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[发明专利]利用低分辨率图像提供高分辨率图像的方法和装置-CN201180012022.4有效
发明人： W·郝 -专利权人：伊斯曼柯达公司
申请日： 2011-03-01 - 公布日： 2012-11-14 - 主分类号： H04N5/232 文献下载
摘要：本发明公开了一种产生改进的高分辨率图像的方法，包括拍摄低分辨率图像和高分辨率图像；组合低分辨率图像以提供聚合低分辨率图像；降低高分辨率图像的分辨率，然后进行插值以产生模糊高分辨率图像；使用聚合高分辨率图像和模糊高分辨率图像来计算图像差异图；以及使用图像差异图，连同聚合高分辨率图像和高分辨率图像，以产生改进的高分辨率图像。
利用分辨率图像提供高分辨率方法装置

[发明专利]车辆照明装置、车灯以及车辆-CN202010043373.2在审
发明人：祝贺;仇智平;张大攀;严海月;李聪;桑文慧 -专利权人：华域视觉科技（上海）有限公司
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2021-07-16 - 主分类号： F21S41/10 文献下载
摘要：本发明提供一种车辆照明装置、车灯以及车辆，该车辆照明装置包括控制模块和高分辨率模组，高分辨率模组的投射光形为高分辨率光形，高分辨率模组的投射光形包括若干像素，控制模块电连接于高分辨率模组，以能够控制该高分辨率模组的投射光形的各像素的亮灭和亮度，从而形成不同的光形；高分辨率模组能够被控制模块控制形成高分辨率中心光形和高分辨率展宽光形，高分辨率中心光形区域位于高分辨率展宽光形区域内且高分辨率中心光形的分辨率高于高分辨率展宽光形的分辨率。本发明的车辆照明装置能够投射形成高分辨率光形，并能够控制光形中单个像素的亮灭和亮度，光形控制精度高，以使得车灯形成不同的光形，从而满足多种工况需求。
车辆照明装置车灯以及

[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]一种深度图超分辨率方法-CN201510290994.X有效
发明人：张永兵;张宇伦;王兴政;王好谦;戴琼海 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2015-05-29 - 公布日： 2017-09-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度图超分辨方法，其中，训练阶段步骤包括从高分辨率深度图中提取高分辨率特征，从低分辨率深度图中提取低分辨率特征，利用高分辨率特征和低分辨率特征训练得到高分辨率合成型字典、低分辨率合成型字典和分析型字典；超分辨率阶段步骤包括提取当前低分辨率深度图的当前深度图低分辨率特征，计算当前深度图低分辨率特征在对偶稀疏模型下的稀疏系数，根据当前深度图低分辨率特征、稀疏系数、高分辨率合成型字典来恢复相应的当前深度图高分辨率特征，根据当前深度图高分辨率特征、当前低分辨率深度图的图像块得到相应的高分辨率图像块，将所有高分辨图像块融合成一张高分辨图像。
一种深度分辨率方法

[发明专利]基于约束固定邻域嵌入的图像超分辨重建方法-CN201610537501.2有效
发明人：高新波;孙雷雨;王楠楠;李洁;曹兵;马卓奇;査文锦;于昕晔;朱明瑞;张宇航 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-07-08 - 公布日： 2019-04-23 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于约束固定邻域嵌入的图像超分辨重建方法，主要解决现有方法忽略高分辨块作用造成重建图像模糊的问题。其实现步骤是：1.构建高分辨、低分辨训练图像集合；2.从训练图像集合中构建低分辨、高分辨联合K近邻组；3.提取测试图像的亮度图像分量和色度图像分量；4.对亮度图像分量进行图像分块，并计算块均值，生成初始估计的高分辨特征块；5.查找所有初始估计高分辨特征块的最近邻联合K近邻组，重建高分辨估计图像块；6.组合所有高分辨估计图像块，得到高分辨亮度图像；7.融合高分辨亮度图像和色度图像分量，得到重建的高分辨图像。
基于约束固定邻域嵌入图像分辨重建方法

[发明专利]基于稀疏域选取的单帧图像超分辨重建方法-CN201510967335.5有效
发明人：高新波;高传清;路文;何立火;宁贝佳;王海军;孙互兴 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2015-12-21 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏域选取的单帧图像超分辨重建方法，主要解决现有重建方法进行联合字典训练所导致重建结果较差的问题。其步骤为：根据图像集构建低分辨和高分辨图像训练集；根据图像训练集构建低分辨和高分辨特征训练集；对低分辨特征训练集进行稀疏表示；根据高分辨特征训练集和低分辨特征编码系数求解出高分辨字典的迭代初始值；建立稀疏域选取的优化目标公式，迭代求解高分辨字典、高分辨特征编码系数、映射矩阵；根据输入的测试图像、高分辨字典、高分辨特征编码系数和映射矩阵重构输出高分辨图像。
基于稀疏选取图像分辨重建方法

