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[发明专利]图像处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品-CN202310493000.9在审
发明人：贺思颖 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例提出了一种图像处理方法、装置、设备、可读存储介质及程序产品，包括：利用目标图像超分辨率模型的超分辨率处理网络对待处理图像和待处理图像对应的特征图进行超分辨率处理，得到待处理图像的超分辨率图像；第一图像超分辨率模型和第二图像超分辨率模型是利用训练相关数据对第一初始超分辨率模型和第二初始超分辨率模型进行联合训练得到；第一图像超分辨率模型和第二图像超分辨率模型分别针对同一图像生成的超分辨率图像的高频信息分布相匹配通过本申请实施例，可以缩小不同图像超分辨率模型针对同一图像生成的超分辨率图像的高频信息分布的偏差，并提高各个图像超分辨率模型的超分辨率处理的效果。
图像处理方法装置设备可读存储介质程序产品

[发明专利]图像超分辨率方法、图像超分辨率模型训练方法和装置-CN202210269560.1在审
发明人：磯部駿 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2022-03-18 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本公开关于一种图像超分辨率方法、图像超分辨率模型训练方法、装置、设备及介质。图像超分辨率方法包括：获取原始分辨率图像；将原始分辨率图像输入训练完成的图像超分辨率模型，得到与原始分辨率图像匹配的目标分辨率图像；训练完成的图像超分辨率模型为基于原始分辨率样本图像、原始分辨率样本图像匹配的目标分辨率样本图像，以及中间分辨率样本图像训练得到；原始分辨率低于目标分辨率，中间分辨率样本图像根据原始分辨率样本图像和目标分辨率样本图像得到；中间分辨率介于原始分辨率和目标分辨率之间；将目标分辨率图像，作为原始分辨率图像的超分辨率处理结果本公开可以提高图像超分辨率模型的模型精度，进而提高图像细节的处理效果。
图像分辨率方法模型训练装置

[发明专利]超分辨率芯片、超分辨率算法的更新方法和电子设备-CN202110675002.0在审
发明人：郑超;范泽华 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-06-17 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种超分辨率算法的更新方法、装置、超分辨率芯片、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过超分辨率芯片获取用户个性化图像；将所述用户个性化图像作为训练样本进行超分辨率学习，得到目标超分辨率算法；基于所述目标超分辨率算法对所述超分辨率芯片中已烧录的初始超分辨率算法进行更新。采用本方法能够实现对超分辨率芯片中的超分辨率算法进行更新。
分辨率芯片算法更新方法电子设备

[发明专利]一种暗场超分辨率成像方法、模型评估方法及系统-CN202111166388.9在审
发明人：马文齐;李剑平;杨振宇;陈涛 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2021-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开一种暗场超分辨率成像方法、模型评估方法及系统，成像方法包括：获取颗粒物高低分辨率真实图像对并训练生成超分辨率重建模型；对高低分辨率真实图像对进行预处理，构建超分辨率数据集；利用超分辨率数据集并结合超分辨率重建网络及上下文损失函数进行训练，获取超分辨率重建模型；将低分辨率真实图像输入到生成的超分辨率重建模型中，获取超分辨率暗场图像。还公开了模型评估方法及超分辨率成像系统。实施本发明，通过训练生成的超分辨率重建模型，从低分辨率图像重构出对应的超分辨率颗粒物图像，重建出更多的高频信息与纹理细节，降低了高低分辨率图像对的配准精度要求，降低了超分辨率数据集的构建难度。
一种暗场分辨率成像方法模型评估系统

[发明专利]一种基于分块的视频超分辨率方法和系统-CN202010094207.5在审
发明人：盛健;刘畅;周宇华;张美玲;韩娟;杨小军;石晶林 -专利权人：北京中科晶上科技股份有限公司
申请日： 2020-02-15 - 公布日： 2020-07-10 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于分块的视频超分辨率方法和系统，在保障感兴趣区域的超分辨率效果的前提下，大幅提高视频超分辨率速度，而且具有更多的灵活性。该所述方法中，首先提取视频帧的感兴趣区域；对视频帧进行分块，基于分块与感兴趣区域的关联性确定分块的分值，将分块的分值与阈值进行对比，区分重要分块和非重要分块；对重要分块采用第一超分辨率网络进行超分辨率处理，对非重要分块采用第二超分辨率网络进行超分辨率处理；所述第一超分辨率网络规模较大、超分辨率效果较好，所述第二超分辨网络较第一超分辨网络规模较小、超分辨率效果次之；将重要分块和非重要分块得到的超分辨率结果进行拼接，得到完整视频帧的超分辨率结果。
一种基于分块视频分辨率方法系统

