公开(公告)号：CN117994132A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410035965.8

申请日：2024-01-10

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 刘源 ,  周逸成 ,  隋修宝 ,  濮雪婷 ,  刘婷婷 ,  刘宇轩 ,  陈钱

IPC: G06T3/4053 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开一种基于U‑Net特征提取的红外图像超分辨率重建方法，包括以下步骤：利用红外热像仪光学变焦获得不同视场的图像，经配准操作后形成一系列高低分辨率红外图像对，构成真实场景红外超分辨率数据集；构建基于U‑Net特征提取模块的超分辨率重建网络；利用构建的数据集训练所提出的网络；将红外热像仪捕捉到的低分辨率图像或者视频流输入训练好的网络，获得高分辨率的红外图像。本发明能够通过一个端对端的神经网络实现红外图像的实时超分辨率重建，有效提高红外图像的分辨率的同时更加贴近人眼视觉效果。

公开(公告)号：CN114092339A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202210076937.1

申请日：2022-01-24

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 隋修宝 ,  张文辉 ,  周明亮 ,  纪程 ,  周逸成

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于跨帧自注意力变换网络的时空视频超分辨率重建方法，包括以下步骤：采集连续图片序列，将其进行双三次插值降采样，并删除偶数帧，构成训练集；构建基于跨帧自注意力变换的时空视频超分辨率重建网络；利用训练集对基于跨帧自注意力变换网络进行训练；将低分辨率低帧率的连续图片序列输入所述训练完成的基于跨帧自注意力变换网络，获得高帧率高分辨率的连续图片序列。本发明能够通过一个端对端的神经网络同时实现空间和时间尺度的超分辨率，有效提高了对时空特征信息的利用，能够产生高帧率高分辨率的视频超分辨率重建效果。

公开(公告)号：CN114092339B

公开(公告)日：2022-05-20

申请号：CN202210076937.1

申请日：2022-01-24

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 隋修宝 ,  张文辉 ,  周明亮 ,  纪程 ,  周逸成

IPC: G06T3/40 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于跨帧自注意力变换网络的时空视频超分辨率重建方法，包括以下步骤：采集连续图片序列，将其进行双三次插值降采样，并删除偶数帧，构成训练集；构建基于跨帧自注意力变换的时空视频超分辨率重建网络；利用训练集对基于跨帧自注意力变换网络进行训练；将低分辨率低帧率的连续图片序列输入所述训练完成的基于跨帧自注意力变换网络，获得高帧率高分辨率的连续图片序列。本发明能够通过一个端对端的神经网络同时实现空间和时间尺度的超分辨率，有效提高了对时空特征信息的利用，能够产生高帧率高分辨率的视频超分辨率重建效果。