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[发明专利]快门时间补偿-CN200880020334.8有效
发明人：艾利·塔巴塔拜;初恩-赤恩·李;穆罕默德·祖拜尔·维沙拉姆;柳原尚史;矢崎阳一;铃木辉彦;王利明 -专利权人：索尼株式会社;索尼电子有限公司
申请日： 2008-04-14 - 公布日： 2010-03-31 - 主分类号： H04N5/225 文献下载
摘要：一种混合成像设备被配置为捕捉低分辨率视频和高分辨率静止图像。成像设备被配置为将根据低分辨率视频得到的运动信息应用于参考高分辨率静止图像，以生成错过的感兴趣时刻的高分辨率静止图像。以高帧频捕捉低分辨率视频，同时以周期性时间间隔拍摄若干高分辨率静止图像。用户从捕捉到的视频中定位希望的感兴趣场景，例如感兴趣的时刻，然后后期处理技术被用来生成与所选出的感兴趣时刻相对应的高分辨率静止图像。利用一个或多个邻近的被捕捉到的高分辨率静止图像的纹理信息，以及与所选出的感兴趣时刻相对应的低分辨率视频帧的运动信息，来生成高分辨率静止图像。
快门时间补偿

[发明专利]用于产生指示信号的磁性编码器-CN201380020835.7有效
发明人： M.拉克罗伊克斯 -专利权人：迪姆肯公司
申请日： 2013-03-13 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G01D5/245 文献下载
摘要：一种具有高分辨率轨道和参考轨道的磁性编码器，该高分辨率轨道包括限定多个磁极接头的多个北极/南极对；该参考轨道包括限定北极/南极接头与南极/北极接头的北极/南极对，该北极/南极接头与所述高分辨率轨道的第一磁极接头对齐，且该南极/北极接头与所述高分辨率轨道的第二磁极接头对齐。所述高分辨率轨道仅有单个磁极接头被设置在所述高分辨率轨道的所述第一和第二磁极接头之间。
用于产生指示信号磁性编码器

[发明专利]基于K均值驱动卷积神经网络的分布式图像超分辨方法-CN201610739816.5有效
发明人：任鹏;孙文健;高彬 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2016-08-27 - 公布日： 2019-09-13 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于K均值驱动卷积神经网络的分布式图像超分辨方法，该方法包括：按位置裁剪待超分辨的低分辨率图像，得到多个低分辨率小图像块；提取多个低分辨率小图像块的内容结构特征；根据内容结构特征、利用训练模型的K个聚类中心对多个低分辨率小图像块进行分类；对多个低分辨率小图像块进行上采样，得到高分辨率无细节小图像块；将低分辨率小图像块对应的高分辨率无细节小图像块输入到其所属聚类中心对应的卷积神经网络模型中，得到该模型的输出，通过将该输出与高分辨率无细节小图像相加得到高分辨率小图像块；将多个高分辨率小图像块按位置拼接，得到最终的高分辨率图像。本发明的分布式图像超分辨方法的超分辨效果较高。
基于均值驱动卷积神经网络分布式图像分辨方法

[发明专利]一种光信号调制参数提取模型的构建方法及其应用-CN202110125270.5有效
发明人：柯昌剑;王昊宇;于成龙;钟一博;梁滋;江佩珊;刘德明 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06N20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种光信号调制参数提取模型的构建方法及其应用，属于光纤通信技术领域，包括：分别采用不同调制参数对单通道光信号进行调制，同时引入不同的损伤因素，得到具有不同调制参数和不同损伤因素的单通道光信号；生成单通道光信号的超高分辨率光谱，得到单通道光信号超高分辨率光谱样本集；对单通道光信号超高分辨率光谱样本集中的各样本进行特征提取形成训练特征向量集；以训练特征向量集为输入，训练特征向量集中的各特征向量所对应的调制参数为输出训练机器学习模型
一种信号调制参数提取模型构建方法及其应用

[发明专利]超高分辨率相机成像检测系统及方法-CN200710051488.0无效
发明人：邓德祥;吴敏渊;曹庆源;石文轩;张青林 -专利权人：武汉大学
申请日： 2007-02-05 - 公布日： 2007-09-12 - 主分类号： G01C11/02 文献下载
摘要：本发明属于电子信息学科领域，特别涉及超高分辨率相机成像检测系统及方法。本发明提供的超高分辨率相机成像检测系统，设有与相机的多路感光单元分别连接的多路海量图像数据采集通道，及图形工作站，每路海量图像数据采集通道包含以下部分，信号匹配单元，接口电路，I/O控制模块，前端数据接收模块本发明还提供了一种超高分辨率相机成像检测方法，多路海量图像数据采集通道的采集结果送到图形工作站，在图形工作站对采集结果进行综合处理，实现全局图像的显示和缩放。
超高分辨率相机成像检测系统方法