[发明专利]图像超分辨率重建方法、装置、设备及存储介质-CN202110774328.9在审
发明人：邹超洋 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
申请日： 2021-07-08 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像超分辨率重建方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理领域，其包括：获取包含目标对象的低分辨率图像；提取低分辨率图像中目标对象的掩模图像；根据掩模图像，在低分辨率图像中得到目标对象的低分辨率区域图像；利用超分辨率神经网络处理低分辨率区域图像，得到目标对象的超分辨率区域图像；对低分辨率图像进行上采样操作，得到上采样图像；融合上采样图像和超分辨率区域图像，得到低分辨率图像的超分辨率图像，上采样图像、超分辨率区域图像和超分辨率图像具有相同的分辨率采用上述方法可以解决相关技术中，视频场景下进行超分辨率时处理速度较慢的技术问题。
图像分辨率重建方法装置设备存储介质

[发明专利]人脸超分辨率重构方法-CN202110545674.X在审
发明人：于力;冼文灏;何建;邹见效;徐红兵 -专利权人：宜宾电子科技大学研究院
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种人脸超分辨重构方法，首先获取包含低分辨率人脸图像和超分辨率人脸图像的人脸图像样本，然后构建人脸超分辨率重构网络，包括超分辨率重构主网络和人脸关键点先验信息估计网络，根据人脸关键点先验信息采用注意力机制，迭代处理获取低分辨率人脸图像特征，从而生成超分辨率人脸图像；采用人脸图像样本对人脸超分辨率重构网络进行训练，然后将需要进行超分辨率重构的低分辨率人脸图像输入人脸超分辨率重构网络，生成超分辨率人脸图像。本发明基于SRFBN网络进行改进，引入人脸关键点先验信息以及注意力机制，设计了人脸超分辨率重构网络，以提高人脸超分辨率重构的准确度，以便进一步提高人脸识别性能。
人脸超分辨率方法

[发明专利]图像超分辨率方法、装置、设备及存储介质-CN202111608160.0在审
发明人：王志豪 -专利权人：北京奇虎科技有限公司
申请日： 2021-12-24 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明属于计算机技术领域，公开了一种图像超分辨率方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：在接收到图像处理指令时，基于图像处理指令确定待处理图像；根据预设超分辨率模型对待处理图像进行超分辨率处理，得到目标超分辨率图像，预设超分辨率模型为基于原始样本图像以及降质样本图像进行训练获得，所述降质样本图像为基于所述原始样本图像通过随机降质方式生成；对目标超分辨率图像进行展示。通过上述方式，对图像处理指令确定的待处理图像通过预设超分辨率模型进行超分辨率处理，从而完成对低分辨率的待处理图像的处理，得到高分辨率的目标超分辨率图像，同时利用预设超分辨率模型提升了对复杂多变环境下的待处理图像的超分辨率处理效果
图像分辨率方法装置设备存储介质

[发明专利]一种超分辨率图像的构建方法、计算机设备及存储介质-CN202210860978.X有效
发明人：柳阳 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供一种超分辨率图像的构建方法、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率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率参考图像对应的超分辨率参考特征图像；将低分辨率原始特征图像和超分辨率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，得到超分辨率目标图像。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率参考图像的相似度不高时，其超分辨率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

[发明专利]与相关申请交叉参考的超分辨率信息存储介质-CN200480035523.4无效
发明人：金铉基;金朱镐;黄仁吾;尹斗燮 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2004-11-30 - 公布日： 2006-12-27 - 主分类号： G11B7/24 文献下载
摘要：一种超分辨率信息存储介质，包括：基底；第一超分辨率层，形成在基底之上；第二超分辨率层，形成在第一超分辨率层之上；和插入层，设置在第一超分辨率层和第二超分辨率层之间。
相关申请交叉参考分辨率信息存储介质

[发明专利]一种超分辨率图像重建方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备-CN201810936451.4有效
发明人：邹超洋 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司
申请日： 2018-08-16 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种超分辨率图像重建方法及装置、计算机可读存储介质和计算机设备。所述方法将输入的低分辨率图像重建为目标分辨率放大倍数S的高分辨率图像，包括确定分辨率放大倍数S′＝2a的超分辨率卷积神经网络，超分辨率卷积神经网络的反卷积层数L＝a，在所述超分辨率卷积神经网络的输入层与第1反卷积层之间以及相邻两个反卷积层之间分别设置卷积层；根据输入的低分辨率图像，基于目标分辨率放大倍数S和分辨率放大倍数S′，确定超分辨率卷积神经网络的输入层的图像；使用确定的超分辨率卷积神经网络对其输入层的低分辨率图像进行重建。本发明实施例能够适应任何放大倍数要求的超分辨率图像处理，有益于超分辨率处理精度的提升。
一种分辨率图像重建方法装置计算机可读存储介质设备

