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[发明专利]不同空间分辨率的多光谱遥感图像融合方法-CN200910216998.8有效
发明人：陆冬华;赵英俊 -专利权人：核工业北京地质研究院
申请日： 2009-12-31 - 公布日： 2011-07-06 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明属于遥感图像处理领域，具体涉及一种不同空间分辨率的多光谱遥感图像融合方法。该方法首先将高空间分辨率多光谱图像分成n类地物，计算高空间分辨率多光谱图像中各类地物的光谱矢量均值，然后对高空间分辨率多光谱图像进行混合像素分解，利用高空间分辨率多光谱图像中每一个像素中各类地物所占的百分此表示低空间分辨率多光谱图像，求解低空间分辨率多光谱图像中各类地物的光谱矢量均值，最后计算融合图像的每个像素的像素值，生成融合图像。本发明能够将高空间分辨率多光谱图像和低空间分辨率的多光谱图像进行融合，使融合后的图像更加清晰。
不同空间分辨率光谱遥感图像融合方法

[发明专利]计算机实现的方法、装置和计算机程序产品-CN202180004271.2在审
发明人：朱丹;陈冠男;刘瀚文 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2021-12-28 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：该计算机实现的方法包括将低分辨率图像和多个高分辨率图像输入到特征提取器中；其中，所述低分辨率图像和所述多个高分辨率图像包括具有目标对象的图像；通过所述特征提取器获得所述低分辨率图像的特征图和所述多个高分辨率图像各自对应的特征图；比较所述低分辨率图像的特征图和所述多个高分辨率图像各自对应的特征图之间的相似度；选定所述多个高分辨率图像各自对应的特征图中与所述低分辨率图像的特征图最相似的一个或多个特征图；将所选定的特征图输入到生成器中，以输出修复图像；对所述低分辨率图像进行预处理图像增强，以生成增强图像；以及将所述修复图像与所述增强图像融合。
计算机实现方法装置程序产品

[发明专利]基于深度学习的实时视频超分辨率重建方法-CN202311046250.4有效
发明人：刘崇硕;雷鸣;林树洽;左海福 -专利权人：深圳市优森美科技开发有限公司
申请日： 2023-08-18 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明的目的是提供基于深度学习的实时视频超分辨率重建方法，涉及图像处理技术领域，所述方法执行以下步骤：步骤1：循环执行#imgabs0#次低分辨率图像重构；步骤2：实时获取目标低分辨率视频图像；计算目标低分辨率视频图像的每一图像帧的模糊度，以及计算目标低分辨率视频图像的全部图像帧的归一化模糊度；步骤3：针对目标低分辨率视频图像的每一图像帧的模糊度；步骤4：针对目标低分辨率视频图像的全部图像帧的归一化模糊度，遍历#imgabs1#个低分辨率视频图像；步骤5：分别计算第一高分辨率视频图像和第二高分辨率视频图像的所有图像帧的总和失真程度；本发明通过循环执行低分辨率图像重构和模板匹配，实现高质量的图像和视频重建。
基于深度学习实时视频分辨率重建方法

[发明专利]一种基于半误差反向投影的超分辨率重建方法及装置-CN201710258888.2有效
发明人：张利;周建锋 -专利权人：清华大学
申请日： 2017-04-19 - 公布日： 2019-07-12 - 主分类号： H04N9/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于半误差反向投影的超分辨率重建方法，该方法包括步骤：获得M帧实际观测图像；计算初始的高分辨率图像；根据实际观测图像及初始高分辨率图像，得到第t+1次迭代的高分辨率图像；对高分辨率图像进行模拟观测，获得相应的模拟观测低分辨率图像，计算t+1次迭代的实际观测图像与模拟观测低分辨率图像之间的误差；反向投影误差或者实际观测图像到高分辨率图像中；结果满意后停止迭代。该方法可以有效地减少“振铃”伪影的累积效应，使得重建的高分辨率图像有更好的质量和视觉体验。还公开了一种基于半误差反向投影的超分辨率重建装置。
一种基于误差反向投影分辨率重建方法装置

[发明专利]一种基于PCA对齐的正面人脸图像超分辨率重建方法-CN201010142093.3无效
发明人：黄华;吴宁 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2010-04-08 - 公布日： 2010-08-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种基于PCA对齐的正面人脸图像超分辨率重建方法，采取近期较为流行的两步法对图像进行超分辨率重建。第一步重建出测试低分辨率图像的中低频信息(全局结构)，首先分别对高低分辨率训练图像库进行PCA变换，并根据仿射变换建立高低分辨率图像的PCA系数间的映射矩阵，接着根据此映射矩阵重建出测试低分辨率图像对应的高分辨率图像的PCA系数，最后得到其对应的高分辨率全局脸图像；第二步重建高频信息(细节信息)，根据基于LLE的邻域重构对第一步得到的测试图像的高分辨率全局脸图像进行残差补偿，最终得到测试图像对应的超分辨率重建图像。
一种基于 pca 对齐正面图像分辨率重建方法

