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[发明专利]一种跨模态医学图像配准方法及计算机可读存储介质-CN202011215732.4在审
发明人：李秀;徐哲;许菁;严江鹏 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2020-11-04 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供一种跨模态医学图像配准方法及计算机可读存储介质，方法包括：构建全分辨率残差配准网络的跨模态医学图像配准模型；包括：采用全分辨率流连接浮动图像和参考图像，依次将与全分辨率流并行的多尺度残差流返回的残差相加以丰富全分辨率流的全分辨特征信息；通过连续的残差学习模块逐步减少通道数，并通过3D卷积模块估计全分辨率变形场；基于全分辨率变形场，通过空间变换网络对浮动图像进行扭曲，以评估扭曲后的浮动图像与参考图像之间的相似性；训练模型；输入待配准的浮动图像及参考图像进行配准得到多模态图像配准通过增加全分辨流来解决常规单流编码器‑解码器结构潜在的在全分辨率预测上信息损失、局部配准质量不佳的问题。
一种跨模态医学图像方法计算机可读存储介质

[发明专利]帧兼容的全分辨率立体3D压缩和解压缩-CN201280044749.5有效
发明人：陈涛;S·N·胡亚勒卡;格普·拉克什米纳拉亚纳 -专利权人：杜比实验室特许公司
申请日： 2012-09-13 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： H04N13/00 文献下载
摘要：高分辨率3D图像可以被编码成基础层中的降低分辨率图像以及一个或更多个增强层中的全分辨率未滤波图像。用于3D图像的经编码的分辨率不对称的图像数据可以被分发到用于3D图像处理和呈现的多种装置。接收装置可以重建降低分辨率图像和全分辨率未滤波图像，以由于眼间掩蔽而利用高主观感知质量呈现3D图像。全分辨率未滤波图像可以在左眼和右眼之间交替。
兼容分辨率立体压缩和解

[发明专利]一种应用可学习双边滤波的快速细胞染色归一化方法-CN202211096359.4在审
发明人：曹佳伟 -专利权人：佐健（上海）生物医疗科技有限公司
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用可学习双边滤波的快速细胞染色归一化方法包括：获取全分辨率与对应低分辨率的待归一化图像和目标染色图像；将待归一化和目标染色全分辨率图像进行编码从而获取特征隐变量；让待归一化全分辨率图像通过全分辨率动态块多层卷积后生成索引图；让低分辨率的待归一化图像和目标染色图像通过低分辨率动态块多层卷积后生成双边网格；在线性变换的权重生成和应用模块，利用索引图在双边网格上进行索引生成线性变换权重，在待归一化全分辨率图像上应用变换权重生成与标准图片风格一致的变换后图片；本发明采用低分辨率高分辨率双边学习结构减小了硬件开销，提供多染色风格转换的能力，可以配合高通量扫描仪进行实时图像处理。
一种应用学习双边滤波快速细胞染色归一化方法

[发明专利]深度图像的超分辨率重建方法、装置、设备及存储介质-CN201710557157.8在审
发明人：王旭;温炜杰;江健民 -专利权人：深圳大学
申请日： 2017-07-10 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明适用计算机技术领域，提供了一种深度图像的超分辨率重建方法、装置、设备及存储介质，该方法包括对输入的低分辨率深度图和对应的高分辨率彩色图进行预处理，以获取低分辨率深度图的高频信息图像和低频信息图像、以及高分辨率彩色图的高频信息图像，对获取的两个高频信息图像分别进行特征提取和全卷积操作，生成高频全卷积特征图，对低分辨率深度图的高频全卷积特征图进行放大，然后和高分辨率彩色图的高频全卷积特征图进行全卷积特征融合，并对得到的融合图像进行重建，根据重建后高频图像的尺寸对低分辨率深度图的低频信息图像进行放大，然后与重建后高频图像进行叠加，得到高分辨率深度图像，从而提高了深度图像的超分辨率重建效率。
深度图像分辨率重建方法装置设备存储介质

[发明专利]摄像机设备的图像处理装置和方法-CN201310098973.9在审
发明人：李庸求 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2013-03-26 - 公布日： 2013-10-23 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：一种图像处理装置，能够执行对摄像机拍摄的图像进行处理的方法，所述装置包括产生全分辨率图像的摄像机。图像处理装置还包括：缓冲器，缓冲全分辨率图像；浏览图像处理器，对缓冲的全分辨率图像进行缩放以产生浏览图像；捕获图像处理器，对缓冲的全分辨率图像之一进行处理以产生捕获图像；显示单元，显示浏览图像；以及存储单元，存储捕获图像。
摄像机设备图像处理装置方法

