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    一种基于精密位移的高分辨率图像合成方法
    32.
    发明公开
    一种基于精密位移的高分辨率图像合成方法 有权

    公开(公告)号：CN106384331A

    公开(公告)日：2017-02-08

    申请号：CN201610802723.2

    申请日：2016-09-05

    申请人： 大连理工大学

    发明人： 贾振元 ,  徐鹏涛 ,  刘巍 ,  刘阳 ,  李士杰 ,  杨景豪 ,  樊超楠

    IPC分类号： G06T3/40

    CPC分类号： G06T3/4053

    摘要： 本发明一种基于精密位移的高分辨率图像合成方法属于图像处理和计算机视觉检测领域，涉及一种基于精密位移的高分辨率图像合成方法。该方法首先在被拍摄场景4个边角处分别布置1个圆形辅助靶标，并在场景中间区域放置一块精度较高的标定板，通过相机运动距离与辅助靶标特征点之间像素差，标定板实际尺寸与角点坐标提取像素差求取相机每个像素所代表的成像空间内实际物理尺寸的大小，利用位移平台带动相机运动并拍摄5幅图像，最后根据序列图像相对位置关系对其进行插值合成，得到最终的高分辨率图像。该方法通过微位移平台带动相机精确移动，利用低分辨率相机实现了更高分辨率图像的获取。

    一种基于深度学习和自相似性的视频超分辨率重建方法
    33.
    发明公开
    一种基于深度学习和自相似性的视频超分辨率重建方法 无效

    公开(公告)号：CN106251289A

    公开(公告)日：2016-12-21

    申请号：CN201610581026.9

    申请日：2016-07-21

    申请人： 北京邮电大学

    发明人： 杜军平 ,  梁美玉 ,  李玲慧

    IPC分类号： G06T3/40 ,  G06T5/50

    CPC分类号： G06T3/4053 ,  G06T5/50

    摘要： 本发明公开了一种基于深度学习和自相似性的视频超分辨率重建方法，属于视频处理技术领域。本方法包括视频帧提取、初步估计、初步重建、再次重建和视频帧整合等步骤。本方法综合利用了外部训练集和内部自相似性所提供的先验约束条件，对于一些平滑区域和极少出现在视频帧序列内部的不规则结构信息，以及一些很少出现在外部训练集而重复出现在视频帧序列内部的独特和奇异特征等情况都具有较好的重建效果，此外，本方法不依赖于精确的亚像素运动估计，因而能够适应于复杂的运动场景，实现较大倍数的超分辨率重建。

    基于压缩感知的淡水藻类全息图像增强与重建方法
    34.
    发明公开
    基于压缩感知的淡水藻类全息图像增强与重建方法 失效

    公开(公告)号：CN106157243A

    公开(公告)日：2016-11-23

    申请号：CN201610394908.4

    申请日：2016-06-06

    申请人： 南昌航空大学

    发明人： 陈震 ,  冷健雄 ,  张聪炫 ,  张初华 ,  王官权 ,  危水根

    IPC分类号： G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T5/40

    CPC分类号： G06T3/4053 ,  G06T5/002 ,  G06T5/40

    摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知的淡水藻类全息图像增强与重建方法，该方法先利用S‑G滤波器对图像进行滤波和增强对比度处理；之后利用基于压缩感知的超分辨率重建方法提高处理后图像的分辨率；再利用角谱全息再现方法结合自动对焦测距的方法对全息图进行全息再现获得包含实际物象的全息再现图；利用孪生像迭代消除方法消除再现图像中残留的孪生像形成的噪声。本发明能够良好地改善无透镜全息成像装置获得的全息图的像质，不仅去除了噪声，还提高了图像的分辨率；同时实现的复杂度较低，图像处理时间短。

    一种行车危险识别方法和系统
    35.
    发明公开
    一种行车危险识别方法和系统 无效

    公开(公告)号：CN106127155A

    公开(公告)日：2016-11-16

    申请号：CN201610473698.8

    申请日：2016-06-22

    申请人： 广东工业大学

    发明人： 刘怡俊 ,  叶向荣

    IPC分类号： G06K9/00 ,  G06T3/40 ,  G06T7/00

    CPC分类号： G06K9/00302 ,  G06K9/00275 ,  G06T3/4007 ,  G06T3/4053 ,  G06T2207/20221

    摘要： 本申请公开了一种行车危险识别方法和系统，所述方法为通过获取驾驶人的多张面部图像，并分别对多张所述面部图像进行降噪处理和基于正则化自适应图像超分辨率重建算法的增强处理，以便提高特征点提取的准确性；再对预处理后的面部图像进行边缘检测，获得眉毛、眼睛和嘴部特征，当所述面部图像中的眉毛、眼睛和嘴部特征满足行车危险的判别条件时，能够有效地识别出驾驶人遇到行车危险时的面部表情，从而判别到有危险行车情况；最后通过发送紧急处理信号对行车危险进行相应处理，从而保证驾驶人的行车安全。

