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公开(公告)号：CN119399820A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411635087.X
申请日：2024-11-15
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于可控生成的图像处理方法、系统、终端和介质，包括：获取图像处理任务的条件信号以及信息提取模型，构建第一损失函数；选择预训练的扩散模型；基于扩散模型和第一损失函数进行迭代，包含：M1，从序列蒙特卡洛的初始分布中采样多个样本；M2，建立建议分布的优化估计和无条件的转移概率分布，获得序列蒙特卡洛的权重方程；M3，重采样得到新的样本；重复M1‑M3直至设定的迭代步数，得到最后的权重方程和采样的多个样本，得到最终生成的图像。本发明在文本条件图像生成、分割图条件图像生成、人脸图条件图像生成和风格图条件图像生成等任务中，能够实现高质量的多样的且免训练的图像条件生成，满足通用处理的需求。
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公开(公告)号：CN119762346A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411805915.X
申请日：2024-12-10
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0464 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供一种球面信号超分辨率方法和系统，包括：构建参数化球面正二十面体三角网格，将等距矩形投影图像ERP从二维空间投影至正二十面体三角网格上，获得球面网格信号；将球面网格信号通过第一特征提取器，获得第一多尺度特征；将第一多尺度特征通过第二特征提取器，获得第二多尺度特征；将第二多尺度特征基于切比雪夫Chebyshev多项式的自适应滤波器学习和球面像素重组实现特征扩展，获得球面网格扩展特征，重建上采样球面网格信号；对上采样球面网格信号采用ERP逆向投影，获得超分辨率球面图像。本发明能够对低分辨率球面图像输入进行高质量的表征学习和细节刻画，尤其在超高倍率的图像超分辨率任务中，生成细节更完整，畸变更少的超分辨率球面图像。
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公开(公告)号：CN119337055A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411215447.0
申请日：2024-09-02
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/2132 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06N7/01 , G06N10/00
Abstract: 本发明提供了一种基于混合去噪先验的信号重建方法和系统，包括：对不可直接获取的原始信号进行处理，获得测量信号；将传统去噪器与神经网络去噪器建立凸组合，形成新的去噪器，并将其功能特征作为去噪先验信息；在基于去噪先验信息的正则约束下，引入与去噪器有关的正则项函数，建立信号重建的优化逆问题；获得优化逆问题的初始解，从初始解出发，采用梯度下降步骤和去噪器相关的近端投影步骤构成近端梯度法；建立强化学习框架，自适应地获得近端梯度法的超参数；通过近端梯度法迭代求解得到最终重建信号，最终重建信号逼近原始信号。本发明将传统去噪先验与深度去噪先验自适应地结合，提高信号重建的灵活性与可靠性，满足当前信号重建的需求。
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公开(公告)号：CN115270892A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211031139.3
申请日：2022-08-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种信号重建方法、系统、装置及存储介质，用于仅包含幅度信息的测量信号重建原始信号，包括：利用测量设备获取仅包含幅度信息的测量信号，记录获取测量信号的测量设备对应的测量矩阵；建立去噪器，将去噪器的功能特征作为去噪先验信息；在基于去噪器先验信息的正则约束下，建立信号重建的非凸优化逆问题，利用投影梯度法迭代求解该问题；在求解步骤中引入去噪器，提升了算法的收敛速度。本发明将传统非凸优化问题的求解算法与去噪先验结合，提高信号在复高斯随机测量矩阵和编码衍射成像时的重建性能，并能保证收敛性，降低必要的测量信号数量，满足当前信号相位检索与重建的需求。
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