿，得到高分辨率残差图像；最后将高分辨率残差图像与整体高分辨率人脸图像合并，得到人脸图像超分辨率结果，完成超分辨率重建。本发明还提供了一种基于形态学成分分析并同时进行人脸图像超分辨率重建和表情归一化的方法。本发明可以得到更加详细的脸部细节信息，消除振铃现象，取得更好的图像品质。
基于形态学成分分析图像分辨率重建方法

[发明专利]一种超分辨率的遥感图像生成方法、系统、设备和介质-CN202211043000.0在审
发明人：叶武剑;林振溢;刘怡俊;劳俊明 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种超分辨率的遥感图像生成方法、系统、设备和介质，包括：响应需求端发送的模型构建请求，构建初始图像生成模型并获取图像鉴别模型，获取低分辨率样本图像和对应的高分辨率样本图像，通过初始图像生成模型对低分辨率样本图像进行处理生成初始超分辨率图像，采用初始超分辨率图像和高分辨率样本图像构建样本图像对输入至图像鉴别模型，确定整体损失函数值，按照整体损失函数值对初始图像生成模型的模型参数进行迭代优化，直至整体损失函数值收敛得到目标图像生成模型，将低分辨率遥感图像输入至目标图像生成模型，得到目标超分辨率图像。通过该目标图像生成模型得到的超分辨率遥感图像，纹理细节处成像更清晰流畅，图像质量更佳。
一种分辨率遥感图像生成方法系统设备介质

[发明专利]可调整分辨率的移动终端及移动终端的分辨率调整方法-CN200810029510.6有效
发明人：杨鹏辉;徐宝山 -专利权人：宇龙计算机通信科技（深圳）有限公司
申请日： 2008-07-16 - 公布日： 2008-12-17 - 主分类号： G09G3/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种可调整分辨率的移动终端，包括：图像区域获取模块，根据分辨率的缩放因子获取整体或局部图像对象在第一分辨率即原始图像分辨率经缩放后对应的图像区域；分辨率生成模块，将所述图像对象的像素信息赋值到相应的所述图像区域中，生成第二分辨率；图像显示控制执行模块，根据所述第二分辨率控制执行所述图像对象的图像显示。同时，本发明还公开了相应的方法，通过本发明公开的一种可调整分辨率的移动终端及移动终端的分辨率调整方法，可对移动终端的整体或局部图像对象的图像分辨率进行放大或缩小，满足了用户个性化的需求。
可调整分辨率移动终端调整方法

[发明专利]一种超分辨率图像重建方法及系统-CN201810120946.X有效
发明人：端木春江;汪宇 -专利权人：浙江师范大学
申请日： 2018-02-07 - 公布日： 2020-05-22 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明公开一种超分辨率图像重建方法。该重建方法包括：获取多幅低分辨率图像；将低分辨率图像用RTV模型分解为结构部分和纹理部分，获得低分辨率结构图像和低分辨率纹理图像，结构部分表示低分辨率图像的整体框架，纹理部分表示低分辨率图像的细节部分；根据低分辨率结构图像，获得高分辨率结构图像；将低分辨率纹理图像采用联合训练方法，获得高分辨率纹理图像；根据高分辨率结构图像和所述高分辨率纹理图像，采用图像融合的方法获得融合高分辨率图像；采用迭代反投影法对所述融合高分辨率图像进行多次修正，获得高分辨率图像。本发明通过采用图像融合的方法和迭代反投影法，获得高分辨率图像，提高了图像超分辨率重建效果。
一种分辨率图像重建方法系统

[发明专利]一种高分辨率图像匹配方法及系统-CN201910580849.3有效
发明人：魏辉;朱效民;赵雅倩;李仁刚 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2019-06-29 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种高分辨率图像匹配方法及系统，方法包括：对初始高分辨率图像进行区域保真下采样，得到多层次的低分辨率图像；采用带有全局探针的方式对得到的多层次的所述低分辨率图像进行局部匹配，得到低分辨率图像的匹配结果；利用图像匹配的整体一致性，对得到的所述低分辨率图像的匹配结果进行反向求精，得到各级高分辨率图像的匹配结果，直至得到初始分辨率图像的匹配结果，从而既能降低图像匹配过程的计算量，又能提高匹配结果的精度，再基于整体一致性，通过反向求精得到高分辨率图像的匹配结果。
一种高分辨率图像匹配方法系统

[发明专利]人体图像生成模型训练、人体图像生成方法及相关装置-CN201910672687.6有效
发明人：冀志龙;侯琦;杨非 -专利权人：北京新唐思创教育科技有限公司
申请日： 2019-07-24 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种人体图像生成模型训练、人体图像生成方法及相关装置，模型训练方法包括：获取人体训练图像；固定低于当前级分辨率的各级分辨率生成器的模型参数，利用当前级分辨率生成器根据当前级整体骨骼点图像生成当前级整体生成图像和局部生成图像，利用分辨率低于和等于当前级的各级整体生成图像、整体标签图像、局部生成图像和局部标签图像获取当前级全面损失，优化当前级分辨率生成器的模型参数，使当前级全面损失满足损失阈值；调整当前级分辨率，优化调整后的当前级分辨率生成器
人体图像生成模型训练方法相关装置

