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]基于辅助边缘的图像超分辨率方法-CN202210567061.0在审
  • 盖绍彦;陈文龙;达飞鹏 - 东南大学
  • 2022-05-23 - 2022-08-16 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种基于辅助边缘的图像超分辨率方法。该方法中包括边缘重建子网络、图像重建子网络以及基于像素注意力机制的边缘融合模块。主要步骤是:(1)选择公开图像数据集并下采样得到低分辨率图像;(2)利用边缘提取算法计算高分率图像对应的边缘;(3)图像重建子网络从低分辨率图像中提取特征,重建初始高分率图像;(4)边缘重建子网络以图像重建子网络的低级特征作为输入,重建初始边缘图像;(5)边缘融合模块以初始高分率图像和边缘图像作为输入,融合边缘信息,对初始高分率图像进行优化,得到最终的高分率图像。本发明能够高效利用边缘信息,抑制边缘处模糊,实现高质量的超分辨率重建。
  • 基于辅助边缘图像分辨率方法
  • [发明专利]基于NormLV特征的低秩稀疏邻域嵌入超分辨方法-CN201410830062.5有效
  • 张小华;焦李成;何攀辉;田小林;王爽;朱虎明;马晶晶 - 西安电子科技大学
  • 2014-12-27 - 2015-04-08 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种基于NormLV特征的低秩稀疏邻域嵌入的超分辨方法。首先,构造NormLV特征将邻域嵌入算法进行特征增强,通过该特征来选取近邻;将训练集进行分组得到索引集;利用低秩稀疏邻域嵌入算法计算权值矩阵;将权值矩阵归一化;线性组合得到高分图像块;融合高分图像块得到初始的高分图像;最后,结合一致性先验和全局约束,利用TV和IBP算法进一步提高图像超分辨重建的质量。本发明将稀疏表示与邻域嵌入算法相结合,解决了低分辨图像与高分图像邻域关系的不一致性影响超分辨重建质量的技术问题。采用本发明获得高分图像能恢复更加清晰丰富的纹理细节和图像边缘,相比其他方法,有更好的视觉效果。
  • 基于normlv特征稀疏邻域嵌入分辨方法
  • [发明专利]基于边界的高分率深度图生成方法及系统-CN201310009640.4有效
  • 崔春晖 - 香港应用科技研究院有限公司
  • 2013-01-10 - 2016-03-16 - G06T7/00
  • 本发明披露了通过使用基于边界的处理技术从低分辨率深度信息产生高分率深度图的系统和方法。实施例提供的基于边界的处理技术使用边界检测和基于边界的插值算法,用于从低分辨率深度信息和高分率图像信息中产生高分率深度信息。首先,边界检测算法可以检测到物体的边界(即深度不连续之处),这附近的低分辨率深度信息通常是不准确的,需要利用高分率的图像信息来改善。然后,基于边界的插值算法使用边界检测算法提供的边界信息,以改善中间结果的上采样深度信息(如通过对低分辨率深度信息进行空间插值来得到),从而提供更加准确的高分率深度信息。
  • 基于边界高分辨率深度生成方法系统
  • [发明专利]一种地表水体超分辨率提取方法-CN202310086025.7有效
  • 李劲松;魏雨;钱海明;徐雪;臧霄鹏;茹菲;周春寅 - 天地信息网络研究院(安徽)有限公司
  • 2023-02-09 - 2023-06-30 - G06T3/40
  • 本发明公开一种地表水体超分辨率提取方法,通过基于遥感影像的水体超分辨率提取模型实现地表水体的提取,该提取模型依次由HRNet、PSPNet和VDSR构成;HRNet用于对输入的低分辨率遥感影像进行特征提取;PSPNet用于将HRNet提取到的特征图进行整合,输出多尺度复合特征图,再经由Softmax分类器和上采样处理,输出高分率水体类别概率图;VDSR用于建模高分率水体类别概率图与高分率参考残差图之间的非线性关系,输出高分率预测残差图。本发明直接输入原始低分辨率遥感影像,输出高分率水体分类图,从而避免采用模拟水体丰度数据训练VDSR网络,从而避免了模拟数据带来的重建模块的失真问题。
  • 一种地表水体分辨率提取方法
  • [发明专利]一种基于MCA和字典学习的车牌超分辨率重构方法-CN201510190609.4在审
  • 尹宏鹏;柴毅;李艳霞;邢占强 - 重庆大学
  • 2015-04-21 - 2015-08-26 - G06T5/00
  • 该发明提供了一种基于MCA和字典学习的车牌超分辨率重构方法,把车牌图像视为结构部分和纹理部分的线性组合,利用高、低分辨率字典对低分辨率的车牌图像进行超分辨率重构。具体步骤如下:步骤一:将低分辨率测试车牌图像插值到与目标高分率图像相同尺寸,采用MCA算法把插值图像分解成纹理部分和结构部分;步骤二:低分辨率图像通过KSVD方法得到低分辨率字典和稀疏系数,利用系数和高分率图像计算高分率字典步骤三:利用高、低分辨率字典对分块后的低分辨率图像进行超分辨率重建,合并重建后的图像块得到高分率图像的纹理部分,与插值图像结构部分相加,即得到高分率图像。
  • 一种基于mca字典学习车牌分辨率方法
  • [发明专利]一种超分辨率重建方法、装置、存储介质及电子设备-CN202011161862.4在审
  • 黄建军;李健平;康莉 - 深圳大学
  • 2020-10-26 - 2021-01-08 - G06T3/40
  • 本发明公开了一种超分辨率重建方法、装置、存储介质及电子设备,该方法包括:获取高分率图像和待处理的低分辨率图像;根据联想记忆网络建立两种模态高分率图像的多尺度关联关系,得到第一种模态高分率图像与第二种模态高分率图像之间的多尺度关联图像;采用多分辨多模态超分辨率重建网络,将第一种模态高分率图像在联想记忆网络中生成的多尺度关联图像,与第二种模态的低分辨率图像进行融合,得到第二种模态的低分辨率图像对应的超分辨率图像。本发明实施例充分结合了多分辨率分析的思想,使得网络在重建过程中具有一定的可解释性。该方法采用两个神经网络分别进行采用分解和融合工作,得到超分辨率图像,完成超分辨率重建工作。
  • 一种分辨率重建方法装置存储介质电子设备

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