[发明专利]渲染设备和方法-CN201510441124.8有效
发明人：禹相玉;安民修;金昶武;朴陞忍;朴海旴;柳秀晶;李炯旭 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2015-07-24 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：渲染方法包括：接收包括以下项的分辨率信息：用于渲染构成帧的图像的最佳分辨率、多样本的数量和所述图像中的各个图像的分辨率因子；以最佳分辨率渲染所述图像；基于分辨率因子和多样本的数量来调整渲染后的图像中的每个图像的分辨率
渲染设备方法

[发明专利]高分辨率人体图像生成方法、装置、设备及介质-CN202210574054.3在审
发明人：张兆翔;童雪清;宋纯锋 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2023-04-11 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本发明提供一种高分辨率人体图像生成方法、装置、设备及介质其中方法包括：确定源人体图像和目标姿势；基于图像生成模型，应用源人体图像和目标姿势，生成目标姿势对应的低分辨率人体图像，并基于源人体图像，对低分辨率人体图像进行上采样，生成目标姿势对应的高分辨率人体图像；图像生成模型是基于样本图像对训练得到的，样本图像对包括样本目标姿势、样本源人体图像、样本目标姿势低分辨率图像和样本目标姿势高分辨率图像，该方法通过目标姿势对应的低分辨率人体图像进行有条件上采样，得到目标姿势对应的高分辨率人体图像，实现了在保证高分辨率人体图像质量的同时，降低了图像生成模型的计算量，提高了生成高分辨率人体图像的稳定性。
高分辨率人体图像生成方法装置设备介质

[发明专利]图像读取装置、读取分辨率确认方法和图像读取器-CN200410038508.7有效
发明人：加藤哲也 -专利权人：兄弟工业株式会社
申请日： 2004-04-26 - 公布日： 2004-12-01 - 主分类号： H04N1/028 文献下载
摘要：一种图像读取装置，包括：图像读取器，其读取图像并把表示所读取图像的图像信号输出至信号线；以及控制器，其包括把第一读取分辨率指示给图像读取器使得该图像读取器以第一读取分辨率读取图像的指示部分，并且其经由信号线接收来自图像读取器的图像信号，该图像读取器包括：确认信号生成部分，其生成表示第二读取分辨率的分辨率确认信号并把分辨率确认信号输出至控制器，其中，当第一读取分辨率已由控制器正常指示给图像读取器时，第二读取分辨率应与控制器指示的第一读取分辨率相同，控制器包括：判断部分，其接收来自图像读取器的分辨率确认信号并判断由接收的分辨率确认信号表示的第二读取分辨率是否与指示给图像读取器的第一读取分辨率相同，从而判断第一读取分辨率是否已正常指示给图像读取器。
图像读取装置分辨率确认方法读取器

[实用新型]图像读取装置和图像读取器-CN200420048920.2无效
发明人：加藤哲也 -专利权人：兄弟工业株式会社
申请日： 2004-04-26 - 公布日： 2005-06-15 - 主分类号： H04N1/028 文献下载
摘要：一种图像读取装置，包括：图像读取器，其读取图像并把表示所读取图像的图像信号输出至信号线；以及控制器，其包括把第一读取分辨率指示给图像读取器使得该图像读取器以第一读取分辨率读取图像的指示部分，并且其经由信号线接收来自图像读取器的图像信号，该图像读取器包括：确认信号生成部分，其生成表示第二读取分辨率的分辨率确认信号并把分辨率确认信号输出至控制器，其中，当第一读取分辨率已由控制器正常指示给图像读取器时，第二读取分辨率应与控制器指示的第一读取分辨率相同，控制器包括：判断部分，其接收来自图像读取器的分辨率确认信号并判断由接收的分辨率确认信号表示的第二读取分辨率是否与指示给图像读取器的第一读取分辨率相同，从而判断第一读取分辨率是否已正常指示给图像读取器。
图像读取装置读取器

[发明专利]一种结晶图像超分辨率重建方法-CN202110949347.0在审
发明人：朱亚东洋;李心超;何运良;姜颖慧;周润泽;董一佑;张立立;李晶;崔宁 -专利权人：北京石油化工学院
申请日： 2021-08-18 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种结晶图像超分辨率重建方法，包括：根据晶体图像退化模型构建训练集，包括低分辨率图像及其对应的原始分辨率图像；提取训练集中的低分辨率图像的浅层特征信息，对浅层特征信息通过三个不同分辨率的卷积通道并行提取多尺度特征；通过空间和通道注意力机制结合特征融合模块获取深层次的特征；将深层次的特征通过卷积核上采样，重建出高分辨率的图像；通过模型训练，对晶体图像超分辨率模型进行优化；输入待重建的结晶图像至晶体图像超分辨率重建模型，获取结晶图像超分辨率重建图像。本发明提出的结晶图像超分辨率重建方法，通过学习多尺度的特征，结合多个尺度上下文信息，在对图像进行超分辨重建的同时，保留高分辨的空间细节。
一种结晶图像分辨率重建方法

