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[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]基于流形正则稀疏支撑回归的单帧图像超分辨率重建方法-CN201310147510.7有效
发明人：胡瑞敏;江俊君;董小慧;韩镇;陈军 -专利权人：武汉大学
申请日： 2013-04-25 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种基于流形正则稀疏支撑回归的单帧图像超分辨率重建方法，建立高、低分辨率图像块集分别作为高、低分辨率图像块字典；将输入低分辨率图像划分成为若干个图像块，对图像块用低分辨率图像块字典进行稀疏编码并得到支撑集；计算高分辨率图像块支撑集的近邻关系并保持到重建后的高分辨率图像块空间，学习由低分辨率图像块空间到高分辨率图像块空间的映射关系；利用此映射关系求得所有输入低分辨率图像块对应的高分辨率图像块，并融合成高分辨率图像本发明提出流形正则稀疏支撑回归表示模型，自适应的选择稀疏表示的支撑集，并利用了支撑集中高分辨率图像块的流形结构来约束高分辨率图像块重建，因而得到更高质量的高分辨率图像。
基于流形正则稀疏支撑回归图像分辨率重建方法

[发明专利]一种基于反向图保持的单张图像超分辨率方法-CN201210145054.8无效
发明人：胡瑞敏;江俊君;韩镇;王冰;卢涛 -专利权人：武汉大学
申请日： 2012-05-10 - 公布日： 2012-10-03 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：一种基于反向图保持的单张图像超分辨率方法，首先建立描述高分辨率训练图像块空间流形结构关系的邻接矩阵图；然后学习低分辨率图像块空间到高分辨率图像块空间的映射矩阵，同时使得重建后的高分辨率图像块空间和原始高分辨率训练图像块空间的流形结构关系保持一致；最后利用此映射矩阵将输入的低分辨率图像分块映射到高分辨率空间，融合所有得到的高分辨率图像块重建出最终的高分辨率图像。本发明解决了由于模糊、下采样和噪声等因素造成的高低分辨率图像块空间流形结构关系不一致的问题。此外，每个待重建的低分辨率块只需乘以预先训练好的投影矩阵，因此在运行速度上相对于现有基于学习的方法也有很大的提升。
一种基于反向保持单张图像分辨率方法

[发明专利]一种基于闭合链路数据重表达的人脸超分辨率处理方法及系统-CN201910571321.X在审
发明人：陈亮;吴怡;吴庆祥;陈冠楠;邵俊;张韵晨;杨正;郑云 -专利权人：福建师范大学
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2019-10-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于闭合链路数据重表达的人脸超分辨率处理方法及系统，首先构建包含高分辨率人脸图像库及其对应的低分辨率人脸图像库的训练库；然后采用相同的分块方式将待处理的低分辨率人脸图像、以及训练库中的图像一同划分为具交叠部分的图像块；接着预训练出每一个块位置在低分辨率空间和高分辨率空间的全局关联度；然后对输入待处理的低分辨率图像，进行低分辨率图像空间中的数据重表达；对低分辨率空间重表达后的输入的待处理图像，进行低分辨率到高分辨率空间的数据表达；进行高分辨率空间的数据重表达；最后拼接高分辨率人脸图像块，得到高分辨率的人脸图像。
人脸图像高分辨率空间低分辨率高分辨率低分辨率空间低分辨率图像人脸超分辨率人脸图像库闭合链路待处理图像数据表达质量监控关联度块位置图像块分块构建交叠拼接视频图像全局恢复

[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
发明人：张樯;侯棋文;赵凯;张挺;李斌 -专利权人：北京环境特性研究所
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：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率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率字典，其中所述低分辨率图像由所述高分辨率图像降采样后获得；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率字典重建超分后的高分辨率图像本发明可以满足对低分辨率人脸的高分辨率显示，从而提升人脸识别的准确率。
一种基于学习单帧人脸图像方法装置