[发明专利]结合纹理及卷积网络的渲染方法、装置、引擎及存储介质-CN201710891793.4有效
发明人：黄羽众;张骏飞;叶青;唐睿 -专利权人：杭州群核信息技术有限公司
申请日： 2017-09-27 - 公布日： 2020-03-31 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种结合纹理及卷积网络的渲染方法、装置、引擎及存储介质，该方法包括：获取目标场景的低分辨率渲染图与目标分辨率纹理图；基于预设超分辨率恢复算法，对低分辨率渲染图进行超分辨率恢复，以生成初始目标分辨率渲染图；基于预设滤波算法，根据目标分辨率纹理图对初始目标分辨率渲染图进行滤波，以生成结果渲染图。解决了现有技术生成目标分辨率的结果渲染图耗时较长的问题，使结果渲染图不仅携带有高分辨率的纹理，还携带有与目标分辨率的纹理的整体分布相对应的光感信息，相较于现有技术单纯通过渲染生成高分辨率渲染图，大大减少了渲染时间
结合纹理卷积网络渲染方法装置引擎存储介质

[发明专利]彩色和单色打印机的混合分辨率打印-CN94113782.1无效
发明人：Ｄ·Ｇ·哈里斯;Ｍ·阿兹门;Ｇ·Ｍ·诺贝尔 -专利权人：惠普公司
申请日： 1994-10-28 - 公布日： 2001-09-19 - 主分类号： B41J2/21 文献下载
摘要：具有混合的基本分辨率能力的打印机，它有较高分辨率的单色组分（如黑色）和较低分辨率组分（如青，品，和黄）。这些不同分辨率的组成部分整体地组成同一打印机构以便同时地进行较高分辨率的黑色和较低分辨率的彩色的复合打印。为了增大吞吐量，较高分辨率的黑色打印头有较宽的带（swath）。$＃!
彩色单色打印机混合分辨率打印

[发明专利]一种人脸超分辨率重建方法及系统-CN202110487901.8有效
发明人：郭克华;胡敏;奎晓燕;赵颖;胡斌 -专利权人：中南大学
申请日： 2021-05-06 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸超分辨率重建方法及系统，采用人工智能中的深度学习方法，结合人脸超分辨率技术，实现了在不需要人脸先验知识的情况下重建清晰的人脸图像。本发明方法构建一个渐进式超分辨率重建模块，逐步提升人脸图像的分辨率，充分利用低分辨率人脸以及噪声信息，可将低分辨率的低光照的人脸重建成面部轮廓、细节信息清晰的超分辨率人脸图像，低分辨率图像的训练有助于更高级别分辨率的训练，因此整体的训练速度更快。
一种人脸超分辨率重建方法系统

[发明专利]图像分辨率的确定方法及装置-CN201510967559.6有效
发明人：陈志军;侯文迪;李明浩 -专利权人：小米科技有限责任公司
申请日： 2015-12-21 - 公布日： 2019-12-03 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开是关于图像分辨率的确定方法及装置，所述方法包括：获取待确定分辨率的第一图像；确定所述第一图像中的目标区域；根据所述目标区域的分辨率确定所述第一图像的分辨率。因此，本公开可以由目标区域的分辨率来决定第一图像的整体分辨率，避免了当第一图像中只有目标区域清晰时而出现的第一图像为模糊图片的误判定，从而提高了确定第一图像分辨率的速率和准确性。
图像分辨率确定方法装置

[发明专利]一种基于深度特征关联性的图像超分辨率方法及系统-CN202111074208.4在审
发明人：潘金山;臧庆;唐金辉 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-09-14 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度特征关联性的图像超分辨率方法及系统，方法包括：获取待重建的低分辨率图像；将所述待重建的低分辨率图像输入至训练好的学生模型进行重建，得到高分辨率图像；所述学生模型的训练过程包括：以低分辨率训练图像为所述学生模型的输入；以高分辨率训练图像为所述学生模型的输出，以整体损失函数为损失函数，利用损失函数衰减机制，通过训练好的教师模型输出的高分辨率图像和真实图像对所述学生模型进行监督训练，得到训练好的学生模型；本发明通过参数量较小且高性能图像超分辨率模型估计出高分辨率图像
一种基于深度特征关联性图像分辨率方法系统

[发明专利]一种基于解构压缩和融合的视频编码方法-CN202011076173.3有效
发明人：陆明;马展 -专利权人：南京大学
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04N19/103 文献下载
摘要：该方法基于视频编码中分辨率信息的冗余，将视频序列帧解构为高分辨率的空域纹理帧和低分辨率的时域运动帧进行编码，并利用基于深度学习的超分辨率方法恢复解码后的低分辨率时域运动帧至高保真的原有分辨率，达到编码效率提升具体步骤为：(1)生成训练使用的图像块组合，作为监督训练数据集；(2)构建损失函数，使用优化器分别单独训练不同压缩率下的超分辨率网络；(3)构建损失函数，使用优化器端到端优化整个网络；(4)使用优化后的超分辨率网络对解构编码的视频中低分辨率时域运动帧进行超分辨率，恢复原有分辨率下的图像纹理和运动细节，提升整体视频编码效率。
一种基于解构压缩融合视频编码方法

[发明专利]基于凸优化的人脸超分辨率方法-CN201110075606.8有效
发明人：郑喆坤;焦李成;刘兵;公茂果;马文萍;尚荣华;王爽;李阳阳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2011-03-28 - 公布日： 2011-07-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于凸优化的人脸超分辨率方法，主要解决现有方法所获取的超分辨率人脸图像质量不高的问题。其实现步骤为：(1)将高、低分辨率人脸图像训练集和测试低分辨率人脸图像划分为图像块的形式；(2)对于每一个测试低分辨率人脸图像块，利用凸优化方法求解其在低分辨率人脸图像训练集对应位置上的图像块之间的重构系数；(3)利用低分辨率图像块的重构系数，重构超分辨率人脸图像块，最后合成整体的超分辨率人脸图像。本发明提高了超分辨率人脸图像的质量，降低了算法的复杂度，使其更具有通用性，可用于视频会议、公共安全和人脸识别。
基于优化人脸超分辨率方法

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