公开(公告)号：CN118967453A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411448384.3

申请日：2024-10-17

Applicant: 华侨大学

Inventor： 朱显丞 ,  黄德天 ,  林明昕 ,  舒泊智 ,  黄静 ,  王一凡 ,  董雨昕

IPC: G06T3/4076 ,  G06N3/048 ,  G06T3/4046 ,  G06T3/4084

Abstract: 本发明涉及图像超分辨率技术领域，公开了一种基于梯度一致感知的空频域特征混合图像超分辨率方法，包括：构建空频域特征混合图像超分辨率网络，包括超分辨率分支和回归分支，超分辨率分支采用空频域特征混合模块对低分辨率图像提取不同尺度的混合特征，回归分支基于混合特征获得全分辨率图像，并基于不同尺度的混合特征重建低分辨率梯度图，所述低分辨率梯度图用于构建梯度一致感知学习损失函数，以训练所述空频域特征混合图像超分辨率网络。本发明全局挖掘可利用的高频信息，并对高分辨率梯度图以及重建的低分辨率梯度图施加一阶束缚，从而探索层次特征之间的全局依赖关系。

公开(公告)号：CN118967445A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411082125.3

申请日：2024-08-08

Applicant: 浪潮云信息技术股份公司

Inventor： 李国涛 ,  魏峥

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/80 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045

Abstract: 本发明涉及图像识别和分割技术领域，具体为一种基于HRNet的用于标记像素和区域的高分辨率表示方法，包括以下步骤：HRNet并行连接所有高到低的卷积流；从高分辨率的子网开始作为第一个阶段，逐步增加高分辨率到低分辨率的子网，形成更多的阶段，并将多分辨率的子网并联起来；通过横跨多分辨率的并行子网反复交换信息来进行重复的多尺度融合；在网络输出的高分辨率卷积流表示上输出结果；设计批归一化和残差连接；有益效果为：本发明提出的基于HRNet的用于标记像素和区域的高分辨率表示方法，并行地连接高分辨率到低分辨率的子网，而不是像大多数现有解决方案那样串联起来，这使得该网络在处理的全部过程中能够一直保持高分辨率确。

公开(公告)号：CN118967432A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411462971.8

申请日：2024-10-20

Applicant: 内江师范学院

Inventor： 李超 ,  杨彪 ,  张攀 ,  郭文鹏

IPC: G06T3/04 ,  G06T3/4046 ,  G06T3/4038 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种图像对单应性矩阵的预测方法及装置，属于计算机视觉技术领域。所述预测方法包括：获取待预测的图像对，所述图像对包括第一图像和第二图像；利用第一方法预测第一图像变换到第二图像的第一单应性矩阵；基于第一单应性矩阵对第一图像进行变换，得到第三图像；利用第二方法预测第三图像变换到第二图像的第二单应性矩阵；基于第一单应性矩阵和第二单应性矩阵计算得到最终的单应性矩阵。本发明提高了单应性矩阵预测的准确率。

公开(公告)号：CN114897689B

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202210460857.6

申请日：2022-04-28

Applicant: 复旦大学

Inventor： 刘欣 ,  李博艺 ,  刘成成 ,  他得安

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  A61B8/08

Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗网络的快速超声定位显微成像方法，包括以下步骤：基于Pix2pix框架的生成对抗网络构建初始成像模型，在生成对抗网络中，采用残差卷积神经作为生成器，采用PatchGAN结构作为判别器；获取低分辨原始超声图像作为网络输入，并获取对应的高分辨超声定位显微图像作为训练标签，以此分别构建训练集和测试集；将训练集输入至初始成像模型，采用损失函数和训练标签进行训练生成快速超分辨成像模型；基于快速超分辨成像模型获取与待测原始超声图像对应的超高分辨超声图像。该方法无需额外运算或人工调参，减小了成像重建过程中计算的复杂性，避免了参数依赖性，极大地改善了现有超声定位显微成像技术的性能，更适用于快速超声定位显微成像。

公开(公告)号：CN114418845B

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202111630872.2

申请日：2021-12-28

Applicant: 北京欧珀通信有限公司

Inventor： 胡东方

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T7/269

Abstract: 本公开涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像分辨率提升方法及装置、计算机可读存储介质及电子设备，方法包括：获取一个目标帧和至少一个参考帧，并确定所述目标帧和所述参考帧之间光流；对所述目标帧和所述参考帧进行特征提取得到目标特征图像和参考特征图像；根据所述目标特征图像、所述参考特征图像以及所述光流利用预训练的视频超分模型对所述目标特征图像及进行分辨率提升得到目标中间超分图像；对所述目标特征图像进行第一预设倍数的上采样得到第一参考图像，并根据所述第一参考图像与所述中间超分图像得到目标超分图像。本公开实施例的技术方案提升了图像分辨率提升方法的精度。

