您的检索：
精炼检索结果：
年份
成果类型
收录类型
院所
综合
语言
清除所有精炼条件
摘要 ：
基于非局部自回归模型的深度图像超分辨率方法及装置，具有很好的客观结果，边界纹理更加清晰且几乎没有伪影存在，能够有效的压制噪声，具有最清晰的纹理而且几乎没有锯齿状的边界。方法包括：(1)向系统输入低分辨率的深度图和对应的彩图；(2)对低分辨率深度图像进行插值，并提取其轮廓；(3)对彩色图像进行轮廓提取，并利用深度图轮廓去除多余的纹理，获得特征图；(4)将插值后的深度图进行分块，训练多方向字典；(5)利用插值后的深度图计算自回归系数；(6)利用插值后的深度图和彩图的特征图，计算相似图像块；(7)利用多方向字典和重建模型，重建深度图；(8)输出重建后的高质量深度图。
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 朱青 , 许伟 , 齐娜 et al. 基于非局部自回归模型的深度图像超分辨率方法及装置 : CN202310395979.6[P]. | 2023-04-13 . |
| MLA | 朱青 et al. "基于非局部自回归模型的深度图像超分辨率方法及装置" : CN202310395979.6. | 2023-04-13 . |
| APA | 朱青 , 许伟 , 齐娜 , 黄隆禄 , 曹坤 , 赵溪源 . 基于非局部自回归模型的深度图像超分辨率方法及装置 : CN202310395979.6. | 2023-04-13 . |
| 导入链接 | NoteExpress RIS BibTex |
摘要 ：
一种基于多尺度反馈网络的引导深度图超分辨率方法属于图像处理领域。本发明解决的问题是：对于引导深度图超分辨率问题，提出了一种多尺度反馈网络，其中包含多尺度反馈(MF)模块和尺度间注意力(IA)模块等功能模块。该网络可以更好的完成深度图和彩色图的特征细化与融合，从而达到更好的深度图超分辨率效果。
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 王瑾 , 李晨阳 , 王丹 . 一种基于多尺度反馈网络的引导深度图超分辨率方法 : CN202310300000.2[P]. | 2023-03-26 . |
| MLA | 王瑾 et al. "一种基于多尺度反馈网络的引导深度图超分辨率方法" : CN202310300000.2. | 2023-03-26 . |
| APA | 王瑾 , 李晨阳 , 王丹 . 一种基于多尺度反馈网络的引导深度图超分辨率方法 : CN202310300000.2. | 2023-03-26 . |
| 导入链接 | NoteExpress RIS BibTex |
摘要 ：
一种基于结构和纹理合成的概念图像压缩方法属于计算机视觉领域，本发明所提的压缩框架允许将图像编码为紧凑的、高级可解释的表示来进行重建。利用图像处理技术，将原图转换为保边平滑的结构图，得到图像的结构层，提供图像的结构信息；从原图中心提取的纹理块作为图像的纹理层，提供图像的局部详细纹理信息。将图像的结构层和纹理层进行下采样，结合BPG编码器实现了图像的极致压缩，并用超分辨率模型进行上采样与生成模型保证重建质量。
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 施云惠 , 赵新丽 , 王瑾 et al. 一种基于结构和纹理合成的概念图像压缩方法 : CN202211530532.7[P]. | 2022-12-01 . |
| MLA | 施云惠 et al. "一种基于结构和纹理合成的概念图像压缩方法" : CN202211530532.7. | 2022-12-01 . |
| APA | 施云惠 , 赵新丽 , 王瑾 , 尹宝才 . 一种基于结构和纹理合成的概念图像压缩方法 : CN202211530532.7. | 2022-12-01 . |
| 导入链接 | NoteExpress RIS BibTex |
摘要 ：
本发明公开了一种基于实例空间特征调制和反馈机制的图像超分辨率重构方法，用于解决将低分辨率图像重构成高分辨率图像的问题。首先通过实例空间特征调制器提取低分辨率图像的实例空间特征，并基于提取的特征对低分辨率图像的超分辨率重构特征进行实例空间特征特征，然后将调制后的超分辨率重构特征输入包含投影模块的反馈重构子网进行循环重构，经多次的重构迭代优化后，得到最终的超分辨率重构结果。在超分辨率重构特征中引入实例空间特征并使用循环神经网络进行多次重构迭代优化，不仅会更好地重构低分辨率图像，而且在图像实例的纹理信息方面效果显著，大大地提升了图像重构的效果。
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 付利华 , 姜涵煦 , 杜金莲 et al. 一种基于实例空间特征调制和反馈机制的图像超分辨率重构方法 : CN202210052778.1[P]. | 2022-01-18 . |
| MLA | 付利华 et al. "一种基于实例空间特征调制和反馈机制的图像超分辨率重构方法" : CN202210052778.1. | 2022-01-18 . |