[发明专利]一种基于局部保持典型相关分析的幻觉脸方法-CN202010473403.3在审
发明人：袁运浩;杨洁;李云;强继朋;朱毅;李斌 -专利权人：扬州大学
申请日： 2020-05-29 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于局部保持典型相关分析的幻觉脸方法，包括利用局部保持典型相关分析计算高分辨率和低分辨率主成分特征的一致相关特征，利用逆变换将低分辨率人脸图像对应的高分辨率特征重建为全局高分辨率人脸图像；在此基础上，建立高分辨率和低分辨率人脸残差图像并将残差图像分块，利用局部保持典型相关分析抽取高分辨率和低分辨率残差图像块的一致特征，采用逆变换得到高分辨率残差图像块，通过平均重叠区域，组合所有高分辨率残差图像块形成高分辨率残差图像；组合全局高分辨率人脸和高分辨率残差图像，最终得到超分辨率人脸图像。本发明利用局部保持典型相关分析，克服了传统方法不能处理高分辨率和低分辨率图像之间非线性关系的问题。
一种基于局部保持典型相关分析幻觉方法

[发明专利]一种深度图超分辨方法-CN201510586470.5有效
发明人：张永兵;林荣群;王好谦;王兴政;戴琼海 -专利权人：清华大学深圳研究生院
申请日： 2015-09-15 - 公布日： 2018-05-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种深度图超分辨方法，包括进行低分辨率字典AL和高分辨率字典AH的训练；从待处理的低分辨率深度图D'L中提取低分辨率图像块集合及其对应的低分辨率特征集合对于每一个低分辨率特征输入无噪的高分辨率的引导彩色图CH，利用CH计算出每一个高分辨率特征满足的权重约束W，结合低分辨率字典AL和高分辨率字典AH以及权重约束W并利用0范数求解得到重构系数α，再使用重构系数α和高分辨率字典AH重建出对应的高分辨率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所有相应的高分辨率图像块融合所有高分辨图像块形成一张高分辨深度图该方法结合了引导图像插值方法和稀疏表示方法，处理速度快，获得的高分辨率深度图质量高。
一种深度分辨方法

[发明专利]基于极化高分辨距离像的目标长度特征提取方法-CN202010421717.9有效
发明人：谢荣;李俭朴;刘峥;王晶晶;张现铭 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G01S13/89 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于极化高分辨距离像的目标长度特征提取方法，可用于雷达目标识别。其实现步骤包括：1)获取合成极化高分辨距离像；2)获取合成极化高分辨距离像的支撑区测度；3)确定支撑区测度中最大值对应的序号；4)基于支撑区测度计算目标段高分辨距离像在合成极化高分辨距离像上的起点；5)基于支撑区测度计算目标段高分辨距离像在合成极化高分辨距离像上的终点；6)计算目标长度特征提取结果。本发明采用极化高分辨距离像，选择均值和标准差获取合成极化高分辨距离像的支撑区测度，并分别从合成极化高分辨距离像的左端和右端计算目标段高分辨距离像的起点和终点，有效提高了提取结果的精度。
基于极化分辨距离目标长度特征提取方法

[发明专利]图像传输方法及装置-CN202080006694.3在审
发明人：胡翠;陈静炜;陈亮;何隽鹏;连朔;王双全 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： H04N19/20 文献下载
摘要：本申请实施例提供一种图像传输方法及装置，该方法包括：将第一高分辨率图像转换为第一低分辨率图像，第一高分辨率图像的第一分辨率高于第一低分辨率图像的第二分辨率；编码第一低分辨率图像以得到第一码流；获取第二高分辨率图像，第二高分辨率图像的第三分辨率高于第二分辨率，第二高分辨率图像中包括第一高分辨率图像的高频信息，且排除了第一高分辨率图像的低频信息；获取第一高分辨率图像和第二高分辨率图像之间的图像残差，图像残差用于反映该第一高分辨率图像的低频信息本申请实施例可以大幅降低传输高分辨率视频的传输码率，从而可以满足实时传输高分辨率视频的应用场景。
图像传输方法装置

