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[发明专利]一种面向识别的低分辨率人脸图像超分辨率方法-CN202011148213.0有效
发明人：陈军;陈金;王晓;孙志宏 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-10-23 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向识别的低分辨率人脸图像超分辨率方法。包括：通过少量收集的监控场景降质样本，采用变分自编码网络学习样本数据的降质分布规律；基于数据降质分布规律，通过采样策略扩充服从数据降质分布规律的多样性降质样本；对高分辨率数据样本通过风格迁移网络进行样本降质模拟生成处理，以获取与真实降质样本同分布的对应低分辨率人脸样本；使用高分辨率数据样本和对应生成的低分辨率降质样本对预设的人脸图像超分辨率网络进行训练，直到网络收敛为止。本发明能够使人脸超分辨率增强网络不仅能生成高质量的清晰人脸，同时关注身份信息相关纹理的合成。本发明够在低分辨率样本量较少的情况下，提高监控场景下低分辨率人脸图像的识别率。
一种面向识别分辨率图像方法

[发明专利]基于局部高分辨率傅里叶变换的人工制栅几何相位分析法-CN201310116085.5有效
发明人：谢惠民;戴相录;王怀喜;吴立夫 -专利权人：清华大学
申请日： 2013-04-03 - 公布日： 2013-07-24 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：一种基于局部高分辨率傅里叶变换的人工制栅几何相位分析法，该方法的步骤：首先采集一幅未变形的光栅图像和一幅变形后的光栅图像：分别对参考图像和变形图像进行快速傅里叶变换，获得参考空间频率谱和变形空间频率谱，选择空间频率主值所在区间进行局部高分辨率傅里叶变换得到局部高分辨率空间频率谱；在局部高分辨率空间频率谱中确定空间频率主值并以空间频率主值为中心对称选取空间频率值；在所选取的空间频率值组成的空间频率谱上进行滤波
基于局部高分辨率傅里叶变换人工几何相位分析

[发明专利]一种图像超分辨重建模型训练方法、船只跟踪方法及装置-CN201911381391.5在审
发明人：邓练兵;陈金鹿;薛剑 -专利权人：珠海大横琴科技发展有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-07-24 - 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重建模型训练方法、船只跟踪方法及装置，该图像超分辨重建模型训练方法包括：获取船只图像训练样本，船只图像训练样本为高分辨率训练样本；根据高分辨率训练样本得到低分辨率训练样本；根据低分辨率稀疏表达算法将低分辨率训练样本进行稀疏表达分解，得到低分辨率稀疏训练样本；将低分辨率稀疏表达算法映射到高分辨率上，得到高分辨率稀疏表达算法；根据高分辨率稀疏表达算法将高分辨率训练样本进行稀疏表达分解，得到高分辨率稀疏训练样本；根据低分辨率稀疏训练样本和高分辨率稀疏训练样本对稀疏域深度学习网络模型进行训练，得到图像超分辨重建模型。通过实施本发明，实现高分辨率图像重建精度的提升。
一种图像分辨重建模型训练方法船只跟踪装置

[发明专利]用于优化至少一个质谱装置的参数设置的方法-CN202180083294.7在审
发明人： B·蒂曼;D·因特尔曼 -专利权人：豪夫迈·罗氏有限公司
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： H01J49/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于优化至少一个参数设置的方法，所述至少一个参数设置为以单位分辨率操作的至少一个质谱装置(110)的至少一个参数设置。所述方法包括以下步骤：a)确定用于用所述质谱装置(110)检测目标分析物的至少一个分析物检测窗口，其中所述分析物检测窗口由所述分析物的中心质荷比值以及预定义宽度定义，其中所述分析物的所述中心质荷比值被设置为具有多于一个小数位的所述目标分析物的理论质荷比值和/或通过高分辨率质谱测量确定的具有多于一个小数位的所述目标分析物的质荷比值；b)确定用于用所述质谱装置(110)检测内标物质的至少一个内标检测窗口，其中所述内标检测窗口由所述内标物质的中心质荷比值以及所述预定义宽度定义，其中所述内标物质的所述中心质荷比值被设置为相对于所述目标分析物计算且具有多于一个小数位的所述内标物质的质荷比值和/或通过高分辨率质谱测量确定的具有多于一个小数位的所述内标物质的质荷比值。
用于优化至少一个装置参数设置方法

[发明专利]一种基于深度学习的病理图像超分建模方法-CN202011636550.4有效
发明人：刘畅宇;于綦悦;唐玉豪;何俊峰 -专利权人：达科为（深圳）医疗设备有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的病理图像超分建模方法，包括从病理真实高分辨率图像获得低分辨率图像，生成高分图像—低分图像对；建立生成器与鉴别器架构；基于低分辨率图像预训练生成器，使得生成器生成的虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的绝对误差值达到最小误差设定值；基于虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的对抗损失，优化鉴别器，基于虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的感知损失，优化生成器，直到模型训练结束，得到超分模型，实现基于低分辨率图像重建高分辨率图像的目的。
一种基于深度学习病理图像建模方法