| APA | 付利华 , 姜涵煦 , 杜金莲 , 王丹 , 邢旻与 . 一种基于实例空间特征调制和反馈机制的图像超分辨率重构方法 : CN202210052778.1. | 2022-01-18 . |
| 导入链接 | NoteExpress RIS BibTex |
摘要 ：
本发明公开了一种融合图卷积的有参考图像的超分辨率重构方法，首先设计图像低阶特征提取模块，获得图像的低阶特征；通过参考图像高阶特征提取模块，充分挖掘参考图像的高阶特征；然后，设计参考图像特征迁移模块，将参考图像特征中的相似特征迁移到低分辨率图像特征，同时将特征间的相似度作为迁移特征的注意力权重，以更好地突出相似程度高的特征融合，抑制相似程度弱的特征融合；最后，通过跨尺度特征融合模块，将不同尺度的特征融合，获得具有更强大表征能力的超分辨率重构特征，从而获得更好的超分辨率重构图像。本发明具有良好的鲁棒性、重构精度较高，在图像超分辨率重构的公共数据集上取得了良好的超分辨率重构效果。
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 付利华 , 赵茹 , 王丹 et al. 一种融合图卷积的有参考图像超分辨率重构方法 : CN202210052834.1[P]. | 2022-01-18 . |
| MLA | 付利华 et al. "一种融合图卷积的有参考图像超分辨率重构方法" : CN202210052834.1. | 2022-01-18 . |
| APA | 付利华 , 赵茹 , 王丹 , 杜金莲 , 李鑫辉 . 一种融合图卷积的有参考图像超分辨率重构方法 : CN202210052834.1. | 2022-01-18 . |
| 导入链接 | NoteExpress RIS BibTex |
摘要 ：
高光谱图像超分辨率重建方法及装置，针对高光谱图像，建立基于迭代阈值收缩方法及非局部自回归的融合模型，针对模型进行优化，然后进行网络设计、网络训练、网络测试，因此本发明利用非局部自相似性有效地恢复了缺失的高频信息，同时利用ISTA‑Net对变换域的信息加以利用，使网络具有很好的可解释性，提升了重建效果。
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 朱青 , 王晓晨 , 齐娜 . 高光谱图像超分辨率重建方法及装置 : CN202210079410.4[P]. | 2022-01-24 . |
| MLA | 朱青 et al. "高光谱图像超分辨率重建方法及装置" : CN202210079410.4. | 2022-01-24 . |
| APA | 朱青 , 王晓晨 , 齐娜 . 高光谱图像超分辨率重建方法及装置 : CN202210079410.4. | 2022-01-24 . |
| 导入链接 | NoteExpress RIS BibTex |
摘要 ：
本发明公开设计了一种面向裂缝检测的深度学习超分辨率方法，属于图像超分辨率技术领域。本发明包含以下步骤：构建用于超分辨率网络训练的裂缝图像数据集；构建面向裂缝的超分辨率网络；训练面向裂缝的超分辨率网络；裂缝图像的超分辨率放大。本发明充分利用了深度学习在图像超分辨率领域内展现的优势，基于裂缝图像特征，设计包含注意力机制和深度可分离卷积的轻量化残差模块并采用后置上采样结构构建了超分辨率网络，解决了裂缝低分辨率图像向高分辨率图像映射困难、不准确的问题，在低计算资源占用的情况下对裂缝图像进行超分辨率放大，保留了裂缝的纹理信息并提升视觉体验。
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 刘鹏宇 , 刘天禹 , 陈善继 . 一种面向裂缝检测的深度学习超分辨率方法 : CN202210250155.5[P]. | 2022-03-15 . |
| MLA | 刘鹏宇 et al. "一种面向裂缝检测的深度学习超分辨率方法" : CN202210250155.5. | 2022-03-15 . |
| APA | 刘鹏宇 , 刘天禹 , 陈善继 . 一种面向裂缝检测的深度学习超分辨率方法 : CN202210250155.5. | 2022-03-15 . |
| 导入链接 | NoteExpress RIS BibTex |
摘要 ：
针对目前面向视频传输应用中,对低分辨率视频应用超分辨率技术进行还原时引发严重病态性问题,结合视频传输的全过程,提出一种联合上下采样的超分辨率框架.该框架通过将下采样过程和超分辨率过程进行联合训练,使得原始高分辨率视频的信息能够指导低分辨率视频的重建,并且下采样过程和超分辨率过程互相约束,减小了整个映射空间的尺寸,使得模型的泛化能力更强.实验表明,提出的方法在常用的图像超分辨率数据集上峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)指标平均提升超过2.9 dB,在国际视频编码标准HEVC标准测试序列上平均达到近乎无损(PSNR指标超过40 dB),证明所提框架对于视...