[发明专利]照相模块输出图像分辨率的控制方法及移动终端-CN201410416636.4有效
发明人：俞斌;杨维琴 -专利权人： TCL通讯（宁波）有限公司
申请日： 2014-08-22 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： H04M1/725 文献下载
摘要：本发明公开了照相模块输出图像分辨率的控制方法及移动终端，其中，所述控制方法包括A、获取用户输入操作，并转化为对应的输出图像分辨率；B、比较所述输出图像分辨率与照相模块当前设置的输出图像的分辨率是否相同；C、当所述输出图像分辨率与照相模块输出图像的分辨率不同时，将照相模块输出图像的分辨率设置为所述输出图像分辨率。本发明依据用户操作需要，通过写入设置序列的方式控制改变照相模块输出图像的分辨率，从而有效的提升了移动终端输出图像处理速度，避免了大量无效数据浪费内存空间和延长数据传输时间。
照相模块输出图像分辨率控制方法移动终端

[发明专利]一种图像的超分辨率模型的构建方法及装置-CN201810244287.0在审
发明人：李静 -专利权人：深圳天琴医疗科技有限公司
申请日： 2018-03-23 - 公布日： 2018-08-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像的超分辨率模型的构建方法及装置，包括：获取不同分辨率的原始图像；计算每个原始图像的转换系数；依据所述转换系数对相应的原始图像进行采样处理，得到低分辨率图像样本集；将所述低分辨率图像样本集中的图像输入到三维卷积神经网络中，对三维卷积神经网络进行训练，得到图像的超分辨率模型。这样，通过由不同分辨率的原始图像生成的低分辨率图像的样本集，对三维卷积神经网络进行训练，得到图像的超分辨率模型，这样，实现了通过单一模型对多分辨率图像重建高分辨率图像的目的。并且，设计的三维卷积神经网络包含多个卷积层，但是多个卷积层之间不包含池化层，这样提高了重构后的高分辨率图像的细节分辨能力。
卷积神经网络超分辨率原始图像低分辨率图像三维图像高分辨率图像转换系数样本集分辨率构建卷积多分辨率图像采样处理分辨能力图像输入池化重构样本重建

[发明专利]一种神经网络训练方法、图像检测方法及其设备-CN202210632202.2在审
发明人：王超运;孙鹤;潘华东;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06T1/20 文献下载
摘要：本申请公开了一种神经网络训练方法、图像检测方法、终端设备以及计算机存储介质，该方法包括：获取训练图像集，训练图像集包括第一分辨率图像和第二分辨率图像，第一分辨率图像的分辨率高于第二分辨率图像的分辨率；将第一分辨率图像输入第一神经网络进行训练；将第二分辨率图像输入第二神经网络进行训练；基于第一损失值和第二损失值，计算总体损失值；利用总体损失值对第二神经网络进行网络参数更新，得到最终神经网络。本申请的神经网络训练方法能够利用高分辨率图像及高分辨率神经网络的训练结果辅助低分辨率神经网络进行训练，通过蒸馏学习的方式降低输入图像分辨率，减少神经网络训练的整体耗时，并且保证训练精度与高分辨率神经网络一致
一种神经网络训练方法图像检测及其设备

[发明专利]一种显示面板的显示方法、显示器件及显示装置-CN201510031018.2有效
发明人：汪建明;李承珉;孙志华;刘宝玉;马伟超 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司;北京京东方显示技术有限公司
申请日： 2015-01-21 - 公布日： 2017-06-06 - 主分类号： G02F1/133 文献下载
摘要：本发明公开了一种显示面板的显示方法、显示器件及显示装置，通过将接收的高分辨率图像分解为多帧低分辨率图像，针对每一帧低分辨率图像，根据低分辨率图像的组成，进行依次扫描该低分辨率图像的对应行栅线进行显示，人眼将观察到的依次呈现的多帧低分辨率图像，通过大脑合并为一副原高分辨率图像，从而实现高分辨率的图像观感效果。该显示方法正是由于利用将高分辨率图像分解为多帧低分辨率图像进行显示，因此在显示每一帧低分辨率图像时，用于控制显示面板的时钟控制器需要处理的数据比较少，从而不需要更换高端时钟控制器，利用现有的低端时钟控制器就可以实现高分辨率显示，进而可以降低高分辨率显示产品的成本。
一种显示面板方法器件显示装置

[发明专利]基于稀疏表示的图像超分辨率重建方法及系统-CN201610167515.X在审
发明人：熊盛武;郑文博;曹旺;许开弦;瞿毅力;韩恩浩 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2016-03-23 - 公布日： 2016-08-10 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种本发明基于稀疏表示的图像超分辨率重建方法及系统，其中方法包括步骤：利用图像训练库得到完备的高低分辨率字典对；将待重建的低分辨图像进行双三次放大，获得超分辨率算法的初始图像，提取该初始图像的一阶、二阶梯度特征，对提取的特征进行重叠分块，利用低分辨率字典获得低分辨率图像块的稀疏表示；将获得的低分辨率图像块的稀疏表示系数近似地等于待求的高分辨率图像块在高分辨率字典中的稀疏表示系数，并利用其估计出相应的高分辨率图像的初始估计值；利用后向投影滤波器来减小高分辨率图像的重建误差。
基于稀疏表示图像分辨率重建方法系统