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]基于深度卷积神经网络的静止图像压缩方法-CN201710287432.9有效
  • 何小海;陈敬勖;陈洪刚;卿粼波;滕奇志;吴小强;王正勇 - 四川大学
  • 2017-04-27 - 2019-11-05 - H04N19/59
  • 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的静止图像压缩方法。主要包括以下步骤:在编码端对原始图像进行下采样并利用JPEG2000标准编解码;利用深度卷积神经网络对解码图像进行抑制压缩效应;采用超分辨率方法对抑制压缩效应图像进行重建;将原始图像与解码的高分辨率图像相减得到残差图像并针对性编码;将编码的低分辨率图像、残差图像与辅助信息形成比特流并传输;解码端解码得到解码的低分辨率图像、残差图像与辅助信息;对解码的低分辨率图像进行处理得到解码的高分辨率图像,并与解码的残差图像相叠加便得到最终解码的高分辨率图像。本发明所述的静止图像压缩方法具有比JPEG2000标准更好的率失真性能。
  • 基于深度卷积神经网络静止图像压缩方法
  • [发明专利]基于多种互补先验的视频超分辨率重建算法-CN201710006104.7有效
  • 何小海;戴茂华;王正勇;陈洪刚;陈娣;吴小强;陶青川 - 四川大学
  • 2017-01-05 - 2019-10-29 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种基于多种互补先验的视频超分辨率重建方法。主要包括以下骤:对输入的低分辨率的视频帧,我们将连续三帧作为一组,然后分别利用MSEPLL,MNLR和SKR方法来重建中间帧,得到高分辨率图片F1、F2和F3,并将它们作为初始的输入图片;利用得到的三张高分辨率图像F1、F2和F3,对它们进行如下处理:F1‑F2=C1,F3‑F2=C2,并得到残差图像C1和C2;对于前面得到的残差图像C1和C2,我们采用Gabor滤波器对它们进行滤波处理,并得到残差图像C3和C4;对于残差图像C4,我们用C4减去C3,得到残差图像C5,然后用Gauss滤波器对其进行滤波处理,得到残差图像C6;对于残差图像C3和残差图像C6,我们对其进行一个自适应加权并得到残差图像C7,最后将其叠加到F2上得到最终的重建图像。
  • 基于多种互补先验视频分辨率重建算法
  • [发明专利]一种基于联合正则化的视频超分辨率重建方法-CN201610567213.1有效
  • 何小海;陈娣;王正勇;陈洪刚;张轶君;熊淑华 - 四川大学
  • 2016-07-19 - 2019-07-09 - H04N5/14
  • 本发明公开了一种基于联合正则化的视频超分辨率的重建方法。包括以下步骤:建立低分辨率观察模型;通过基于正则化的最小均方方法,建立一个通用的视频重建的代价函数;构建基于补偿的TV(CTV)正则化项以及赋予区域空间自适应加权系数以减小配准误差带来的不良影响;构建多幅非局部低秩(MNLR)正则化项;建立本发明基于联合正则化的视频超分辨率重建的代价函数;用Split‑Bregman迭代方法求解代价函数,重建出高分辨率视频。本发明所述的视频超分辨率重建方法重建出来的视频帧具有丰富的边缘信息,并且几乎没有锯齿效应,从视频重建帧可以看出本方法抑制噪声的能力也很好,在客观评价参数上具有很高的参考值。所以本发明是一种有效的视频超分辨率重建方法。
  • 一种基于联合正则视频分辨率重建方法

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