[发明专利]图像的超分辨率重建方法及装置-CN202010143612.1在审
发明人：韩睿;庄重;郭若杉;李瑞玲;刘壮;李晨 -专利权人：北京思朗科技有限责任公司
申请日： 2020-03-04 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像的超分辨率重建方法及装置，方法包括：构建超分辨率网络模型；对待处理图像进行识别处理，根据识别结果筛选相应的超分辨率网络模型；基于筛选的超分辨率网络模型，对待处理图像完成超分辨率重建。本发明提供了一种面向对象的超分辨率重建方式，通过构建不同的超分辨率神经网络模型，输入图像时，对图像内容进行检测识别，对不同识别结果采用不同的超分辨率网络模型进行重建，能够提升超分辨率重建的精度和视觉效果
图像分辨率重建方法装置

[发明专利]图像超分辨率处理方法和装置、电子设备-CN202110685262.6在审
发明人：郑超;范泽华 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-09-21 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本申请涉及一种图像超分辨率处理方法，应用于超分辨率处理芯片，包括：获取待处理图像；基于待处理图像的图像复杂度确定待处理图像对应的目标分割方式，根据目标分割方式对待处理图像进行分割得到对应的至少两个分割子图像，并分别输入至少两个超分辨率电路模块，对分割子图像块进行并行超分辨率处理；各个超分辨率电路模块分别获取与输入的分割子图像的分割类别匹配的超分辨率处理模式，对分割子图像进行超分辨率处理，得到各个分割子图像对应的超分辨率分割子图像；将各个超分辨率分割子图像进行合成得到待处理图像对应的目标超分辨率图像。本申请还公开了一种图像超分辨率处理装置、电子设备以及计算机可读存储介质，提高超分辨率的处理效率。
图像分辨率处理方法装置电子设备

[发明专利]一种基于深度学习的图像超分辨率方法-CN201911367200.X在审
发明人：郑泽宇;温苗苗;尚文祥 -专利权人：杭州知衣科技有限公司
申请日： 2019-12-26 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及服装时尚与智能图像技术领域，具体涉及一种基于深度学习的图像超分辨率方法。该方法为：步骤1、构建判别图像数据库，训练图像分辨率判别模型；步骤2、构建超分辨率图像数据库；步骤3、训练超分辨率图像生成模型；步骤4、利用步骤1的图像分辨率判别模型判断待处理图像是否为低分辨率，如是，利用步骤3的超分辨率图像生成模型，生成超分辨率图像，如否，则不作处理。该方法构建了自动判别图像分辨的模型，针对低分辨率图像进行超分辨率处理，本算法支持原始尺寸低分辨图像输入，不需要做差值放大到超分辨率后的尺寸，节省了计算资源，计算速度更快；并且支持多尺度超分辨输出，按实际需要选取不同的超分辨率效果
超分辨率图像构建超分辨率判别模型生成模型超分辨率处理低分辨率图像图像超分辨率待处理图像低分辨图像图像分辨率图像数据库差值放大低分辨率计算资源算法支持训练图像智能图像自动判别超分辨多尺度分辨率分辨数据库图像时尚输出服装学习

[发明专利]基于元学习与结构保持的任意尺度图像超分辨率的方法-CN202210051569.5在审
发明人：向宇;杨芳;戴嘉欣;陈炳丰;蔡瑞初;朱鉴 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明提供基于元学习与结构保持的任意尺度图像超分辨率的方法，包括：构建并训练超分辨率网络模型，对获取的高分辨率图像数据进行预处理，得到低分辨率图片数据；对低分辨率图片数据进行处理，得到梯度图数据；对低分辨率图片进行特征提取、上采样，得到超分辨率分支网络上采样图片，对梯度图进行特征提取、上采样，得到梯度图分支网络上采样图片；超分辨率分支网络上采样图片与梯度图分支网络上采样图片输入混合模块中进行加权运算，重建得到超分辨率图像；设置损失函数，对超分辨率网络模型进行迭代训练直至模型收敛，得到训练好的任意尺度超分辨率网络模型；本发明超分辨率网络模型可以在任意尺度下生成视觉效果良好的超分辨率SR图像。
基于学习结构保持任意尺度图像分辨率方法

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