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]一种图像分辨重构的方法-CN201610830974.1有效
  • 方杰;蔡琳琳;冯久超 - 华南理工大学
  • 2016-09-19 - 2019-10-18 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种图像分辨重构的方法,步骤包括:将高分辨图像进行处理得到低分辨率图像的插值图像,接着训练得到高低分辨率字典对;输入低分辨率图像,进行插值处理,得到低分辨率图像的插值图像;将低分辨率的插值图像分解为低分辨率的结构部分、纹理部分,舍弃低分辨率的纹理部分;将低分辨率的插值图像进行提取特征,得到低分辨率图像特征;根据高低分辨率字典对,对低分辨率图像特征进行稀疏重建,得到高分辨图像纹理部分;将高分辨图像纹理部分与低分辨率的结构部分合并,得到重构后的高分辨图像。本发明能够针对性分类训练对应的样本,然后根据分类训练对应的字典对用于后续的超分辨重构,更能准确地提高重构图像分辨
  • 一种图像分辨率方法
  • [发明专利]视频图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN201910522901.X有效
  • 郝飞虎;李亮;方俊武 - 睿魔智能科技(深圳)有限公司
  • 2019-06-17 - 2021-10-22 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种视频图像处理方法、装置、设备及存储介质。其中方法包括:A从视频图像序列中,获取第q帧低分辨率图像并获取位于第q帧低分辨率图像前的N帧低分辨率图像;B确定满足预设条件的M帧低分辨率图像;C确定M帧低分辨率图像分别对应的运动矢量矩阵;D根据运动矢量矩阵对M帧低分辨率图像进行迭代计算得到高分辨图像矢量;E根据高分辨图像矢量和第q帧低分辨率图像的像素矩阵,对第q帧低分辨率图像进行分辨优化处理并得到第q帧低分辨率图像的处理结果后,将第q+w帧低分辨率图像作为新的第q帧低分辨率图像,直至整个视频中的低分辨率图像处理完毕否则返回执行步骤A。该方法提高了视频图像的画面清晰度及视频图像的画质。
  • 视频图像处理方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种图像分辨方法-CN201510338958.6有效
  • 张永兵;张宇伦;宣慧明;王兴政;王好谦;戴琼海 - 清华大学深圳研究生院
  • 2015-06-17 - 2018-03-16 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种图像分辨方法,包括如下步骤第一步从图像数据集中得到高分辨图像,通过缩小倍数下采样得低分辨率图像,从高分辨低分辨率图像对中提取高、低分辨率特征对,在低分辨率特征空间进行聚类,得到多个低分辨率聚类中心;第二步利用所述高、低分辨率特征对,以及所述低分辨率聚类中心,计算高、低分辨率近邻集合,以及映射矩阵集合;第三步对于每一个低分辨率特征,选择所述低分辨率聚类中心里面与其最接近的聚类中心,再用相应的映射矩阵恢复出高分辨特征;将所有重构的高分辨特征加上包含低分辨率图像图像块得到相应的高分辨图像块,将所有高分辨图像块融合成一张高分辨图像
  • 一种图像分辨方法
  • [发明专利]一种超分辨图像重建方法及系统-CN201810120946.X有效
  • 端木春江;汪宇 - 浙江师范大学
  • 2018-02-07 - 2020-05-22 - G06T5/50
  • 本发明公开一种超分辨图像重建方法。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,获得高分辨纹理图像;根据高分辨结构图像和所述高分辨纹理图像,采用图像融合的方法获得融合高分辨图像;采用迭代反投影法对所述融合高分辨图像进行多次修正,获得高分辨图像。本发明通过采用图像融合的方法和迭代反投影法,获得高分辨图像,提高了图像分辨重建效果。
  • 一种分辨率图像重建方法系统
  • [发明专利]基于真实世界双焦距图像的超分辨自监督学习系统-CN202111602313.0在审
  • 左旺孟;张志路;王若皓;张宏志 - 哈尔滨工业大学
  • 2021-12-24 - 2022-04-05 - G06T3/40
  • 一种基于真实世界双焦距图像的超分辨自监督学习系统,属于图像复原技术领域。本发明针对使用仿真数据训练的基于参考的图像分辨方法在真实场景中不适用的问题。包括:图像退化模块,用于根据低分辨率图像对高分辨目标图像进行退化处理,获得伪低分辨率图像低分辨率图像对齐模块,通过偏移估计器估计低分辨率图像与伪低分辨率图像之间的偏移量;根据所述偏移量获得变形后低分辨率图像;参考图像对齐模块,计算参考图像与伪低分辨率图像之间的相似度对参考图像进行变形,获得变形后参考图像;复原模块,用于根据参考图像对变形后低分辨率图像和变形后参考图像进行处理,获得最终的超分辨图像。本发明用于低分辨率图像的超分辨
  • 基于真实世界焦距图像分辨率监督学习系统
  • [发明专利]一种基于学习的单帧人脸图像超分方法及装置-CN201810439010.3有效
  • 张樯;侯棋文;赵凯;张挺;李斌 - 北京环境特性研究所
  • 2018-05-09 - 2022-02-18 - G06T3/40
