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[发明专利]基于超分辨特征聚合的光学遥感图像目标检测方法-CN202211628874.2在审
发明人：徐洋;壮志岩;吴泽彬;韦志辉 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-12-18 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于超分辨特征聚合的光学遥感图像目标检测方法，包括：将光学遥感图像进行降采样输入进图像超分辨网络中，进行训练，得到SISR模块的超分网络；将光学遥感图像输入至SISR模块，得到超分辨后的图像；将光学遥感图像输入至用作提取图像特征信息的骨干模块，生成多尺度和多层次的特征；引入辅助特征超分辨模块，重建高分辨率图像；利用辅助特征超分辨模块，进行多尺度特征的融合，得到用于检测的超分辨特征；利用骨干模块生成的多尺度特征，引入特征金字塔网络，得到用于检测大、中、小目标的特征图，超分辨特征与特征金字塔中用于检测小目标的特征图进行融合，并通过特征聚合模块，获得用于检测的超分辨特征。
基于分辨特征聚合光学遥感图像目标检测方法

[发明专利]针对超分辨率网络的剪枝量化压缩方法、系统及介质-CN202110660271.X有效
发明人：谭明奎;国雍;邓泽帅 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2021-06-15 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对超分辨率网络的剪枝量化压缩方法、系统及介质，其中方法包括以下步骤：获取原始超分辨率模型；对原始超分辨率模型进行闭环对偶重构训练；对获得训练的原超分辨率模型进行闭环对偶剪枝，获得剪枝模型；对剪枝模型进行参数优化，获得轻量的超分辨率剪枝模型；对超分辨率剪枝模型进行量化压缩，获得压缩超分辨率模型。本发明通过使用对偶重构损失函数，在通道剪枝过程中，减小超分辨率任务的求解空间，进而能更准确评价原始模型中各个通道对超分辨率重构的重要性，通过保留这些通道得到更加紧凑的压缩模型，可广泛应用于计算机视觉技术领域
针对分辨率网络剪枝量化压缩方法系统介质

[发明专利]一种基于文本辅助的文本图像超分辨率重建方法-CN202310244778.6在审
发明人：张登银;英俊豪;严伟丹 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2023-03-15 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本辅助的文本图像超分辨率重建方法，方法包括：获取待重建的低分辨率文本图像；将所述低分辨率文本图像输入预训练好的文本图像超分辨率重建模型，根据所述模型的输出，确定文本图像超分辨率重建结果；其中所述文本图像超分辨率重建模型的构建训练方法包括：获取文本图像数据集；利用所述文本图像数据集对预构建的文本图像超分辨率重建模型进行训练，得到训练好的文本图像超分辨率重建模型。文本图像超分辨率模型将文本序列特征与图像纹理特征进行了融合，相较于其他普通的超分辨率模型，充分挖掘并利用了低分辨率图像中的文本信息，有助于提高文本图像的超分辨率重建质量。
一种基于文本辅助图像分辨率重建方法

[发明专利]基于超分辨透镜的非标记远场超分辨显微系统及方法-CN201910138173.2有效
发明人：陈刚;温中泉;梁高峰;张智海 -专利权人：重庆大学
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G02B21/00 文献下载
摘要：一种基于超分辨透镜的非标记远场超分辨显微系统及方法，在反射工作模式下，其包括光源模块、超分辨平场扫描物镜模块、样品二维扫描模块、非标记显微探测模块、相衬模块、高速信号采集模块、扫描控制模块、显微监控模块和计算机及软件模块；在透射工作模式下，其光源模块、超分辨光束透射照明模块、超分辨平场扫描物镜模块、样品二维扫描模块、非标记显微探测模块、相衬模块、高速信号采集模块、扫描控制模块、显微监控模块和计算机及软件模块。其采用超分辨平场扫描物镜、超分辨照明透镜，在共聚焦模式下，实现三维样品的非标记超分辨分辨率显微图像快速获取，横向分辨率小于衍射极限。
基于分辨透镜标记远场超显微系统方法

[发明专利]基于无衍射超分辨光束照明的非标记远场超分辨显微系统及方法-CN201811172847.2有效
发明人：陈刚;温中泉;张智海;江雪;梁高峰 -专利权人：重庆大学
申请日： 2018-10-09 - 公布日： 2020-08-25 - 主分类号： G02B21/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于无衍射超分辨光束照明的非标记远场超分辨显微系统及方法，其包括无衍射超分辨光束照明模块、样品二维扫描模块、显微光学模块、超分辨成像模块。其照明光源采用无衍射超分辨光束，具有工作距离大、照明光束传播距离远、照明光束穿透性强、光束的横向半高全宽小于衍射极限；并采用共聚焦模式，实现一种无需标记的远场超分辨成像系统和方法；并可以实现对透明样品的三维层析成像，横向分辨率小于衍射极限，分辨率优于λ/5。可应用于生物样品的非标记超分辨显微成像、也可以应用于工业相关超分辨显微检测等领域。
基于衍射分辨光束照明标记远场超显微系统方法

