“角度分辨”专利关键词查询_检索下载_查询列表_检索列表_行业专利分布_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果1142604个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]利用光学测距系统进行自适应扫描的方法和系统-CN201780081807.4有效
发明人：斯蒂芬·C·克劳奇;兰迪·R·雷贝尔;詹姆斯·柯里;特伦顿·伯格 -专利权人：布莱克莫尔传感器和分析有限责任公司
申请日： 2017-11-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G01S17/08 文献下载
摘要：利用激光扫描仪进行自适应扫描的技术包括：以粗略角度分辨率获得距离测量值，以及确定距离门子集和特征距离。精细角度分辨率基于该特征距离和目标空间分辨率。如果精细角度分辨率比粗略角度分辨率精细，则基于第一角度分辨率针对角度宽度子集的水平片段确定最小竖向角度和最大竖向角度。然后操作扫描激光测距系统以在最小竖向角度与最大竖向角度之间以片段中的第二角度分辨率获得第二距离测量值。在一些实施方式中，对于距离门子集中的每个水平片段，使用针对该片段的最小竖向角度和最大竖向角度重复扫描。
利用光学测距系统进行自适应扫描方法

[发明专利]利用光学测距系统进行自动实时自适应扫描的方法和系统-CN201780081804.0有效
发明人：斯蒂芬·C·克劳奇;兰迪·R·雷贝尔;詹姆斯·柯里;特伦顿·伯格 -专利权人：布莱克莫尔传感器和分析有限责任公司
申请日： 2017-11-21 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G01S17/10 文献下载
摘要：利用激光扫描仪进行自动自适应扫描的技术包括：以粗略角度分辨率获得距离测量值，以及形成水平分类的距离门子集和特征距离。基于该特征距离和目标空间分辨率，自动确定精细角度分辨率。如果精细角度分辨率比粗略角度分辨率精细，则自动确定从任一先前水平片段起延伸筐大小的每个水平片段中的最小和最大竖向角度。通过将所有片段的最小和最大竖向角度扩展和插值到第二水平角度分辨率，自动确定自适应的最小和最大竖向角度的集合。发送水平开始角度以及自适应的最小和最大竖向角度的该集合，以使测距系统以第二角度分辨率获得测量值。
利用光学测距系统进行自动实时自适应扫描方法

[发明专利]一种提高MIMO面阵雷达角度分辨率的方法-CN202011504262.3有效
发明人：邓庆文;杨李杰;曾玉明;郭清水;许桐恺;徐志伟 -专利权人：之江实验室
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明公开了一种提高MIMO面阵雷达角度分辨率的方法，该方法通过在两个既不同向也不反向的方向构造两组接收和发射线阵，根据MIMO机理等效成低角度分辨率的虚拟面阵和两个高角度分辨率的虚拟线阵，通过低角度分辨率的虚拟面阵对多目标成像，得到模糊图像，再使用高角度分辨率虚拟线阵对相同的多目标在两个维度分别成像，得到两张一个维度清晰，另一个维度信息缺失的图像，最后使用图像融合和特征提取技术获得清晰的多目标图像，从而等同于提高了低角度分辨率虚拟面阵的角度分辨率本发明生成高角度分辨率虚拟面阵，节省了高角度分辨率虚拟面阵需要的阵元的数量，从根本上解决了高角度分辨率面阵结构复杂、功耗高、成本昂贵等问题。
一种提高 mimo 雷达角度分辨率方法

[发明专利]基于剪切二维极线平面图的光场角度超分辨率方法及装置-CN201810315188.7有效
发明人：刘烨斌;吴高昌;戴琼海 -专利权人：清华大学
申请日： 2018-04-10 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于剪切二维极线平面图的光场角度超分辨率方法及装置，其中，方法包括：根据低角度分辨率光场提取多个二维极线平面图；获取多个二维极线平面图的每个二维极线平面图的空间低频信息；得到多个剪切操作后的低频极线平面图；达到目标角度分辨率；通过卷积神经网络对上采样后的低频极线平面图重建出角度信息；得到角度超分辨率后的高空间角度分辨率的极线平面图；得到多个在不同视差下的高角度空间分辨率极线平面图；得到高空间角度分辨率极线平面图；输出高角度分辨率光场。该方法对一定稀疏角度分辨率的大视差光场均能达到优良的角度超分辨率效果，具有很强的鲁棒性，且对极线平面图所对应的视差图中的噪声也具有很强的鲁棒性。
基于剪切二维平面图角度分辨率方法装置