  • 本发明涉及图像处理技术领域,提供了一种基于学习的单帧人脸图像超分方法及装置,该方法包括:根据训练用的高分辨图像及对应的低分辨率图像分别建立低分辨率字典和高分辨字典,其中所述低分辨率图像由所述高分辨图像降采样后获得;根据所述低分辨率字典计算特征空间下的低分辨率字典,根据测试用的低分辨率图像计算特征空间下的低分辨率输入的新特征,并计算通过特征空间下的低分辨率字典训练得到的编码系数;基于所述编码系数和高分辨字典重建超分后的高分辨图像本发明可以满足对低分辨率人脸的高分辨显示,从而提升人脸识别的准确
  • 一种基于学习单帧人脸图像方法装置
  • [发明专利]一种图像分辨方法-CN201510290639.2有效
  • 张永兵;张宇伦;王兴政;王好谦;戴琼海 - 清华大学深圳研究生院
  • 2015-05-29 - 2017-09-29 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种图像分辨方法,包括训练出低分辨率字典DL,计算高、低分辨率近邻集合和计算出从低分辨率特征到高分辨特征的映射矩阵集合{Fi},对于输入的低分辨率图像IL,提取低分辨率图像块集合与低分辨率特征集合对于每一个低分辨率特征从低分辨率字典DL中选择与其最接近的字典基dk,使用相应的映射矩阵Fk恢复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率图像块得到相应的高分辨图像块并将所有的高分辨图像块融合成一张高分辨图像IH。该方法处理速度快,并能得到质量高的高分辨图像
  • 一种图像分辨方法
  • [发明专利]一种图像生成方法和装置-CN201810222294.0有效
  • 谭文伟 - 华为技术有限公司
  • 2018-03-16 - 2021-02-12 - G06T3/40
  • 本申请实施例提供一种图像生成方法和装置,涉及图像处理技术领域,能够解决采用ERM原则处理得出的图像过于平滑,缺少细节信息的问题。其方法为:确定低分辨率图像对应的至少一个细节定向低分辨率特征图和至少一个互补定向低分辨率特征图;确定至少一个细节定向低分辨率特征图中的每个细节定向低分辨率特征图对应的细节定向超分辨图像;确定至少一个互补定向低分辨率特征图中的每个互补定向低分辨率特征图对应的互补定向超分辨图像;根据细节定向超分辨图像和互补定向超分辨图像获取低分辨率图像对应的超分辨图像。本申请实施例应用于图像分辨的过程中。
  • 一种图像生成方法装置
  • [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
  • 胡瑞敏;渠慎明;王中元;江俊君;张茂胜;廖良;关健;刘波 - 武汉大学
  • 2015-04-01 - 2019-01-29 - G06T5/50
  • 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训练集中的高分辨人脸样本图像划分相互重叠的图像块,建立低、高分辨人脸样本块空间;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个图像块在高分辨图像块字典中找到对应K个近邻高分辨图像块;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个近邻高分辨图像块重建出新的高分辨图像块;根据低分辨率图像块的位置关系将所得的高分辨图像块融合成高分辨图像
  • 一种基于图像位置近邻嵌入人脸幻构方法
  • [发明专利]低分辨率成像的病理切片数字化方法及系统-CN202211128185.5在审
  • 喻罡;高燕华;孙凯;白冰倩;王宽松 - 中南大学
  • 2022-09-16 - 2022-12-20 - G06T3/40
  • 本申请提供了一种低分辨率成像的病理切片数字化方法及系统,该方法包括以下步骤:使用低分辨率和高分辨成像系统分别对多分辨定标模板成像,获取低分辨率及高分辨图像;利用多分辨定标模板提供的信息,构造高/低分辨率的病理组织的图像对;用多个高/低分辨率图像对以有监督的方式训练超分辨图像重建算法,建立计算模型;运用低分辨率成像系统对病理切片成像,再利用计算模型,将低分辨率图像转换为高分辨图像。通过低分辨率成像和计算模型转换,建立了基于低分辨率成像的数字化病理切片新技术,解决了当前高分辨成像数字化切片的速度慢、局部失焦以及几何畸变的问题,节省了数字化时间,提高了图像质量。
  • 分辨率成像病理切片数字化方法系统
  • [发明专利]一种超分辨图像的构建方法、计算机设备及存储介质-CN202210860978.X有效
  • 柳阳 - 平安银行股份有限公司
  • 2022-07-22 - 2022-11-25 - G06T3/40
  • 本发明提供一种超分辨图像的构建方法、计算机设备及存储介质,包括;获取待处理的低分辨率原始图像;分别对低分辨率原始图像和超分辨参考图像进行特征提取,得到与低分辨率原始图像对应的低分辨率原始特征图像以及与超分辨参考图像对应的超分辨参考特征图像;将低分辨率原始特征图像和超分辨参考特征图像进行特征匹配,得到替换特征图像;根据替换特征图像,对低分辨率原始图像进行纹理迁移,得到超分辨目标图像。采用特征匹配,对灰度的变化以及目标的变形、旋转和遮挡等不敏感,强调图像的结构信息和纹理信息,能够在低分辨率原始图像和超分辨参考图像的相似度不高时,其超分辨的性能仍然能够保持得比较好。
  • 一种分辨率图像构建方法计算机设备存储介质

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