一种基于失真估计的图像复原方法及装置

    公开(公告)号:CN115205142A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210685499.9

    申请日:2022-06-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于失真估计的图像复原方法及装置,所述方法包括:从原始图像中提取图像特征,得到图像特征图;将所述图像特征图输入失真因子估计模块,得到由引起所述原始图像失真的一个或多个因子组成的失真向量;将所述失真向量及所述图像特征图输入图像重建模块,由所述图像重建模块去除相应的失真,并进行图像重建,得到所述原始图像对应的残差图像;基于所述残差图像,得到与所述原始图像对应的复原图像。所述方法能够对一种或多种混合失真进行处理,适用性及通用性均较强。

    一种协同分布式定位方法及系统

    公开(公告)号:CN112954591B

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202110182885.1

    申请日:2021-02-10

    Abstract: 本发明公开了一种协同分布式定位方法及系统,能够降低对中心节点的硬件要求,减少整个定位网络的定位开销,提高定位时间,充分利用了各节点的存储空间和计算能力。定位方法包括如下步骤:各定位节点应用飞行时间测距法即TOF测距法进行测距,获得定位节点两两间的距离,并进行广播。中心节点获取各定位节点两两间的距离,并构建空间直角坐标系,得到空间直角坐标系中各定位节点的坐标。各定位节点利用互相关求时延法计算出信号源到自身的距离之差,并进行广播。中心节点基于空间直角坐标系中各定位节点的坐标,结合信号源到各定位节点的距离之差,采用基于TDOA的Chan算法进行计算,得出信号源相对于各定位节点的坐标值。

    一种基于神经网络的通用图像复原方法

    公开(公告)号:CN112132757A

    公开(公告)日:2020-12-25

    申请号:CN202010406323.6

    申请日:2020-05-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的通用图像复原方法,该方法不需要失真类型的先验信息,自动判别失真类型(噪声、低分辨率以及缺失等)和失真程度,然后进行相应的复原处理,适用于存在未知混合失真图像的复原;本发明依据失真检测模块识别出图像待处理的失真类型及其失真程度,克服了现有方法假定失真情况已知的缺点;本发明的通用图像复原网络可以处理多种失真类型,本发明的通用图像复原网络具有可扩展性,且随着技术的发展,针对各类失真的复原子模块可更新,现有的几种针对混合失真的网络,有的是可扩展性差,有的是性能差,且这些方法都假定失真类型和失真程度已知。

    一种实时动态手势识别与个性化定制方法及系统

    公开(公告)号:CN118537914A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410551739.5

    申请日:2024-05-07

    Abstract: 本发明提供一种实时动态手势识别与个性化定制方法及系统,该方法具体过程为:步骤一、手部关键点检测与特征提取:针对采集的手势视频,进行手部关键点检测,基于所述关键点进行动态手势特征提取,所述动态手势特征为:全局特征和/或局部手势特征;步骤二、特征向量编码与模板构建:设定特征值判定规则,确定所提取特征的特征值,基于所述特征值形成完整的手势特征向量,每一手势由标签特征标识,每一标签特征对应唯一的特征向量,由所述特征向量构成动态手势数据库,完成数据库的搭建。该方法及系统能够实现动态手势的快速识别。

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