[发明专利]一种基于人脸超分辨率处理的人脸老化模拟方法-CN200810226629.2无效
发明人：王蕴红;耿伟;姜方圆 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2008-11-18 - 公布日： 2009-05-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人脸超分辨率处理的人脸老化模拟方法，该方法包括：归一化处理人脸图像；训练各年龄段超分辨率方法；降低输入图像分辨率；进行指定年龄段的人脸超分辨率处理，即利用训练好的人脸超分辨率方法，将指定年龄的脸部纹理信息填补进低分辨率输入人脸图像可以使用的人脸超分辨率方法是基于学习的人脸超分辨率方法，本发明采用本征转换Eigentransformation。本发明可以应用各种基于学习的人脸超分辨方法；本发明利用基于学习的人脸超分辨，可以真实可信的进行人脸老化模拟；且本发明仅考虑人脸纹理变化，计算速度快。
一种基于人脸超分辨率处理老化模拟方法

[发明专利]一种超分辨率图像重建方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备-CN201810936451.4有效
发明人：邹超洋 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司
申请日： 2018-08-16 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种超分辨率图像重建方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备。所述方法将输入的低分辨率图像重建为目标分辨率放大倍数S的高分辨率图像，包括确定分辨率放大倍数S′＝2a的超分辨率卷积神经网络，超分辨率卷积神经网络的反卷积层数L＝a，在所述超分辨率卷积神经网络的输入层与第1反卷积层之间以及相邻两个反卷积层之间分别设置卷积层；根据输入的低分辨率图像，基于目标分辨率放大倍数S和分辨率放大倍数S′，确定超分辨率卷积神经网络的输入层的图像；使用确定的超分辨率卷积神经网络对其输入层的低分辨率图像进行重建。本发明实施例能够适应任何放大倍数要求的超分辨率图像处理，有益于超分辨率处理精度的提升。
一种分辨率图像重建方法装置计算机可读存储介质设备

[发明专利]一种基于Transformers的低分辨率图像超分辨方法及系统-CN202110258617.3有效
发明人：严灵毓;叶崇俊;郑坤鹏;李可;高榕;王春枝;叶志伟 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformers的低分辨率图像超分辨方法及系统，首先基于卷积神经网络和Transformer模块，构建低分辨率图像超分辨网络；然后利用训练数据进行低分辨率图像超分辨网络训练，获得调优的网络参数；最后利用训练好的低分辨率图像超分辨网络对低分辨率图像进行超分辨获得高分辨率图像。
一种基于 transformers 分辨率图像分辨方法系统

[发明专利]基于自适应的超像素导向自回归模型的视频超分辨率方法-CN201310305658.9有效
发明人：李坤;江健民;朱彦铭;杨敬钰 -专利权人：天津大学
申请日： 2013-07-18 - 公布日： 2013-11-20 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，为提供一种能广泛应用，且能得到高质量视频的视频超分辨率获取方法，本发明采取的技术方案是，一种基于自适应的超像素导向自回归模型的视频超分辨率方法，其特征是，将视频帧分为关键帧和非关键帧：对关键帧采用基于稀疏回归和自然图像对的方法进行超分辨率，对非关键帧采用基于自适应的超像素导向自回归模型的视频超分辨率方法结合相邻最近的关键帧进行超分辨率，将得到的超分辨率关键帧和超分辨率非关键帧综合成超分辨率视频
基于自适应像素导向回归模型视频分辨率方法

[发明专利]一种图像超分辨率重建方法、系统及设备-CN202310509122.2在审
发明人：李佩珊;张永宏;王丽华 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像超分辨率重建方法、系统及设备，所述方法包括：通过第一参考图像获取第一图像和输入图像；利用卷积结构下采样提取输入图像浅层特征，得到第二参考图像；通过组合操作处理第二参考图像，得到融合特征图像；将融合特征图像进行迭代上下采样操作，得到第一图像的超分辨率图像；将第一图像超分辨率图像利用对偶卷积结构进行降采样，获得超分辨率降采样图像；通过训练得到图像超分辨率重建模型，使用模型对低分辨率图像进行重建，得到重建完成的超分辨率图像；采用上述方案，可以使超分辨率图像具有丰富纹理，提高了图像超分辨率的性能，实现了充分利用浅层深层图像特征完成图像超分辨率重建。
一种图像分辨率重建方法系统设备