[发明专利]融合光场子孔径图像与宏像素图像的角度超分辨率方法-CN202210392739.6有效
发明人：刘德阳;许娟;童在东;张友志;艾列富;郑馨 -专利权人：安庆师范大学
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开融合光场子孔径图像与宏像素图像的角度超分辨率方法，包括：获取初始图像，提取子孔径图像阵列Y通道信息，基于初始图像，获取第一高角度分辨率子孔径图像阵列Y通道信息；将子孔径图像阵列Y通道信息转换为宏像素图像阵列Y通道信息；基于宏像素图像阵列Y通道信息，获取第二高角度分辨率子孔径图像阵列Y通道信息；基于第一高角度分辨率子孔径图像阵列Y通道信息及第二高角度分辨率子孔径图像阵列Y通道信息，获取最终高角度分辨率子孔径图像阵列Y通道信息，基于U通道信息及V通道信息及最终高角度分辨率子孔径图像阵列Y通道信息，得到高角度超分辨率子孔径图像阵列。本发明能够有效提升角度超分辨率后光场图像的图像质量。
融合场子孔径图像像素角度分辨率方法

[发明专利]光场图像角度超分辨率重建方法-CN202011154894.1有效
发明人：刘德阳;郗岳;程树林;艾列富;郑馨 -专利权人：安庆师范大学
申请日： 2020-10-26 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种光场图像角度超分辨率重建方法，包括以下步骤：（1）将低角度分辨率光场图像的子孔径图像阵列从RGB空间转换到YUV空间，提取Y通道信息；（2）构建金字塔结构；（3）通过光场图像角度超分辨率网络获得粗的高角度分辨率子孔径图像阵列Y通道信息；（4）通过纹理修复网络获得高角度分辨率子孔径图像阵列Y通道残差信息；（5）步骤（3）、（4）计算结果相加获得最终高角度分辨率子孔径图像阵列；获得最终高角度分辨率子孔径图像阵列U和V通道信息；（6）依据所得Y、U、V通道信息获得最终高角度分辨率子孔径图像阵列。本发明可以获取高的光场角度重建质量，满足深度提取、三维重建等多种应用的实时性需求。
图像角度分辨率重建方法

[发明专利]基于卷积神经网络的光场角度超分辨率方法及装置-CN201711462902.7在审
发明人：刘烨斌;吴高昌;戴琼海;柴天佑 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2018-06-29 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的光场角度超分辨率方法及装置，其中，方法包括：根据低角度分辨率光场提取多个二维极线平面图；通过一维高斯核函数对多个二维极线平面图的每个极线平面图提取出空间低频信息；并通过双三次插值方法进行角度维度的上采样，使其达到期望的角度分辨率；通过卷积神经网络对上采样后的极线平面图重建出角度信息；通过非盲去模糊操作恢复极线平面图的空间高频信息，获取角度超分辨率后的高空间角度分辨率的极线平面图；根据角度超分辨率后的高空间角度分辨率的极线平面图输出高角度分辨率光场该方法有效利用二维极线平面图的纹理信息，可以提高光场超分辨率的整体精确度，具有很强的鲁棒性。
极线角度分辨率超分辨率光场卷积神经网络二维高空间上采样高斯核函数操作恢复角度维度角度信息空间低频空间高频纹理信息鲁棒性模糊输出期望重建

[发明专利]一种利用偏心旋转提高锥形束SPECT成像分辨率的方法-CN201910588491.9有效
发明人：温俊海;程志彪;雷丙震 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2019-07-01 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种利用偏心旋转提高锥形束SPECT成像分辨率的方法，包括如下步骤：步骤一，获得N个旋转角度下的低分辨率投影图像，在每个旋转角度下获得若干幅低分辨率投影图像，所述低分辨率投影图像的采集要保证检测器焦点始终为同一点，所述低分辨率投影图像与该旋转角度下高分辨率投影图像之间存在几何关系；步骤二，对单个旋转角度下的若干低分辨率投影图像进行处理，得到该旋转角度下对应高分辨率投影图像；步骤三，重复步骤二操作，得到N个旋转角度下的高分辨率投影图像，最终得到真实高分辨率图像。本发明在不改变检测器硬件的前提下，能够提高锥形束SPECT图像的分辨率。
一种利用偏心旋转提高锥形 spect 成像分辨率方法

[发明专利]图像的自动立体显示-CN200880131784.4无效
发明人： A·赛德 -专利权人：惠普开发有限公司
申请日： 2008-10-31 - 公布日： 2011-09-28 - 主分类号： G02B27/22 文献下载
摘要：在创建图像的自动立体显示的方法中，在空间分辨率到角度分辨率转换器处接收多个图像。该多个图像中的每个图像具有相对于该空间分辨率到角度分辨率转换器的不同的入射角。使用该空间分辨率到角度分辨率转换器根据该多个图像创建自动立体显示的图像。
图像自动立体显示

[发明专利]利用正弦/余弦编码器计算分辨率位置的方法-CN201611174934.2在审
发明人：张伟 -专利权人：徐州新隆全电子科技有限公司
申请日： 2016-12-19 - 公布日： 2018-06-26 - 主分类号： H03M1/64 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用正弦/余弦编码器计算分辨率位置的方法，所述的方法包括以下步骤：步骤一、粗略分辨率角度计算；步骤二、精确分辨率角度计算；步骤三、插值分辨率角度计算。本发明可以通过利用正弦/余弦编码器计算高分辨率位置，计算结果准确，干扰小，便于实现。
余弦编码器角度计算正弦分辨率位置分辨率粗略分辨率高分辨率