[发明专利]基于切向偏振的超分辨荧光显微方法及装置-CN201010225017.9无效
发明人：匡翠方;郝翔;刘旭;王婷婷 -专利权人：浙江大学
申请日： 2010-07-09 - 公布日： 2010-12-08 - 主分类号： G02B21/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于切向偏振的超分辨荧光显微方法，包括：将切向偏振激发光进行0～2π涡旋位相编码聚焦，在荧光样品上得到衍射极限以下的激发光斑；调整使切向偏振STED激光与位相编码切向偏振激发光汇合且同轴，在荧光样品上聚焦形成中心点与激发光斑中心点重合的面包圈状的聚焦光斑；调整STED激光的工作功率，使激发光斑中发光点的面积缩小达到超高分辨率；收集发光点发出的荧光，探测处理后得到超高分辨率的显微图像。本发明还公开了用于实现上述基于切向偏振的超分辨荧光显微方法的装置。本发明中，在保证高分辨率的情况下，大大降低了STED的工作功率，从而降低样品的漂白，避免对样品的损坏。
基于偏振分辨荧光显微方法装置

[发明专利]一种图像降分辨率模型的处理方法、装置以及处理设备-CN202310130271.8有效
发明人：李登实;王若溪;陈亦欣;高雨;宋昊;薛童;王前瑞 -专利权人：江汉大学
申请日： 2023-02-14 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请提供了一种图像降分辨率模型的处理方法、装置以及处理设备，通过模型中对偶学习闭环在生成的高分辨率图像与输入的高分辨率图像间实施自监督学习，从而可以促使图像降分辨率模型实现保留更多细节的图像降分辨率效果方法包括：配置样本图像；将样本图像输入初始的图像降分辨率模型，进行模型训练，图像降分辨率模型包括对偶深度学习结构，降分辨率网络将输入的高分辨率图像转变为对应的低分辨率图像，超分辨率网络将输入的低分辨率图像转化为对应的高分辨率图像，降分辨率网络由损失函数来约束生成的高分辨率图像和样本图像之间的相似性，超分辨率网络由损失函数来约束生成的低分辨率图像之间的相似性；获取完成训练的图像降分辨率模型。
一种图像分辨率模型处理方法装置以及设备

[发明专利]一种异构立体图像的超分辨率重建方法及系统-CN202110855912.7在审
发明人：范冰;李鹏;金舒;王媛媛 -专利权人：国电南京自动化股份有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种异构立体图像的超分辨率重建方法及系统，获取双目视觉系统中利用非对称压缩方法压缩的某个时刻的立体图像对，立体图像对包括两个视图，其中一个视图为高分辨率图像，另一个为低分辨图像；缩小高分辨率图像和低分辨图像的搜索区域；分别从高分辨率图像和低分辨图像的搜索区域中确定高分辨率图像和低分辨图像的高频信息；将高分辨率图像的高频信息通过参数变换粘贴到低分辨率图像的高频信息。优点：能够直接利用异构立体图像中高分辨率图像的先验知识来对低分辨率图像的高频信息进行恢复。能够利用立体图像的空间相关性和视点相关性，从高分辨率图像中为低分辨率图像寻找对应子块，高效率地对立体图像之间的异质性进行补偿。
一种立体图像分辨率重建方法系统

[发明专利]基于混合相机的视频成像方法、系统、设备及存储介质-CN201811241672.6有效
发明人：方璐;戴琼海;朱天奕 -专利权人：清华-伯克利深圳学院筹备办公室
申请日： 2018-10-24 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于混合相机的视频成像方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取通过宽视场相机拍摄的至少三幅低分辨率图像，以及获取通过窄视场相机拍摄的高分辨率图像；通过对各所述低分辨率图像进行拼接处理，得到低分辨率环形图像；将所述低分辨率环形图像与所述高分辨率图像融合处理，确定为高分辨率环形图像；通过对各所述高分辨率环形图像进行编码整合处理，得到高分辨率的视频图像。本发明实施例的技术方案实现了通过将窄视场相机与宽视场相机分别拍摄到的高分辨率图像以及低分辨率图像结合在一起并采用一系列算法对其进行处理得到了十亿像素级分辨率的视频图像，提高了视频图像的分辨率以及光谱维度的技术效果
基于混合相机视频成像方法系统设备存储介质

[发明专利]基于卷积神经网络利用额外渲染信息的实时超分辨率方法-CN202210584117.3在审
发明人：陈观林;钟智华;王锐 -专利权人：浙大城市学院
申请日： 2022-05-27 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及基于卷积神经网络利用额外渲染信息的实时超分辨率方法，包括获取当前帧低分辨率数据的特征图信息和高分辨率额外信息的特征图信息；将当前帧低分辨率数据的特征图信息进行缓存；获取历史特征权重重分配输入数据；根据当前帧低分辨率数据的特征图信息、高分辨率额外信息的特征图信息和历史特征权重重分配输入数据，获取高分辨率图像信息。本发明的有益效果是：本发明在低分辨率数据的特征图信息的基础上，通过增加廉价又富含各种细节信息的高分辨率额外信息G‑Buffer作为输入，可以帮助卷积神经网络更好地预测高分辨率结果。
基于卷积神经网络利用额外渲染信息实时分辨率方法

