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[发明专利]利用低分辨率图像提供高分辨率图像的方法和装置-CN201180012022.4有效
发明人： W·郝 -专利权人：伊斯曼柯达公司
申请日： 2011-03-01 - 公布日： 2012-11-14 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明公开了一种产生改进的高分辨率图像的方法，包括拍摄低分辨率图像和高分辨率图像；组合低分辨率图像以提供聚合低分辨率图像；降低高分辨率图像的分辨率，然后进行插值以产生模糊高分辨率图像；使用聚合高分辨率图像和模糊高分辨率图像来计算图像差异图；以及使用图像差异图，连同聚合高分辨率图像和高分辨率图像，以产生改进的高分辨率图像。
利用分辨率图像提供高分辨率方法装置

[发明专利]车辆照明装置、车灯以及车辆-CN202010043373.2在审
发明人：祝贺;仇智平;张大攀;严海月;李聪;桑文慧 -专利权人：华域视觉科技（上海）有限公司
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： F21S41/10 文献下载
摘要：本发明提供一种车辆照明装置、车灯以及车辆，该车辆照明装置包括控制模块和高分辨率模组，高分辨率模组的投射光形为高分辨率光形，高分辨率模组的投射光形包括若干像素，控制模块电连接于高分辨率模组，以能够控制该高分辨率模组的投射光形的各像素的亮灭和亮度，从而形成不同的光形；高分辨率模组能够被控制模块控制形成高分辨率中心光形和高分辨率展宽光形，高分辨率中心光形区域位于高分辨率展宽光形区域内且高分辨率中心光形的分辨率高于高分辨率展宽光形的分辨率。本发明的车辆照明装置能够投射形成高分辨率光形，并能够控制光形中单个像素的亮灭和亮度，光形控制精度高，以使得车灯形成不同的光形，从而满足多种工况需求。
车辆照明装置车灯以及

[发明专利]光谱图像的融合超分辨率方法、系统及电子设备-CN202310610809.5在审
发明人：廉玉生;曹栩珩;伍佳慧;周晗;王彬;呼香美;王凯旋;马超 -专利权人：北京印刷学院
申请日： 2023-05-26 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供了一种光谱图像的融合超分辨率方法、系统及电子设备，对初始低分辨率高光谱图像进行空间上采样，得到第一高分辨率高光谱图像；对初始高分辨率RGB图像依次进行空间下采样和空间上采样，得到第一高分辨率RGB图像；分别提取初始高分辨率RGB图像、第一高分辨率RGB图像和第一高分辨率高光谱图像的多阶特征向量；融合全部多阶特征向量和第一高分辨率高光谱图像以得到第二高分辨率高光谱图像。采用本发明能够利用已有高分辨率RGB图像对低分辨率高光谱图像进行超分辨率重建，从而获得高分辨率高光谱图像。
光谱图像融合分辨率方法系统电子设备

[发明专利]一种基于局部保持典型相关分析的幻觉脸方法-CN202010473403.3在审
发明人：袁运浩;杨洁;李云;强继朋;朱毅;李斌 -专利权人：扬州大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部保持典型相关分析的幻觉脸方法，包括利用局部保持典型相关分析计算高分辨率和低分辨率主成分特征的一致相关特征，利用逆变换将低分辨率人脸图像对应的高分辨率特征重建为全局高分辨率人脸图像；在此基础上，建立高分辨率和低分辨率人脸残差图像并将残差图像分块，利用局部保持典型相关分析抽取高分辨率和低分辨率残差图像块的一致特征，采用逆变换得到高分辨率残差图像块，通过平均重叠区域，组合所有高分辨率残差图像块形成高分辨率残差图像；组合全局高分辨率人脸和高分辨率残差图像，最终得到超分辨率人脸图像。本发明利用局部保持典型相关分析，克服了传统方法不能处理高分辨率和低分辨率图像之间非线性关系的问题。
一种基于局部保持典型相关分析幻觉方法

[发明专利]图像传输方法及装置-CN202080006694.3在审
发明人：胡翠;陈静炜;陈亮;何隽鹏;连朔;王双全 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： H04N19/20 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像传输方法及装置，该方法包括：将第一高分辨率图像转换为第一低分辨率图像，第一高分辨率图像的第一分辨率高于第一低分辨率图像的第二分辨率；编码第一低分辨率图像以得到第一码流；获取第二高分辨率图像，第二高分辨率图像的第三分辨率高于第二分辨率，第二高分辨率图像中包括第一高分辨率图像的高频信息，且排除了第一高分辨率图像的低频信息；获取第一高分辨率图像和第二高分辨率图像之间的图像残差，图像残差用于反映该第一高分辨率图像的低频信息本申请实施例可以大幅降低传输高分辨率视频的传输码率，从而可以满足实时传输高分辨率视频的应用场景。
图像传输方法装置

[发明专利]基于相似图像检索的图像超分辨率优化方法、介质及设备-CN202210068759.8有效
发明人：刘颖;杨蕾婧;卢路;杨菲 -专利权人：杭州碧游信息技术有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相似图像检索的图像超分辨率优化方法、介质及设备，属于图像数据处理领域。该方法首先从高分辨率图像素材库中检索相似高分辨率图像；然后提取相似高分辨率图像的特征，并引入注意力机制，以双三次插值算法得到的高分辨率中间图像作为查询，抽取相似高分辨率图像中与低分辨率图像相关的特征，与低分辨率图像上采样后的特征融合，生成高分辨率图像；最后将生成的高分辨率图像作为注意力机制新的查询，通过迭代得到最终的高分辨率图像生成结果。本发明结合与输入图像相似的高分辨率图像的相关细节特征，通过注意力机制来增强低分辨率图像的特征表达，更好地生成低分辨率图像的高分辨率版本。
基于相似图像检索分辨率优化方法介质设备

[发明专利]连续相位图获取方法、装置、计算机设备和可读存储介质-CN202010064734.1有效
发明人：宋万忠 -专利权人：四川大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种连续相位图获取方法、装置、计算机设备和可读存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取高分辨率图像；根据预设分辨率对高分辨率图像进行多尺度位移下采样，得到多个低分辨率待处理图像；对每个低分辨率待处理图像均进行相位展开，得到每个低分辨率待处理图像对应的低分辨率目标图像；对每个低分辨率目标图像均进行位移上采样，得到多个高分辨率局部图，将多个高分辨率局部图进行组合，得到高分辨率区域分割图；对高分辨率图像和高分辨率区域分割图进行计算，能够便捷地得到高分辨率图像对应的连续相位图。
连续相位获取方法装置计算机设备可读存储介质

[发明专利]一种对抗网络的训练方法、装置和图像处理方法-CN202010803096.0在审
发明人：万韶华 -专利权人：北京小米松果电子有限公司
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种对抗网络的训练方法、装置和图像处理方法，所述方法包括获取高分辨率样本图像；对所述高分辨率样本图像下采样形成低分辨率样本图像；获得与所述低分辨率样本图像对应的高分辨率预测图像；将所述高分辨率样本图像和所述高分辨率预测图像分别采用同样方式处理，分别获得高分辨率中间样本图像集以及高分辨率中间预测图像集；基于高分辨率样本图像和高分辨率预测图像，确定第一损失函数分量；基于高分辨率中间样本图像集以及高分辨率中间预测图像集，确定第二损失函数分量；将所述第一损失函数分量和第二损失函数分量进行加权相加
一种对抗网络训练方法装置图像处理

[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]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

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