[发明专利]图像处理装置、方法及摄像机-CN201910646333.4有效
发明人：叶鹏钊;肖飞;范蒙 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2019-07-17 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： H04N9/73 文献下载
摘要：本申请公开了一种图像处理装置、方法及摄像机，属于信息处理技术领域。该图像处理装置包括神经网络平台单元和后处理平台单元。神经网络平台单元用于通过神经网络模型对RGB‑IR图像进行插值，得到全分辨率RGB图像。后处理平台单元用于对全分辨率RGB图像进行处理，得到处理后的RGB图像，处理后的RGB图像为可见光图像。因此，可以预先对神经网络模型进行训练，以使训练后的神经网络模型能够输出更接近于直接采集的全分辨率RGB图像的全分辨率RGB图像。这样的话，相对于直接插值的方式确定全分辨率RGB图像，通过训练后的神经网络模型确定的全分辨率RGB图像的效果更好，且对图像进行处理的效率也较高。
图像处理装置方法摄像机

[发明专利]基于二阶广义全变差的光声显微镜高分辨率图像重构方法-CN201510578025.4在审
发明人：孙明健;孟静;刘婷;冯乃章;沈毅;伍政华;付颖 -专利权人：哈尔滨工业大学（威海）
申请日： 2015-09-11 - 公布日： 2015-12-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开基于二阶广义全变差的光声显微镜高分辨率图像重构方法，包括：S1、获取光声显微镜低分辨率图像；S2、对所述光声显微镜低分辨率图像进行插值处理，得到插值图像；S3、基于二阶广义全变差，确定优化所述插值图像的优化模型；S4、基于所述优化模型，采用凸优化算法，重构出光声显微镜高分辨率图像。本发明通过利用二阶广义全变差作为约束项结合优化算法从一幅低分辨率的光声显微镜图像中重构出高分辨率的光声显微镜图像，使图像的细节更清晰。本发明通过对已有的低分辨率光声显微镜图像利用图像处理手段进行离线的高分辨率图像重构，从而不需要增加任何的系统成本就能得到高分辨率图像。
基于广义全变差显微镜高分辨率图像方法

[发明专利]Bayer图像的处理方法、装置、芯片及存储介质-CN202311162964.1在审
发明人：王晓哲;杜建国 -专利权人：归芯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-09-11 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： H04N25/13 文献下载
摘要：本发明提供一种Bayer图像的处理方法、装置、芯片及存储介质。所述方法包括：计算全分辨率的Bayer图像上每个非G像素的插值G分量，得到全分辨率的G分量；对全分辨率的Bayer图像上的原始R分量、原始B分量和插值产生的全分辨率的G分量，按照全分辨率和预览分辨率之间的比例分别进行缩小提取出缩小后的G分量中处于R像素和B像素位置的G分量，以便应用于后续去马赛克处理；将缩小后的原始R分量填充到缩小后的G分量中处于R像素的位置，将缩小后的原始B分量填充到缩小后的G分量中处于B像素的位置，得到预览分辨率的Bayer图像。本发明能够提高预览图像的解析力，同时减少伪彩色。
bayer 图像处理方法装置芯片存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置和存储介质-CN202010783326.1在审
发明人：李伟冲;程祥;张玮 -专利权人：深圳市汇顶科技股份有限公司
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像处理方法、装置和存储介质，涉及图像处理技术领域，能够将WRGB CFA图像转换为全分辨率的RGB图像，可以融合W通道的亮度信息和RGB通道的色度信息，提高了暗光下的图像质量。该图像处理方法包括：获取WRGB色彩滤波阵列CFA图像；将WRGB CFA图像转换为拜耳Bayer图像；将Bayer图像转换为全分辨率的RGB图像；在WRGB CFA图像中的R通道位置、G通道位置和B通道位置中插值W通道数据，生成全分辨率的W通道图像；将全分辨率的RGB图像和全分辨率的W通道图像进行结合，得到结合后的RGB图像。
图像处理方法装置存储介质

[发明专利]具有合成全色图像的彩色滤光器阵列(CFA)图像-CN201080011842.7有效
发明人： M·库玛;J·E·小亚当斯;B·H·费尔曼 -专利权人：美商豪威科技股份有限公司
申请日： 2010-02-23 - 公布日： 2012-03-07 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：一种用于形成具有减少的运动模糊的最终数字彩色图像的方法，包括由处理器提供具有全色像素及对应于至少两种彩色光响应的彩色像素的图像；在全色像素与彩色像素之间进行内插来产生全色图像及全分辨率彩色图像，以自该全分辨率彩色图像产生全分辨率合成全色图像；及响应于该合成全色图像及该全色图像而形成色彩校正权重；及使用这些色彩校正权重来修正该全分辨率彩色图像以提供最终彩色数字图像。
具有合成全色图像彩色滤光阵列 cfa