[发明专利]基于多角度、多分辨率的影像超分辨率重建方法及装置-CN201410122450.8有效
发明人：雷兵;高崟;徐畅;刘克;吴鹏天昊 -专利权人：国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心
申请日： 2014-03-28 - 公布日： 2014-06-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多角度、多分辨率的影像超分辨率重建方法及装置。上述影像超分辨率重建方法包括：对用于重建的多幅图像执行全局辐射配准处理；在所述多幅图像中确定多分辨率的图像的像素几何对应关系，获取非正视角度图像对应的几何纠正后图像；基于预定的空间约束准则，通过图像外推分别获取各个非正视角度图像与正视图像的超分辨率重建图像根据本发明提供的技术方案，实现了多分辨率、多角度图像超分辨率重建，提高了超分辨率图像重建的信息完整度。
基于角度分辨率影像重建方法装置

[发明专利]位置检测器的角度误差校正装置以及角度误差校正方法-CN201580073876.1有效
发明人：见延盛臣 -专利权人：三菱电机株式会社
申请日： 2015-01-20 - 公布日： 2019-06-25 - 主分类号： H02P6/16 文献下载
摘要：获得能够准确地估计角度误差进行校正的位置检测器的角度误差校正装置以及角度误差校正方法。位置检测器对电动机的旋转位置进行检测，在由该位置检测器检测出的旋转位置信息中含有根据旋转位置而唯一确定的周期性误差，角度误差校正部在角度误差估计器的分辨率高于位置检测器的分辨率而为位置检测器的分辨率的α倍时，使由位置检测器检测出的电动机的旋转位置增倍为α倍之后，使用角度误差估计值对角度误差进行校正，或者，在角度误差估计器的分辨率高于位置检测器的分辨率而为位置检测器的分辨率的γ倍时，针对由位置检测器检测出的电动机的旋转位置，使用使角度误差估计值增倍为1/γ倍而得到的值对角度误差进行校正。
位置检测器角度误差校正装置以及方法

[发明专利]高角度分辨率光场获取装置与图像生成方法-CN201610416379.3有效
发明人：周果清;瞿婉新;王庆;肖照林 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2016-06-14 - 公布日： 2019-09-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种高角度分辨率光场获取装置与图像生成方法，针对分辨率折衷引起的空间分辨率低或图像混叠导致光场图像质量下降问题，构建一种利用光线编码孔径与微透镜阵列相结合的高角度分辨率光场获取装置，包括沿光线传递路径依次排列的主透镜、编码孔径、微透镜阵列和传感器；在不降低光场位置分辨率前提下，利用光场数据中蕴含的深度信息提升了光场的角度分辨率。本发明具有角度分辨率高、性噪比高、通过率高和可以采集光场视频的优点。本发明提出的光场图像生成方法由于采用了压缩感知理论，具有角度分辨高、图像混叠可去除的优点。
角度分辨率获取装置图像生成方法

[发明专利]一种由单帧低分辨率人脸图像重建多帧不同角度高分辨率人脸图像的方法-CN201010142542.4无效
发明人：齐春;黄华;马祥 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2010-04-08 - 公布日： 2010-08-04 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种由单帧低分辨率人脸图像重建多帧不同角度高分辨率人脸图像的方法，是对低分辨率人脸多角度变换和高分辨率人脸细节的添加。针对第一个步骤，本发明定义了一个约束全局约束最小二乘问题，利用与输入人脸相同角度的低分辨率人脸图像训练集，通过解得的重建系数来进低分辨率人脸图像的多角度变化；针对第二个步骤，分别利用不同角度的高、低分辨率训练图像块，按照不同的部位，定义了不同的约束局部最小二乘问题，来解得不同的重建系数以获得该部位的高分辨率图像块，最后将高分辨率图像块依照其在人脸的位置拼接为整体图像。
一种单帧低分辨率图像重建不同角度高分辨率方法

[发明专利]一种基于迭代卷积神经网络的图像重建方法-CN202010066110.3在审
发明人：李进明;关威 -专利权人：菏泽学院
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2020-06-12 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于迭代卷积神经网络的图像重建方法，该方法包括多尺度递进式卷积神经网络模型训练和测试两部分：在模型训练阶段，对公开数据库中图像进行分割并计算图像块角度，按照角度聚类图像块并构造不同角度下的高、低分辨率图像簇，对不同角度下的高、低分辨率图像簇训练多尺度递进式卷积神经网络，求解出不同角度下的卷积神经网络模型参数；在测试阶段，对测试低分辨率图像分割图像块并计算图像块角度，按照角度聚类图像块并构造不同角度下测试低分辨率图像簇，对不同角度下的测试低分辨率图像簇依次迭代利用非局部先验约束正则化模型和训练好的多尺度递进式卷积神经网络迭代优化处理，重建出最优的高分辨率图像。
一种基于卷积神经网络图像重建方法

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
下一页»
尾页
共 100000 条