[发明专利]一种图像超分辨重建模型训练方法、船只跟踪方法及装置-CN201911381391.5在审
发明人：邓练兵;陈金鹿;薛剑 -专利权人：珠海大横琴科技发展有限公司
申请日： 2019-12-27 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像超分辨重建模型训练方法、船只跟踪方法及装置，该图像超分辨重建模型训练方法包括：获取船只图像训练样本，船只图像训练样本为高分辨率训练样本；根据高分辨率训练样本得到低分辨率训练样本；根据低分辨率稀疏表达算法将低分辨率训练样本进行稀疏表达分解，得到低分辨率稀疏训练样本；将低分辨率稀疏表达算法映射到高分辨率上，得到高分辨率稀疏表达算法；根据高分辨率稀疏表达算法将高分辨率训练样本进行稀疏表达分解，得到高分辨率稀疏训练样本；根据低分辨率稀疏训练样本和高分辨率稀疏训练样本对稀疏域深度学习网络模型进行训练，得到图像超分辨重建模型。通过实施本发明，实现高分辨率图像重建精度的提升。
一种图像分辨重建模型训练方法船只跟踪装置

[发明专利]一种基于深度学习的病理图像超分建模方法-CN202011636550.4有效
发明人：刘畅宇;于綦悦;唐玉豪;何俊峰 -专利权人：达科为（深圳）医疗设备有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的病理图像超分建模方法，包括从病理真实高分辨率图像获得低分辨率图像，生成高分图像—低分图像对；建立生成器与鉴别器架构；基于低分辨率图像预训练生成器，使得生成器生成的虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的绝对误差值达到最小误差设定值；基于虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的对抗损失，优化鉴别器，基于虚拟高分辨率图像与真实高分辨率图像的感知损失，优化生成器，直到模型训练结束，得到超分模型，实现基于低分辨率图像重建高分辨率图像的目的。
一种基于深度学习病理图像建模方法

[发明专利]基于相似图像检索的图像超分辨率优化方法、介质及设备-CN202210068759.8有效
发明人：刘颖;杨蕾婧;卢路;杨菲 -专利权人：杭州碧游信息技术有限公司
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于相似图像检索的图像超分辨率优化方法、介质及设备，属于图像数据处理领域。该方法首先从高分辨率图像素材库中检索相似高分辨率图像；然后提取相似高分辨率图像的特征，并引入注意力机制，以双三次插值算法得到的高分辨率中间图像作为查询，抽取相似高分辨率图像中与低分辨率图像相关的特征，与低分辨率图像上采样后的特征融合，生成高分辨率图像；最后将生成的高分辨率图像作为注意力机制新的查询，通过迭代得到最终的高分辨率图像生成结果。本发明结合与输入图像相似的高分辨率图像的相关细节特征，通过注意力机制来增强低分辨率图像的特征表达，更好地生成低分辨率图像的高分辨率版本。
基于相似图像检索分辨率优化方法介质设备

[发明专利]一种对抗网络的训练方法、装置和图像处理方法-CN202010803096.0在审
发明人：万韶华 -专利权人：北京小米松果电子有限公司
申请日： 2020-08-11 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种对抗网络的训练方法、装置和图像处理方法，所述方法包括获取高分辨率样本图像；对所述高分辨率样本图像下采样形成低分辨率样本图像；获得与所述低分辨率样本图像对应的高分辨率预测图像；将所述高分辨率样本图像和所述高分辨率预测图像分别采用同样方式处理，分别获得高分辨率中间样本图像集以及高分辨率中间预测图像集；基于高分辨率样本图像和高分辨率预测图像，确定第一损失函数分量；基于高分辨率中间样本图像集以及高分辨率中间预测图像集，确定第二损失函数分量；将所述第一损失函数分量和第二损失函数分量进行加权相加
一种对抗网络训练方法装置图像处理

[发明专利]连续相位图获取方法、装置、计算机设备和可读存储介质-CN202010064734.1有效
发明人：宋万忠 -专利权人：四川大学
申请日： 2020-01-20 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种连续相位图获取方法、装置、计算机设备和可读存储介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取高分辨率图像；根据预设分辨率对高分辨率图像进行多尺度位移下采样，得到多个低分辨率待处理图像；对每个低分辨率待处理图像均进行相位展开，得到每个低分辨率待处理图像对应的低分辨率目标图像；对每个低分辨率目标图像均进行位移上采样，得到多个高分辨率局部图，将多个高分辨率局部图进行组合，得到高分辨率区域分割图；对高分辨率图像和高分辨率区域分割图进行计算，能够便捷地得到高分辨率图像对应的连续相位图。
连续相位获取方法装置计算机设备可读存储介质

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