[发明专利]一种高分辨率谱估计声阵列成像方法-CN202210446298.3有效
发明人：徐东阳;王智;蔡盛盛;胡南;张宁 -专利权人：浙江大学湖州研究院
申请日： 2022-04-26 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G01S5/20 文献下载
摘要：本发明公开一种高分辨率谱估计声阵列成像方法，包括：对麦克风阵列接收的声音信号进行快速傅里叶变换，得到频域数据；通过恒定束宽波束形成器确定高分辨区域和低分辨率区域；通过延时求和波束形成器计算低分辨率声压分布；在高分辨率区域，对低分辨率声压分布进行排序，聚焦声源位置点附近，提升分辨率后再计算空间谱分布，如此循环迭代最终达到目标空间高分辨率；对声源高分辨率空间谱进行频率点能量排序，聚焦声源频率点附近，提升频率分辨率，计算非整数数字傅里叶变换，计算频率谱，如此循环迭代最终达到目标频率高分辨率。利用本发明，可以有效减小环境噪声区域的声压分布计算，得到声源附近高分辨率的空间和频率声像图分布。
一种高分辨率估计阵列成像方法

[发明专利]一种高分辨率动态视觉观测方法及装置-CN202010549524.1有效
发明人：高跃;李思奇 -专利权人：清华大学
申请日： 2020-06-16 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种高分辨率动态视觉观测方法，包括：步骤1、获取低分辨率事件流数据，从事件相机获取低空间分辨率的事件流数据；步骤2、进行数据预处理，根据输入低分辨率事件数据的空间分辨率尺寸和期望得到高分辨率事件数据的空间分辨率尺寸，计算得到所需要提升分辨率的倍数；步骤3、构建脉冲神经网络，使用Spike Response模型作为神经元动力学模型，构建全连接脉冲神经网络；步骤4、完成高分辨率时空脉冲信号计算；步骤5、进行数据后处理，实现高分辨率动态视觉观测。本方法可以从低分辨率的稀疏事件数据获得更高空间分辨率的事件数据，实现高分辨率动态视觉观测的效果。
一种高分辨率动态视觉观测方法装置

[发明专利]一种基于核主成分分析的人脸超分辨率重构方法-CN200810028874.2无效
发明人：赖剑煌;邹耀贤;郑伟诗 -专利权人：中山大学
申请日： 2008-06-18 - 公布日： 2008-11-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于核主成分分析的人脸超分辨率重构方法，首先利用核主成分分析算法建立了低分辨率特征空间和低分辨率特征空间的关系，利用这种关系学习出与输入低分辨率人脸图像所对应的高分辨率人脸图像在高分辨率特征空间中的像到高分辨率核主成分子空间投影的近似，然后采用Mika等人的迭代原像学习算法从高分辨率特征空间中获得高分辨率原像，针对高分辨率全局人脸图像过于平滑、缺少细节信息的现象，本发明还对高分辨率全局人脸图像进行了残差补偿，本发明采用了核主成分分析方法来建立不同分辨率图像之间的联系
一种基于成分分析人脸超分辨率方法

[发明专利]一种光场图像空间超分辨率重建方法-CN202111405987.1在审
发明人：陈晔曜;郁梅;蒋刚毅 -专利权人：宁波大学
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种光场图像空间超分辨率重建方法，其构建空间超分辨率网络，包括编码器、孔径级特征配准模块、光场特征增强模块和解码器等，利用编码器对上采样后的低空间分辨率光场图像、2D高分辨率图像及其模糊后的图像提取多尺度特征；通过孔径级特征配准模块来学习2D高分辨率特征与低分辨率光场特征之间的对应性，以将2D高分辨率特征配准到每个子孔径图像下并形成配准后的高分辨率光场特征；通过光场特征增强模块以利用配准的高分辨率光场特征来增强提取的浅层光场特征，得到增强后的高分辨率光场特征；利用解码器将增强后的高分辨率光场特征重建为高空间分辨率光场图像；优点是能高质量地重建高空间分辨率光场图像，并恢复纹理和细节信息。
一种图像空间分辨率重建方法

[发明专利]超高分辨率图像传输方法和装置-CN202111541606.2在审
发明人：赵晨辉;董家炜;马驰;魏永彬 -专利权人：北京数码视讯技术有限公司
申请日： 2021-12-16 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06T7/10 文献下载
摘要：本发明提供了超高分辨率图像传输方法和装置，包括：获取超高分辨率图像，检测超高分辨率图像的占用存储空间值；判断占用存储空间值是否大于或等于预存的设定存储空间值；如果是，则将超高分辨率图像进行分割，得到多个图片块；将每个图片块分别进行编码，得到每个编码后的图片块；将每个编码后的图片块进行拼接，得到超高分辨率图像；将超高分辨率图像进行分割得到多个图片块后进行传输，可以避免传输拥堵，提高传输速率。
超高分辨率图像传输方法装置