关键词 ：
神经网络 深度学习 视频传输 视频压缩 图像处理 超分辨率
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 刘鹏宇 , 王聪聪 , 贾克斌 . 一种面向视频传输应用的联合上下采样超分辨率框架 [J]. | 北京工业大学学报 , 2021 , 47 (05) : 463-471 . |
| MLA | 刘鹏宇 et al. "一种面向视频传输应用的联合上下采样超分辨率框架" . | 北京工业大学学报 47 . 05 (2021) : 463-471 . |
| APA | 刘鹏宇 , 王聪聪 , 贾克斌 . 一种面向视频传输应用的联合上下采样超分辨率框架 . | 北京工业大学学报 , 2021 , 47 (05) , 463-471 . |
| 导入链接 | NoteExpress RIS BibTex |
摘要 ：
本发明公布了一种基于超分辨率重构的超声兰姆波触控载荷识别方法，利用低像素条件下构建的触控载荷兰姆波声指纹库，通过超分辨率重构方法，扩建得到高像素的触控载荷兰姆波声指纹库。采用权重系数迭代自适应的多传感器对最小二乘模型，实现待定位信号特征与触控载荷兰姆波声指纹库的匹配，完成触控载荷定位及触控力识别。本发明提供的方法可以有效提升超声兰姆波触控屏的性能，为超声兰姆波触控屏的声指纹库构建及触控载荷参数识别提供新思路。
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 吴斌 , 杨增冲 , 刘秀成 et al. 一种基于超分辨率重构的超声兰姆波触控载荷识别方法 : CN202110179053.4[P]. | 2021-02-09 . |
| MLA | 吴斌 et al. "一种基于超分辨率重构的超声兰姆波触控载荷识别方法" : CN202110179053.4. | 2021-02-09 . |
| APA | 吴斌 , 杨增冲 , 刘秀成 , 刘韧 , 何存富 . 一种基于超分辨率重构的超声兰姆波触控载荷识别方法 : CN202110179053.4. | 2021-02-09 . |
| 导入链接 | NoteExpress RIS BibTex |
摘要 ：
针对烟雾流场N-S方程求解复杂度高而导致数据生成效率低下的问题,探索设计了一种基于N-S方程求解的低分辨率烟雾流场数据生成高分辨率烟雾流场数据的深度学习模型.以生成式对抗网络为基础,构建了基于亚体素卷积层的烟雾数据重建网络,结合烟雾的流动性在损失函数中引入基于平流步骤的时间损失,实现高精度烟雾的生成.构建了烟雾数据峰值信噪比用于对重建的高分辨率烟雾流场数据进行质量评价.实验表明,将本文深度学习模型与烟雾流场N-S方程相结合而生成的烟雾数据在数值分布、准确性以及视觉效果上都表现良好.
引用：
复制并粘贴一种已设定好的引用格式，或利用其中一个链接导入到文献管理软件中。
| GB/T 7714 | 杜金莲 , 李淑飞 , 金雪云 . 三维烟雾流场超分辨率数据生成网络模型的研究 [J]. | 系统仿真学报 , 2021 , 33 (10) : 2381-2389 . |
| MLA | 杜金莲 et al. "三维烟雾流场超分辨率数据生成网络模型的研究" . | 系统仿真学报 33 . 10 (2021) : 2381-2389 . |
| APA | 杜金莲 , 李淑飞 , 金雪云 . 三维烟雾流场超分辨率数据生成网络模型的研究 . | 系统仿真学报 , 2021 , 33 (10) , 2381-2389 . |
| 导入链接 | NoteExpress RIS BibTex |
导出
| 数据： |
选中 到 |
| 格式： |