[发明专利]一种深度图超分辨率方法-CN201510290994.X有效
发明人：张永兵;张宇伦;王兴政;王好谦;戴琼海 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2015-05-29 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度图超分辨方法，其中，训练阶段步骤包括从高分辨率深度图中提取高分辨率特征，从低分辨率深度图中提取低分辨率特征，利用高分辨率特征和低分辨率特征训练得到高分辨率合成型字典、低分辨率合成型字典和分析型字典；超分辨率阶段步骤包括提取当前低分辨率深度图的当前深度图低分辨率特征，计算当前深度图低分辨率特征在对偶稀疏模型下的稀疏系数，根据当前深度图低分辨率特征、稀疏系数、高分辨率合成型字典来恢复相应的当前深度图高分辨率特征，根据当前深度图高分辨率特征、当前低分辨率深度图的图像块得到相应的高分辨率图像块，将所有高分辨图像块融合成一张高分辨图像。
一种深度分辨率方法

[发明专利]一种基于深度学习的甲状腺彩超处理方法-CN202110619349.3在审
发明人：俞晔;方圆圆;姜婷 -专利权人：上海市第一人民医院
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及医学影像处理技术领域，公开了一种基于深度学习的甲状腺彩超处理方法，包括S1：获取甲状腺彩超真实的低分辨率图像和高分辨率图像，将真实的高分辨率图像定义为一类高分辨率图像；S2：对一类高分辨率图像进行变换，使一类高分辨率图像的甲状腺区域与低分辨率图像的甲状腺区域重合，将变换后的一类高分辨率图像定义为二类高分辨率图像；S3：构建卷积神经网络，利用低分辨率图像及对应的二类高分辨率图像训练卷积神经网络；S4：利用完成训练的卷积神经网络处理新的甲状腺彩超的低分辨率图像；该方法将低分辨率图像和变换后的高分辨率图像作为神经网络的训练集，重建的高分辨率图像更加接近真实的高分辨率图像，重建效果得到提升。
一种基于深度学习甲状腺处理方法

[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]一种基于多尺度特征编码的图像压缩方法-CN201911290877.8有效
发明人：吴庆波;吴晨豪;李宏亮;孟凡满;许林峰 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多尺度特征编码的图像压缩方法，通过训练集图像特征的梯度谱绝对值取平均得到选择向量，并利用选择向量来指导不同通道特征选择编码分辨率；同时将低分辨率编码的特征在解码端经过超分辨网络进行恢复，最终与高分辨率编码的特征重新组合成完整特征谱，映射回原始图像。本发明针对图像特征的特点进行差异性处理，对于容易从上下文信息恢复的特征用低分辨率传输，从而节省了码率；对于复杂的精细特征用高分辨率传输，减小了损失程度。
一种基于尺度特征编码图像压缩方法

[发明专利]一种低分辨率平台支持高分辨率显示装置的方法和装置-CN201410326167.7有效
发明人：高华东;陈杰华;徐光天;袁磊;曾阳 -专利权人：上海天奕达电子科技有限公司
申请日： 2014-07-09 - 公布日： 2014-10-01 - 主分类号： G06F3/14 文献下载
摘要：本发明涉及图像显示技术领域，尤其涉及一种低分辨率平台支持高分辨率显示装置的方法和装置，包括获得分辨率模块，用于获得低分辨率平台的低分辨率和高分辨率显示装置的高分辨率，拆分图像模块，用于将需高分辨率显示装置显示的图像按预设拆分规则分成N个子图像，图像输出模块，用于将N个子图像按预设时间间隔依次输出到高分辨率显示装置上显示。将待显示图像拆分成N个子图像，再把拆分出的子图像分别输出至高分辨率显示装置上显示，被显示的子图像在高分辨率显示装置上经过拼接即可形成一幅完整的高分辨率图像。可见该方法和装置，能够基于低分辨率平台在高分辨率显示装置上显示高分辨率图像，使用于显示图像的显示装置尺寸更大且成本低廉。
一种分辨率平台支持高分辨率显示装置方法装置