公开(公告)号：CN118429189B

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202410594045.X

申请日：2024-05-14

Applicant: 国家卫星气象中心(国家空间天气监测预警中心)

Inventor： 王劲松 ,  陈洲 ,  范存群 ,  赵现纲 ,  毛冬艳 ,  古新语 ,  周之望 ,  谢廷锋 ,  郭睿华 ,  宗位国 ,  毛田

IPC: G06T3/4053 ,  G01W1/10 ,  G01W1/00 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明公开了一种空间天气数值模拟方法及装置，属于数据处理技术领域，其中方法包括：通过空间天气探测仪器进行实时监测，获取空间天气数值模拟数据；基于空间天气数值模拟数据构建数值模拟模型；按照同等空间天气条件采用数值模拟模型输出第一精度数据集、第二精度数据集；基于第一精度数据集与第二精度数据集进行数据训练，构建超分模型；采用空间天气数值模拟数据，通过超分模型获得目标高精度模拟数据。本申请解决了现有技术中模拟数据分辨率不足，计算复杂度高，导致空间天气数值模拟模型无法满足现有的空间天气业务需求的技术问题。

公开(公告)号：CN116721017B

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202310735660.3

申请日：2023-06-20

Applicant: 中国科学院生物物理研究所

Inventor： 李栋 ,  乔畅 ,  曾昀敏

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06T5/60 ,  G06T5/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请公开了一种自监督显微图像超分辨处理方法，包括：取决于光学成像系统的类型利用计算机对原始荧光图像数据进行图像预处理以获得训练集，在计算机中利用训练集训练对图像去噪与超分辨处理的神经网络，神经网络包括去噪部分以及解卷积部分，训练集包括输入图像数据以及真值输入图像数据，训练用输入图像先经去噪部分处理为去噪图像，再经解卷积部分处理为解卷积图像，去噪图像与训练用目标图像一起计算去噪损失，解卷积图像经过取决于光学成像系统的类型的退化处理后与训练用目标图像一起计算解卷积损失；利用训练完毕的神经网络对原始荧光图像数据或者利用光学成像系统对同一生物样本采集的附加荧光图像数据进行处理。

公开(公告)号：CN118922853A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202380008026.8

申请日：2023-03-06

Applicant: 京东方科技集团股份有限公司

Inventor： 朱丹 ,  高艳

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种图像超分方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：确定超分需求；所述超分需求包括：将第一分辨率的图像转换为第二分辨率的图像，所述第二分辨率大于所述第一分辨率；确定满足所述超分需求的预设图像超分网络；将第一分辨率的待超分图像输入所述预设图像超分网络，得到所述预设图像超分网络输出的第二分辨率的结果图像；其中，所述预设图像超分网络具体用于：基于预设通道注意力模块提取图像特征；所述预设通道注意力模块用于：根据输入特征图确定通道图像对应的初始权重；将满足预设权重条件的初始权重确定为结果权重；根据所确定的结果权重输出结果特征图。

公开(公告)号：CN118918007A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410981874.3

申请日：2024-07-22

Applicant: 广东工业大学

Inventor： 吴衡 ,  郑靖 ,  罗劭娟

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/045 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络和混合Transformer的太赫兹图像超分辨方法及系统，方法包括：步骤S1、使用太赫兹成像设备对待检测人员拍摄太赫兹图像，构建太赫兹图数据集；步骤S2、基于生成对抗网络和缓和Transfor mer构建太赫兹图像超分辨模型；步骤S3、使用所述太赫兹图数据集对所述太赫兹图像超分辨模型进行训练，得到训练好的太赫兹图像超分辨模型；步骤S4、使用训练好的网络对待检测的太赫兹图像进行图像超分辨。本发明通过设计残差空间和通道重建卷积增强密集模块，有效地对太赫兹图像中的噪声进行了去除并且对特征信息进行了提取，从而为后续的细节特征增强和图像重建提供了鲁棒性更好的特征图信息。

公开(公告)号：CN118691857B

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202411170737.8

申请日：2024-08-26

Applicant: 中国计量大学

Inventor： 彭飞荣 ,  王修晖 ,  马祥 ,  王乐

IPC: G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06F16/51 ,  G06F16/532 ,  G06F16/583 ,  G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种商标侵权检测方法和系统，将超分辨率图片重构技术和基于CNN的检测模型相结合，通过超分辨率图片重构技术提高了待检测商标图片的分辨率，以便于后续CNN检测阶段特征信息充分提取，并在CNN检测过程中先提取m个特征子库集合，再进行相似性度量计算，降低了系统运算量，提高了商标侵权判定的准确度。本发明将人工智能技术运用到商标侵权判定中，进一步提高商标相似性判断的客观性和一致性，可以解决当前商标侵司法实践中的困境。此外，基于区块链技术，在线上进行侵权证据的取证和存证，进一步提高了取证存证的效率和安全。