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公开(公告)号：CN111915487B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010771552.8
申请日：2020-08-04
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分层多尺度残差融合网络的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：将高分辨率人脸图像下采样至目标低分辨率人脸图像，将目标低分辨率图像进行分块操作，分出相互重叠的图像块后，使用瓶颈注意力模块提取精细的脸部特征图；将提取的精细脸部特征图发送到多尺度残差模块，多尺度残差模块内使用不同卷积层提取特征信息，使用交叉的方式实现特征信息共享，多尺度残差模块外使用跳跃连接的方式实现多尺度特征信息融合，以更有效的提高SR性能；通过特征融合来更新目标低分辨率人脸图像的特征图以产生高分辨率结果。本发明所提出的网络优于其他最新的人脸图像超分辨率算法，能生成更高质量的人脸图像。
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公开(公告)号：CN112734642B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202110035136.6
申请日：2021-01-12
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度纹理转移残差网络的遥感卫星超分辨率方法及装置，属于遥感卫星图像超分辨率领域，该方法包括：将下采样后的目标低分辨率图像通过深度残差网络进行特征提取，对提取出的特征图进行两次上采样操作，使其与原高分辨率卫星图像大小一致；由多尺度残差模块内使用不同卷积的残差块提取特征图特征信息，使用交叉的方式实现特征信息共享，残差模块外使用跳跃连接的方式实现多尺度特征信息融合；通过特征融合来更新目标低分辨率卫星图像的特征图以生成最终的高分辨率卫星图像；利用判别器对生成的高分辨率图像与原始的高分辨率图像进行对比。本发明所提出的网络优于其他最新的遥感卫星图像超分辨率算法，能生成更高质量的卫星图像。
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公开(公告)号：CN110458758A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910687010.X
申请日：2019-07-29
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种图像超分辨率重建方法、系统及计算机存储介质，其方法包括以下步骤，S1，将原始图像重塑为固定大小尺寸的图像，得到原始高分辨率图像，将原始高分辨率图像进行插值下采样，得到低分辨率图像；S2，基于生成网络对低分辨率图像进行基于边缘增强的超分辨率重建，得到超分辨率图像；S3，基于判别网络和原始高分辨率图像对超分辨率图像进行真伪判别。本发明其将单一的低分辨图像通过边缘细节信息增强表达，在原始超分辨率重建生成网络中加入边缘增强融合网络提高了图像超分辨率重建性能，获得更清晰的重建图像；另外，判别网络也可以提升边缘增强生成对抗网络的重建性能。
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公开(公告)号：CN110458758B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201910687010.X
申请日：2019-07-29
Applicant: 武汉工程大学
Abstract: 本发明涉及一种图像超分辨率重建方法、系统及计算机存储介质，其方法包括以下步骤，S1，将原始图像重塑为固定大小尺寸的图像，得到原始高分辨率图像，将原始高分辨率图像进行插值下采样，得到低分辨率图像；S2，基于生成网络对低分辨率图像进行基于边缘增强的超分辨率重建，得到超分辨率图像；S3，基于判别网络和原始高分辨率图像对超分辨率图像进行真伪判别。本发明其将单一的低分辨图像通过边缘细节信息增强表达，在原始超分辨率重建生成网络中加入边缘增强融合网络提高了图像超分辨率重建性能，获得更清晰的重建图像；另外，判别网络也可以提升边缘增强生成对抗网络的重建性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111105354A
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201911349902.5
申请日：2019-12-24
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多源深度残差网络的深度图像超分辨率方法及装置，属于深度图像超分辨率领域。由于彩色图像拥有丰富的纹理信息，本发明利用纹理信息丰富的彩色图像引导深度图像进行重建。因为残差信息代表图像的高频信息，因此本发明首先将高分辨率图像下采样至目标低分辨率图像，并且在双分支网络中分别提取输入的低分辨率彩色图像和深度图像的残差信息，然后将提取到的彩色图像和深度图像的残差信息在融合网络中进行融合，最后利用融合后的残差信息和输入的低分辨率深度图像对高分辨率深度图像进行重建。通过本发明提升了网络的重建性能，使得重建后的深度图像有较高质量的纹理信息。