[发明专利]一种基于图像位置块近邻嵌入的人脸幻构方法-CN201510151884.5有效
发明人：胡瑞敏;渠慎明;王中元;江俊君;张茂胜;廖良;关健;刘波 -专利权人：武汉大学
申请日： 2015-04-01 - 公布日： 2019-01-29 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图像位置块近邻嵌入的人脸幻构方法，对输入的低分辨率人脸图像、低分辨率训练集中的低分辨率人脸样本图像以及高分辨率训练集中的高分辨率人脸样本图像划分相互重叠的图像块，建立低、高分辨率人脸样本块空间；对于输入的低分辨率人脸图像中每个图像块，寻找对应位置的低分辨率图像块字典中距离该小图像块距离最近的K个图像块，然后为这K个图像块在高分辨率图像块字典中找到对应K个近邻高分辨率图像块；用这K个低分辨率图像块线性表示输入低分辨率图像块获得表示系数；利用此表示系数和K个近邻高分辨率图像块重建出新的高分辨率图像块；根据低分辨率图像块的位置关系将所得的高分辨率图像块融合成高分辨率图像。
一种基于图像位置近邻嵌入人脸幻构方法

[发明专利]基于新老地震资料的高分辨率自动恢复方法-CN202110971162.X在审
发明人：张强;杨勇;于会臻;王树华;曹小朋;李守济;徐鹏晔;王月蕾;杨河山;颜世翠 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司胜利油田分公司勘探开发研究院
申请日： 2021-08-23 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于新老地震资料的高分辨率自动恢复方法，该基于新老地震资料的高分辨率自动恢复方法包括：步骤1，进行新老地震资料精细标定；步骤2，构建地震高分辨率自动恢复三维样本数据库；步骤3，建立基于深度卷积神经网络的高分辨率自动恢复模型；步骤4，进行高分辨率地震恢复模型训练及输出；步骤5，进行老地震资料全工区的高分辨率自动恢复。该基于新老地震资料的高分辨率自动恢复方法根据新地震资料地震分辨率高的特点，直接根据实际资料建立低分辨率数据体和高分辨率数据体间的映射关系，运用训练好的高分辨率地震自动恢复模型对老地震资料进行全工区的高分辨率自动恢复，是一种有效提高地震分辨率的新方法。
基于地震资料高分辨率自动恢复方法

[发明专利]一种基于全色锐化技术的遥感图像亚像元定位方法-CN201811138541.5有效
发明人：王鹏;张弓 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2018-09-28 - 公布日： 2019-09-10 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于全色锐化技术的遥感图像亚像元定位方法，包括如下步骤：(1)将原始低分辨率的遥感图像与来自同一区域的高空间分辨率全色图像通过基于成分替代CS的全色锐化技术进行融合，产生具有高光谱分辨率和空间分辨率的遥感图像；(2)通过全色锐化技术获得的具有高光谱分辨率和空间分辨率的遥感图像通过光谱解混技术获得包含丰富原始图像空‑谱信息的高分辨率丰度图像；(3)根据包含丰富空‑谱信息的高分辨率丰度图像提供的亚像元软属性值，本发明能够更加充分利用原始图像的空‑谱信息，获得定位精度更高的结果。
遥感图像亚像元全色锐化高光谱分辨率空间分辨率高分辨率技术获得原始图像丰度高空间分辨率低分辨率定位结果类别分配全色图像同一区域图像提供光谱图像融合替代分配

[发明专利]一种视频图像的超分辨率方法、装置和设备-CN201210330199.5有效
发明人：郑成林;陈海 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2012-09-07 - 公布日： 2013-01-16 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种视频图像的超分辨率方法和设备，属于视频图像领域。方法包括：对原始低分辨率视频图像进行整数倍的基于模糊运动估计的超分辨率处理，得到中间高分辨率视频图像；当中间高分辨率视频图像的分辨率与目标高分辨率视频图像的分辨率不同时，计算目标高分辨率视频图像与中间高分辨率视频图像之间的分辨率的非整数倍；对中间高分辨率视频图像进行非整数倍的基于插值的超分辨率处理，得到目标高分辨率视频图像。本发明通过对原始低分辨率视频图像分别进行基于模糊运动估计和基于插值的超分辨率处理，解决了非整数倍的超分辨率处理效果不好和容易产生模糊和锯齿边缘的问题。
一种视频图像分辨率方法装置设备

[发明专利]帧循环视频超分辨率-CN201980007326.8有效
发明人： R.维姆拉帕里;M.A.布朗;S.M.M.萨贾迪 -专利权人：谷歌有限责任公司
申请日： 2019-01-02 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本公开提供了增大影像的分辨率的系统和方法。在一个示例实施例中，一种由计算机实现的方法包括获得当前低分辨率图像帧。该方法包括获得先前估计的高分辨率图像帧，先前估计的高分辨率帧是先前低分辨率图像帧的高分辨率估计。该方法包括基于当前低分辨率图像帧来对先前估计的高分辨率图像帧进行翘曲。该方法包括将翘曲的先前估计的高分辨率图像帧和当前低分辨率图像帧输入到机器学习帧估计模型中。该方法包括作为机器学习帧估计模型的输出接收当前估计的高分辨率图像帧，当前估计的高分辨率图像帧是当前低分辨率图像帧的高分辨率估计。
循环视频分辨率