[发明专利]一种高效实时的单张图像超分变率重建系统及方法-CN202211201813.8在审
发明人：颜成钢;徐文;陈泉;李浩然;王鸿奎;陈楚翘;朱尊杰;高宇涵;孙垚棋;殷海兵;胡冀;张继勇;李宗鹏 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种高效实时的单张图像超分变率重建系统及方法，单图像超分辨率重建方法首先进行数据预处理，然后构建高效实时的图像超分辨率重建网络；通过预处理后的数据训练构建好的图像超分辨重建网络，使网络具有图像超分辨重建的效果；最后通过训练好的图像超分辨重建网络完成单图像超分辨率重建。单图像超分辨重建系统，包括数据预处理模块、网络构建模块、训练模块和图像超分辨重建模块。
一种高效实时单张图像超分变率重建系统方法

[发明专利]高分辨率心机运动模式分析装置和方法-CN201910864545.X有效
发明人：杨光;牛张明;陆纬;江荧辉;李劳;王承嘉;张贺晔;徐磊;张楠 -专利权人：杭州海睿博研科技有限公司;帝工（杭州）科技产业有限公司
申请日： 2019-09-12 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种高分辨率心机运动模式分析装置，包括：超分辨率处理单元，所述超分辨率处理单元接收原始心脏图像，通过聚焦感兴趣的区域ROI的超分辨率神经网络对图像进行超分处理，得到超分辨率的图像；以及运动分析单元，运动分析单元通过深度学习框架提取经超分辨率处理的图像中的局部和全局运动特征。
高分辨率心机运动模式分析装置方法

[发明专利]一种超分辨成像系统的设计方法-CN201910140208.6有效
发明人：谭政;吕群波;孙建颖;王建威;方煜;张林 -专利权人：中国科学院光电研究院
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2021-03-30 - 主分类号： G02B27/58 文献下载
摘要：本发明公开了一种超分辨成像系统的设计方法，首先对超分辨成像系统中的探测器进行选型，确定像元尺寸p，并得到光学镜头的焦距f；根据需求确定超分辨成像系统的分辨率提高倍数#数；计算获得超分辨成像系统的成像信噪比SNR，并校验F#数是否满足成像信噪比指标的要求；若满足指标要求，则得到超分辨成像系统中光学镜头的口径D，进而得到光学镜头的设计参数；然后利用该超分辨成像系统对待测目标进行多次观测，并构成待测目标的图像序列yk；再将图像序列yk代入到超分辨重建方程中，根据相对熵最小求解所述超分辨重建方程，得到超分辨成像结果。该方法能使系统充分发挥超分辨成像的优势，实现系统级的优化设计。
一种分辨成像系统设计方法

[发明专利]一种动态超分辨荧光成像技术-CN201711037935.7在审
发明人：黄晓淳 -专利权人：黄晓淳
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2019-05-07 - 主分类号： G01N21/64 文献下载
摘要：一种动态超分辨荧光成像技术。本发明涉及一种能拍摄动态图像的超分辨荧光成像技术，包括：(1)一种荧光显微成像装置，能进行超分辨成像和低分辨成像，两种成像方式观察的视场区域、物平面相同；对于相同的观察对象，超分辨图像和转换函数卷积后得到的图像等同于低分辨图像，转换函数由测量得到；(2)相应于装置的一种动态图像拍摄与图像处理方法，包括：通过时序控制交替使用超分辨和低分辨两个模块进行连续拍摄，记录图像并保存为视频；然后进行图像处理，以原视频中占少数比例的超分辨图像为先验知识，结合测得的转换函数，用推测计算的方法将原视频中的低分辨图像转换为超分辨图像。本发明用于获取高时间分辨率、长时间的动态超分辨图像。
超分辨图像荧光成像技术转换函数低分辨图像图像处理视频分辨动态图像拍摄高时间分辨率荧光显微成像超分辨成像成像方式动态图像观察对象记录图像交替使用连续拍摄时序控制视场区域先验知识物平面卷积成像测量保存拍摄转换观察

[发明专利]用于提供超分辨率成像的准确度的反馈并改进超分辨率成像的准确度的系统、装置和方法-CN201980040709.5有效
发明人：马修·C·普特曼;约翰·B·普特曼;瓦迪姆·潘斯基;约瑟夫·R·苏卡尔 -专利权人：纳米电子成像有限公司
申请日： 2019-05-21 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G02B21/36 文献下载
摘要：用于反馈和改进超分辨率成像的准确度的系统、方法和计算机可读媒介。在一些实施例中，可以使用显微镜检查系统的低分辨率物镜获得样品的低分辨率图像。可使用超分辨率图像模拟，根据样品的低分辨率图像生成样品的至少一部分的超分辨率图像。随后，可以基于超分辨率图像与使用模拟图像分类器识别的一个或更多个相关样品的至少一部分的一个或更多个实际扫描的高分辨率图像之间的一个或更多个等价程度来识别超分辨率图像的准确度评估。基于超分辨率图像的准确度评估，可以确定是否进一步处理超分辨率图像。如果确定进一步处理超分辨率图像，则可进一步处理超分辨率图像。
用于提供分辨率成像准确度反馈改进系统装置方法