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公开(公告)号：CN110930309A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911140189.3
申请日：2019-11-20
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
Inventor： 卢涛 , 王宇 , 张彦铎 , 姚全锋 , 杨泳 , 吴昊 , 石子慧 , 石仝彤 , 陈冲 , 许若波 , 周强 , 郝晓慧 , 魏博识 , 郎秀娟 , 吴志豪 , 王彬 , 陈中婷 , 王布凡 , 刘奥琦 , 陈润斌
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图纹理学习的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：首先将高分辨率人脸图像对下采样至目标低分辨率人脸图像对，将目标低分辨率人脸图像对进行分块操作，分出相互重叠的图像块后，使用残差池化模块网络提取脸部纹理多尺度特征。然后，将提取的脸部多尺度特征发送到纹理注意力模块，以通过计算注意图来融合补偿纹理信息，收集最相似的特征，以更有效的提高SR性能。最后，通过特征融合来更新目标视图图像的特征图以产生高分辨率结果。本发明所提出的网络优于其他最新的人脸图像超分辨率算法，能生成更高质量的人脸图像。
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公开(公告)号：CN110580680A
公开(公告)日：2019-12-17
申请号：CN201910849721.2
申请日：2019-09-09
Applicant: 武汉工程大学 , 武汉烽火技术服务有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于组合学习的人脸超分辨率方法及装置，属于人脸图像超分辨率领域，该方法包括：对下采样得到的低分辨率人脸图像进行组件分割；将低分辨率人脸图像和分割后的人脸组件图像块进行分块操作，分出相互重叠的图像块；将图像块输入各组件生成对抗网络产生高分辨率组件图像块，由上采样后的低分辨率人脸背景图像生成高分辨率人脸背景图像；通过融合网络提取高分辨率图像块特征及人脸背景图像组件特征；将两种特征进行融合后，重建得到目标人脸组件图像块；通过人脸组件在人脸图像中的坐标点，将目标人脸组件图像块对应合并至高分辨率人脸背景图像中，形成高分辨率人脸图像。本发明可以提高网络的重建性能，产生更高质量的人脸图像。
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公开(公告)号：CN221782850U
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202420133504.X
申请日：2024-01-19
Applicant: 武汉工程大学 , 双鸭山市建龙矿业有限公司
IPC: G09B25/00
Abstract: 本实用新型涉及放矿实验装置结构技术领域，具体地指一种无底柱分段崩落放矿法实验装置。包括实验框架、调节单元、回采进路和矿铲，实验框架是上下两端开口且侧面透明的中空箱体结构；多个调节单元竖向间距可调的叠加布置于实验框架的一侧，调节单元可拆卸的连接于实验框架，调节单元上布置有多个横向位置可调的通孔；回采进路是沿垂直调节单元插入通孔的通道结构，回采进路的上端设置有可沿垂直调节单元方向调节的盖板；矿铲是一端穿过回采进路伸入实验框架内进行矿石铲挖的挖斗结构，矿铲铲入深度可调的穿设于回采进路内。本申请的实验装置结构简单，操作使用方便，极大程度提高了实验效率，降低了试验难度。
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公开(公告)号：CN207300781U
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201721319280.8
申请日：2017-10-13
Applicant: 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 , 武汉工程大学
IPC: G01N3/56
Abstract: 本实用新型公开了一种测量细粒土耐溅蚀能力的装置，包括供水系统，还包括主体管构、雨滴控制系统和测量系统，供水系统包括水容器，水容器通过橡皮软管与主体管构的上端连通，橡皮软管上设置有止水夹，主体管构的上端设置有溢水管，溢水管下方设置有溢水接收瓶，雨滴控制系统包括设置在主体管构上的调节阀、设置在主体管构下端的滴水器以及设置在滴水器的滴水口的止水套，测量系统包括设置在试验环境箱的顶部内壁的摄像头以及位于试验环境箱内的测试土样的上方的激光测距仪。可以实现对不同细粒土（砂土、粉土、粉质黏土、黏土、红黏土、膨胀土等）在雨滴作用下耐溅蚀性能进行定量测试和评估，对于路基边坡防冲刷设计具有重要参考和指导意义。
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