[发明专利]提升空间可分级编码视频在丢包网络中重建质量的方法-CN202010456887.0有效
发明人：宋利;虞盛炜;解蓉;张文军 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2020-05-26 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： H04N19/33 文献下载
摘要：本发明提供一种提升空间可分级编码视频在丢包网络中的重建质量的方法，其中：获得初步高分辨率图像，该初步高分辨率图像经过一个CNN网络获取其图像特征；分别提取当前帧的所述初步高分辨率图像和前几帧解码得到的高分辨率图像的运动特征，将所述运动特征与所述初步图像特征进行融合，得到融合特征；将所有融合特征级联，恢复出当前帧高分辨率图像。本发明结合空间分级编码视频的特点，充分利用了当前帧低分辨率图像信息和前几帧存在的高分辨率图像信息，因而能够在增强层丢失处恢复出高质量的高分辨率图像。
提升空间分级编码视频网络重建质量方法

[发明专利]一种基于深度学习的快速图像超分辨率重建方法-CN201811576216.7在审
发明人：刘辉;梁祖仲 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-12-22 - 公布日： 2019-05-17 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及基于深度学习的快速图像超分辨率重建方法，属于图像处理领域。本发明选取图像训练集与测试集，用深度神经网络对低分辨率图像进行特征抽取、嵌套网络的特征精细化和子像素上采样操作，得到图像高分辨细节残差信息；将低分辨率图像进行转置卷积处理，获得图像的高分辨率空间低频特征信息；图像高分辨细节残差信息与高分辨率空间低频特征信息的结合，获得图像预估的高分辨率重建结果；图像预估的高分辨率重建结果与高分辨率图像块进行损失值度量；再对网络权值使用Adam算子进行更新，得到训练好的网络模型；在训练好的网络模型输入低分辨率图像得到高分辨率重建的图像。本发明加速图像超分辨率重建用时，同时保持良好的重建效果。
图像超分辨率重建低分辨率图像高分辨率高分辨率空间预估残差信息低频特征快速图像网络模型重建结果高分辨嵌套高分辨率图像图像处理领域图像训练集加速图像卷积处理神经网络特征抽取算子测试集精细化上采样网络权子像素重建度量用时转置学习更新网络

[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

[发明专利]一种融合生成高分辨率多光谱图像的方法-CN200610089546.4无效
发明人：唐娉 -专利权人：中国科学院遥感应用研究所
申请日： 2006-07-03 - 公布日： 2006-12-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提供一种融合生成高分辨率多光谱图像的方法，其特征在于包括以下步骤：对来自光学遥感卫星系统的原始低分辨率多光谱图像和与其空间配准的高分辨率全色图像，利用低分辨率多光谱波段和高分辨率全色波段之间的统计关系，合成出仿真的低分辨率全色图像，再利用高分辨率全色图像和仿真的低分辨率全色图像确定不同分辨率图像之间的细节图像，然后按比例将细节图像添加于原始低分辨率多光谱图像中生成高分辨率多光谱图像。采用该方法能够有效消除或减少融合的高分辨率多光谱图像所存在的光谱畸变，获得真正的高分辨率多光谱图像。
一种融合生成高分辨率光谱图像方法

[发明专利]图像处理装置、图像处理方法以及记录介质-CN201780095535.3有效
发明人：梶村康祐;冈泽淳郎;福富武史 -专利权人：奥林巴斯株式会社
申请日： 2017-11-10 - 公布日： 2021-08-03 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：以兼顾分辨率提高效果和伪像抑制为目的，本发明的图像处理装置(1)具有：位置偏移检测部(11)，其检测由按照时间序列获取的基准图像和1张以上的参照图像构成的多张低分辨率图像间的位置偏移量；高分辨率合成部(12)，其根据检测出的位置偏移量，将参照图像的像素信息定位到基准图像的位置而在高分辨率图像空间上进行合成，生成高分辨率合成图像；定位误差评价部(13)，在生成高分辨率合成图像时，该定位误差评价部(13)评价将参照图像定位到高分辨率图像空间时的由高分辨率化倍率引起的定位误差；以及图像校正部(14)，其根据评价结果，对高分辨率合成图像进行校正。
图像处理装置方法以及记录介质

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