图像的复原方法、系统及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN111968040B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202010629797.7

    申请日:2020-07-02

    Inventor: 高伟 张晓玉

    Abstract: 本发明公开了一种图像的复原方法、系统及计算机可读存储介质,该方法的步骤包括:获取待处理图像,并获取第一评估网络和随机数发生器,基于第一评估网络和随机数发生器确定待处理图像对应的复原工具;通过复原工具对待处理图像进行处理,得到对应的处理结果,并基于处理结果确定第二评估网络;基于第二评估网络和随机数发生器确定图像复原路径,并通过图像复原路径复原待处理图像。本发明基于第一评估网络和随机数发生器确定待处理图像对应的复原工具,通过复原工具对待处理图像进行处理,基于处理结果确定第二评估网络,基于第二评估网络和随机数发生器确定图像复原路径,并通过图像复原路径复原待处理图像,从而提升了图像复原的效率。

    基于超分辨率的图像压缩方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111698508B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202010514172.6

    申请日:2020-06-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于超分辨率的图像压缩方法、设备及存储介质,该方法包括:输入待压缩图像,由压缩分辨率CR模块对所述待压缩图像的分辨率进行压缩,获得目标低分辨率图像;获取目标低分辨率图像的相位一致性特征;将相位一致性特征输入预先设置的编解码器,由编解码器输出初始压缩图像;将初始压缩图像输入超分辨率SR模块,由SR模块对所述初始压缩图像进行超分辨率处理,获得与待压缩图像尺寸一致的目标压缩图像。由此通过CR模块获得待压缩图像的低分辨率图像,并提取低分辨率图像的相位一致性特征,再通过编解码器获得初始压缩图像,并基于SR模块进行超分辨率处理,达到了提升压缩图像的质量,获的性能增益的效果。

    基于超分辨率的图像压缩方法、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111698508A

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN202010514172.6

    申请日:2020-06-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于超分辨率的图像压缩方法、设备及存储介质,该方法包括:输入待压缩图像,由压缩分辨率CR模块对所述待压缩图像的分辨率进行压缩,获得目标低分辨率图像;获取目标低分辨率图像的相位一致性特征;将相位一致性特征输入预先设置的编解码器,由编解码器输出初始压缩图像;将初始压缩图像输入超分辨率SR模块,由SR模块对所述初始压缩图像进行超分辨率处理,获得与待压缩图像尺寸一致的目标压缩图像。由此通过CR模块获得待压缩图像的低分辨率图像,并提取低分辨率图像的相位一致性特征,再通过编解码器获得初始压缩图像,并基于SR模块进行超分辨率处理,达到了提升压缩图像的质量,获的性能增益的效果。

    一种压缩点云的失真恢复方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN114998699A

    公开(公告)日:2022-09-02

    申请号:CN202210651759.0

    申请日:2022-06-09

    Abstract: 本公开涉及点云处理技术领域,具体提供了一种压缩点云的失真恢复方法、装置及电子设备,通过获取压缩点云;针对所述压缩点云进行多尺度采样,确定多组采样点云;将所述采样点云输入至预设的特征提取器,确定所述压缩点云对应的精确结构特征;根据所述精确结构特征,分别提取所述压缩点云对应的全局形状特征以及局部纹理特征;将所述全局形状特征与所述局部纹理特征融合后进行点云重排列,确定所述压缩点云对应的恢复点云。可以有效去除点云在压缩过程中引入的压缩伪影,提高压缩点云的质量。

    图像的复原方法、系统及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN111968040A

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN202010629797.7

    申请日:2020-07-02

    Inventor: 高伟 张晓玉

    Abstract: 本发明公开了一种图像的复原方法、系统及计算机可读存储介质,该方法的步骤包括:获取待处理图像,并获取第一评估网络和随机数发生器,基于第一评估网络和随机数发生器确定待处理图像对应的复原工具;通过复原工具对待处理图像进行处理,得到对应的处理结果,并基于处理结果确定第二评估网络;基于第二评估网络和随机数发生器确定图像复原路径,并通过图像复原路径复原待处理图像。本发明基于第一评估网络和随机数发生器确定待处理图像对应的复原工具,通过复原工具对待处理图像进行处理,基于处理结果确定第二评估网络,基于第二评估网络和随机数发生器确定图像复原路径,并通过图像复原路径复原待处理图像,从而提升了图像复原的效率。

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