[发明专利]全知型视频超分辨率网络、视频超分辨率重建方法及系统-CN202110549356.0在审
发明人：王中元;易鹏;江奎;王光成 -专利权人：武汉大学
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种全知型视频超分辨率网络、视频超分辨率重建方法及系统，全知型视频超分辨率网络，由先驱网络和后继网络两个子网络组成；本发明首先选取若干视频数据作为训练样本，从每个视频帧中相同的位置截取图像作为高分辨率学习目标，将其下采样r倍，得到低分辨率图像，作为网络的输入；然后根据全知型视频超分辨率框架的类型，将低分辨率帧依前向(局部全知型)或是后向(全局全知型)输入先驱网络，生成所有低分辨率帧对应的隐状态和高分辨率结构信息；接着将低分辨率帧，以及步骤2中得到的隐状态依前向输入后继网络，进一步生成隐状态和高分辨率细节信息；最后将高分辨率结构信息和细节信息相加，得到最终重建的高分辨率视频帧。
全知型视频分辨率网络重建方法系统

[发明专利]一种视频图像增强方法-CN202010761187.2有效
发明人：罗雄彪;万英 -专利权人：罗雄彪;万英;曾志明;忞惪医疗机器人（苏州）有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种视频图像增强方法，包括：基于图像灰度变换对医疗视频图像训练集扩充增强，得到深度学习所需的视频图像数据训练集；对输入的测试图像进行图像降采样处理，得到低分辨率图像；基于深度学习卷积神经网络对所述低分辨率图像进行照射分量预测，得到二维的低分辨率图像照射分量图；基于双边网格与引导滤波对所述低分辨率图像照射分量图进行全分辨率图像照度分量预测，得到全分辨率图像照度分量；对全分辨率图像照度分量进行图像增强，得到增强后的图像。本发明解决了现有技术中的光照不足与不均匀性问题和基于深度学习的方法对数据的需求量大，同时图像视频数据不足的问题，提升了视频图像质量，实现了视频图像实时增强处理。
一种视频图像增强方法

[发明专利]一种基于深度辅助全分辨率网络的新视点图像合成方法-CN201810189645.2在审
发明人：夏春秋 -专利权人：深圳市唯特视科技有限公司
申请日： 2018-03-08 - 公布日： 2018-08-17 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明中提出的一种基于深度辅助全分辨率网络的新视点图像合成方法，其主要内容包括：深度辅助全分辨率网络、损失函数、训练，其过程为，全分辨率网络的编码器部分先从输入图像中提取重要的局部特征，然后深度预测器通过探测全局图像信息后在大型图像数据集上预先训练，从而估计输入图像的深度图，接着将局部特征和深度馈送到解码器，并指示目标视点位置的双通道映射，最后基于流的变形，解码器将组合的特征转换成扭曲场来合成最终的目标图像。本发明设计了一个全分辨率的网络，以相同的输入分辨率提取局部图像特征，防止最终合成图像中的模糊伪影，有助于获得分辨率高、质量高的图像。
全分辨率合成解码器局部特征视点图像输入图像网络图像局部图像特征输入分辨率大型图像目标图像全局图像深度预测视点位置损失函数特征转换指示目标编码器扭曲场深度图数据集双通道分辨率伪影映射变形探测模糊

[发明专利]基于全卷积神经网络单张图像的超分辨率图像重建方法-CN201810376429.9有效
发明人：吴晓军;蒋韬;张钰;张玉梅 -专利权人：陕西师范大学
申请日： 2018-04-25 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种基于全卷积神经网络单张图像的超分辨率图像重建方法，由对采集的图像进行分割、制作网络训练集和测试集图像进行预处理、构建全卷积神经网络、训练全卷积神经网络、重建测试集图像的超分辨率图像步骤组成，由于本发明构建了一个由原始图像特征提取模块、特征高维映射模块、残差提取模块组成的全卷积神经网络模型，提高了重建图像的质量并丰富了图像的细节。本发明可以在仅拥有低分辨率图像的情况下通过该全卷积神经网络模型重建出高质量的超分辨率图像。
基于卷积神经网络单张图像分辨率重建方法

[发明专利]基于多聚焦图像的有参考超分辨率方法-CN202310782600.7在审
发明人：季佳宇;贾爽;陈泽宇;沈全成;郇钲 -专利权人：上海航天电子通讯设备研究所
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种基于多聚焦图像的有参考超分辨率方法，解决了多聚焦图像融合后图像的有参考超分辨率像质提升方法。本发明中，首先将多张多聚焦图像融合为全聚焦图像。然后以原始多聚焦图像为参考，对全聚焦图像进行有参考图像超分。最后，将多聚焦融合方法和有参考超分辨率方法联合，训练获得最终的算法结构，实现对于多聚焦融合图像的超分辨率。本发明利用获取的原始多聚焦图像为参考图像，为融合后图像的分辨率的进一步提升提供了解决方案。本发明可以应用到多聚焦融合图像的超分辨率。
基于聚焦图像参考分辨率方法

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