公开(公告)号：CN110264404B

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN201910519719.9

申请日：2019-06-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 段沛奇 ,  康学净 ,  张雪松 ,  吕远 ,  郑林誉

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T7/40 ,  G06K9/62

Abstract: 一种超分辨图像纹理优化的方法及装置，基于时频特征提取和映射核学习的方式实现，其方法包括：1)基于时域和分数阶频域特征的局部纹理图块，训练局部纹理图块样本筛选器，从外部样本中筛选出纹理特征明显的样本，作为映射核训练模块的训练样本；2)基于外部样本学习的局部纹理图块，学习纹理图块优化映射核；3)对待优化的图片进行纹理优化。本发明的方法及装置可以使得超分辨图像的纹理更加清晰自然。

公开(公告)号：CN110264404A

公开(公告)日：2019-09-20

申请号：CN201910519719.9

申请日：2019-06-17

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 段沛奇 ,  康学净 ,  张雪松 ,  吕远 ,  郑林誉

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T7/40 ,  G06K9/62

Abstract: 一种超分辨图像纹理优化的方法及装置，基于时频特征提取和映射核学习的方式实现，其方法包括：1)基于时域和分数阶频域特征的局部纹理图块，训练局部纹理图块样本筛选器，从外部样本中筛选出纹理特征明显的样本，作为映射核训练模块的训练样本；2)基于外部样本学习的局部纹理图块，学习纹理图块优化映射核；3)对待优化的图片进行纹理优化。本发明的方法及装置可以使得超分辨图像的纹理更加清晰自然。