    一种光学相干断层图像超分辨率重建方法和装置
    36.
    发明公开
    一种光学相干断层图像超分辨率重建方法和装置 有权

    公开(公告)号：CN105976321A

    公开(公告)日：2016-09-28

    申请号：CN201610311394.1

    申请日：2016-05-11

    申请人： 湖南大学

    发明人： 方乐缘 ,  李树涛

    IPC分类号： G06T3/40

    CPC分类号： G06T3/4053

    摘要： 本发明提供了一种光学相干断层图像超分辨率重建方法和装置，其中，该方法包括：获取三维低分辨率OCT图像；将三维低分辨率OCT图像在时间维度划分为多个相似帧组，并将多个相似帧组中的每帧OCT图像分别划分为多个膜层；将每帧OCT图像划分为多个重叠的图像块，并在每个图像块对应的膜层内确定每个图像块的多个相似图像块；根据确定的每个图像块的多个相似图像块，得到每个图像块的平均图像块；通过预先构建的高‑低分辨率字典对以及相应的稀疏系数的映射方程，对得到的每个图像块的平均图像块进行处理，得到三维低分辨率OCT图像的高分辨率图像。

    一种应用于医学X光图像的单幅图像超分辨率重建方法
    39.
    发明公开
    一种应用于医学X光图像的单幅图像超分辨率重建方法 无效

    公开(公告)号：CN105654425A

    公开(公告)日：2016-06-08

    申请号：CN201510891839.3

    申请日：2015-12-07

    申请人： 天津大学

    发明人： 周圆 ,  吴琼 ,  陈莹 ,  李成浩 ,  侯春萍

    IPC分类号： G06T3/40

    CPC分类号： G06T3/4053

    摘要： 本发明公开了一种应用于医学X光图像的单幅图像超分辨率重建方法，包括字典训练过程，利用同模态医学图像在细节和结构上的相似性，采集相似的高质量的X光图像作为样本，建立高-低分辨率图像块的数据库；以及超分辨率重建过程，对输入的低分辨率图像进行分块重建，从而生成图像块，并进一步重建出整幅高分辨率图像。本发明提出的基于稀疏表示的超分辨率重建算法能够对医学X光图像进行空间尺度上的放大的同时，较其他算法的PSNR及SSIM值有所提升，同时增强了对噪声鲁棒性，降低了计算复杂度，缩减了计算消耗时间；并实现了重建图像在观感和通用的方法衡量指标上的提高。

    一种深度图的超分辨率处理方法
    40.
    发明授权
    一种深度图的超分辨率处理方法 有权

    公开(公告)号：CN103810685B

    公开(公告)日：2016-05-25

    申请号：CN201410065631.1

    申请日：2014-02-25

    申请人： 清华大学深圳研究生院

    发明人： 张磊 ,  李阳光 ,  张永兵

    IPC分类号： G06T5/50

    CPC分类号： G06T3/4053 ,  G06T11/60 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/20021 ,  G06T2207/20212 ,  H04N13/111 ,  H04N13/128 ,  H04N13/139 ,  H04N13/204 ,  H04N13/239 ,  H04N2013/0081

    摘要： 本发明公开了一种深度图的超分辨率处理方法，首先，分别获取第一原始图像（S1）、第二原始图像（S2）以及第一原始图像（S1）的低分辨率深度图（d），其次，1）将低分辨率深度图（d）划分为多个深度图像块；2）对步骤1）得到的各个深度图像块分别进行如下处理：21）采用多种超分辨率处理方法分别对当前块进行超分辨率处理，得到多个高分辨率深度图像块；22）采用图像合成技术得到新的合成图像块；23）匹配判断，确定最终的高分辨率深度图像块；3）按照各个深度图像块在低分辨率深度图（d）中的位置，将各个深度图像块的高分辨率深度图像块整合成一幅图像。本发明的深度图的超分辨率处理方法，得到的高分辨率深度图的深度信息更精确。