[发明专利]一种解决图像超分辨率重建中的相似度保留问题的稀疏编码方法-CN201610518750.7有效
发明人：江铭炎;孙舒琬;闫蕾芳;郭宝峰 -专利权人：山东大学
申请日： 2016-07-01 - 公布日： 2019-07-30 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种解决图像超分辨率重建中的相似度保留问题的稀疏编码方法，步骤如下：(1)训练阶段：随机抽取高分辨率图像块和低分辨率图像块，并进行预处理；使用拉普拉斯稀疏编码方法训练联合字典，得到高分辨率字典和低分辨率字典(2)测试阶段：读取测试图像集，载入高分辨率字典和低分辨率字典，对测试图像块，重建高分辨率图像块。使用梯度下降法，找出最接近的图像；输出高分辨率图像。本发明方法可以减轻稀疏编码处理的不稳定性，从而达到更好的超分辨率重建效果。
一种解决图像分辨率重建中的相似保留问题稀疏编码方法

[发明专利]一种基于稀疏表示处理低分辨率下的行人检测方法-CN201410291012.4在审
发明人：胡瑞敏;方稳华;梁超;南源源;王晓;潘逸飞;陈军 -专利权人：武汉大学
申请日： 2014-06-25 - 公布日： 2014-09-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于稀疏表示处理低分辨率下的行人检测方法，包括获得高低分辨率完备字典，将低分辨的监控视频图像用低分辨率字典线性表示，求相应线性表示系数，用线性表示系数乘以高分辨率字典，从而合成与低分辨的监控视频图像相应的高分辨率待测图像；在合成的高分辨率待测图像上提取HOG特征向量，然后通过SVM分类器进行分类识别得到高分辨率待测图像的分类结果，判断出低分辨的监控视频图像是否包含有人。本发明通过将低分辨率监控图像超分到高分辨率再做检测，可以获得更准确的行人检索结果。
一种基于稀疏表示处理分辨率行人检测方法

[发明专利]一种图像超分辨率重建方法、装置、移动终端及存储介质-CN201710904036.6在审
发明人：胡战利;范锐;梁栋;杨永峰;刘新;郑海荣 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2017-09-29 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种图像超分辨率重建方法、装置、移动终端及存储介质，该方法包括采用稀疏编码对低分辨率样本图像及高分辨率样本图像进行联合字典训练，得到过完备高低字典对，其中，过完备高低字典对包括低分辨率字典及高分辨率字典，利用低分辨率字典，得到待重建的低分辨率图像的稀疏表示系数，利用稀疏表示系数及高分辨率字典，得到待重建的低分辨率图像重建后的高分辨率图像，使得能够缩短字典训练时间，不需要过大的样本集就可以得到普遍适用且结构更加清晰的过完备高低字典对，且有效的提高重建后的高分辨率图像的分辨率。
一种图像分辨率重建方法装置移动终端存储介质

[发明专利]一种基于高分辨率影像数据提取绿地方法与系统-CN202310554825.7在审
发明人：徐柏林;蒋源杰;刘一谷 -专利权人：湖南中科空天信息科技有限公司
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于高分辨率影像数据提取绿地方法与系统，基于高分辨率影像数据提取绿地方法，包括如下步骤：获取高分辨率影像数据；根据用地性质对高分辨率影像数据进行区域区分，分为森林绿地、公园绿地、住宅区绿地基于高分辨率影像数据提取绿地系统，包括：获取模块，用于获取高分辨率影像数据；区分模块，用于根据用地性质对高分辨率影像数据进行区域区分，分为森林绿地、公园绿地、住宅区绿地；提取模块，用于根据不同的区域分别对绿地进行提取
一种基于高分辨率影像数据提取绿地方法系统

[发明专利]X射线CT装置以及图像重构方法-CN201180059648.0有效
发明人：后藤大雅;高桥悠;广川浩一 -专利权人：株式会社日立医疗器械
申请日： 2011-12-07 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：本发明的X射线CT装置以及图像重构方法执行能进行高分辨率重构的距离驱动型的反投影处理，为了生成高分辨率的断层像，X射线CT装置(1)以拍摄条件作为基准，判定与各对象数据对应的对置数据是否存在，算出存在对置数据的相位范围(步骤21)，对存在对置数据的相位范围进行0插入法的高分辨率变换，对不存在对置数据的相位范围进行采用了数据插补法的高分辨率变换，由此来制成被2倍采样后的高分辨率投影数据，算出观测权重(步骤22)，使用高分辨率投影数据来进行距离驱动型的高分辨率反投影处理
射线 ct 装置以及图像方法