专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种深度图超分辨方法-CN201510586470.5有效
  • 张永兵;林荣群;王好谦;王兴政;戴琼海 - 清华大学深圳研究生院
  • 2015-09-15 - 2018-05-04 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种深度图超分辨方法,包括进行低分辨字典AL和高分辨字典AH的训练;从待处理的低分辨深度图D'L中提取低分辨图像块集合及其对应的低分辨特征集合对于每一个低分辨特征输入无噪的高分辨的引导彩色图CH,利用CH计算出每一个高分辨特征满足的权重约束W,结合低分辨字典AL和高分辨字典AH以及权重约束W并利用0范数求解得到重构系数α,再使用重构系数α和高分辨字典AH重建出对应的高分辨特征再将所有重构的高分辨特征加上对应的低分辨图像块得到所有相应的高分辨图像块融合所有高分辨图像块形成一张高分辨深度图该方法结合了引导图像插值方法和稀疏表示方法,处理速度快,获得的高分辨深度图质量高。
  • 一种深度分辨方法
  • [发明专利]一种基于深度学习分步实现超分辨成像的方法-CN202010261626.3有效
  • 舒学文;邓啟晟;朱泽策 - 华中科技大学
  • 2020-04-03 - 2022-03-18 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于深度学习分步实现超分辨成像的方法,包括以下步骤:S1、将待处理的低分辨图像输入到预训练好的神经网络中,得到中间分辨图像;S2、将所得中间分辨图像放大k倍后进行切割,使其分辨与待处理的低分辨图像的分辨相匹配;其中,k为待处理的低分辨图像与中间分辨图像的像素分辨的比值;S3、将切割后的图像依次输入到上述预训练好的神经网络中,并将所得图像按照原切割顺序进行拼接,将所得拼接后的图像缩小为原来的1/k,得到高分辨图像本发明通过分块分步的提高图像的分辨,克服了由于低分辨图片与高分辨图片之间差异性过大所导致用于图像转换的神经网络性能较低的问题,所得超分辨图像效果较好。
  • 一种基于深度学习分步实现分辨成像方法
  • [发明专利]人脸超分辨重构方法-CN202110545674.X在审
  • 于力;冼文灏;何建;邹见效;徐红兵 - 宜宾电子科技大学研究院
  • 2021-05-19 - 2021-09-10 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种人脸超分辨重构方法,首先获取包含低分辨人脸图像和超分辨人脸图像的人脸图像样本,然后构建人脸超分辨重构网络,包括超分辨重构主网络和人脸关键点先验信息估计网络,根据人脸关键点先验信息采用注意力机制,迭代处理获取低分辨人脸图像特征,从而生成超分辨人脸图像;采用人脸图像样本对人脸超分辨重构网络进行训练,然后将需要进行超分辨重构的低分辨人脸图像输入人脸超分辨重构网络,生成超分辨人脸图像。本发明基于SRFBN网络进行改进,引入人脸关键点先验信息以及注意力机制,设计了人脸超分辨重构网络,以提高人脸超分辨重构的准确度,以便进一步提高人脸识别性能。
  • 人脸超分辨率方法

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