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公开(公告)号：CN118887134A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411364592.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 北京天瞳未来数字科技有限公司
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于图像去模糊重建领域，为解决现有技术方法处理大型图像时拼接处常出现错位现象，提供了一种基于图像块知识积累与融合的图像去模糊重建方法及系统。其中，基于图像块知识积累与融合的图像去模糊重建方法包括将模糊图像切分成若干个设定尺寸的模糊图像块；提取每个模糊图像块的浅层特征；对每个模糊图像块的浅层特征进行多步知识积累与融合，再将最后一步得到的每个模糊图像块的特征作为深层特征提取输出；通过残差操作连接每个模糊图像块的深层特征与浅层特征，得到每个模糊图像块的去模糊重建结果；拼接所有模糊图像块的去模糊重建结果，获得去模糊重建图像。其能够获得真实清晰视觉体验的同时，统一图像块边缘，减少错位现象发生。
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公开(公告)号：CN119444578A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202510024781.6
申请日：2025-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 北京天瞳未来数字科技有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像超分辨率重建领域，为解决目前超分辨率重建效果差的问题，提供基于混合专家和稳定扩散的图像超分辨率重建方法及系统。基于混合专家和稳定扩散的图像超分辨率重建方法包括得到多尺度控制条件及空间控制条件；生成加噪特征隐层空间表示；经过多个采样时间步，不断从去噪主干网络的当前采样时间步的输入中减去当前时间步的去噪主干网络预测的噪声，然后将去噪结果作为下一个时间步去噪主干网络的输入，多个采样时间步完成后，得到重建图像的隐层空间表达；将重建图像的隐层空间表达解码至图像像素空间，得到图像超分辨率重建结果，提高了真实清晰的超分辨率重建效果。
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公开(公告)号：CN119444578B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510024781.6
申请日：2025-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 北京天瞳未来数字科技有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像超分辨率重建领域，为解决目前超分辨率重建效果差的问题，提供基于混合专家和稳定扩散的图像超分辨率重建方法及系统。基于混合专家和稳定扩散的图像超分辨率重建方法包括得到多尺度控制条件及空间控制条件；生成加噪特征隐层空间表示；经过多个采样时间步，不断从去噪主干网络的当前采样时间步的输入中减去当前时间步的去噪主干网络预测的噪声，然后将去噪结果作为下一个时间步去噪主干网络的输入，多个采样时间步完成后，得到重建图像的隐层空间表达；将重建图像的隐层空间表达解码至图像像素空间，得到图像超分辨率重建结果，提高了真实清晰的超分辨率重建效果。
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公开(公告)号：CN118887134B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411364592.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 北京天瞳未来数字科技有限公司
IPC: G06T5/73 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于图像去模糊重建领域，为解决现有技术方法处理大型图像时拼接处常出现错位现象，提供了一种基于图像块知识积累与融合的图像去模糊重建方法及系统。其中，基于图像块知识积累与融合的图像去模糊重建方法包括将模糊图像切分成若干个设定尺寸的模糊图像块；提取每个模糊图像块的浅层特征；对每个模糊图像块的浅层特征进行多步知识积累与融合，再将最后一步得到的每个模糊图像块的特征作为深层特征提取输出；通过残差操作连接每个模糊图像块的深层特征与浅层特征，得到每个模糊图像块的去模糊重建结果；拼接所有模糊图像块的去模糊重建结果，获得去模糊重建图像。其能够获得真实清晰视觉体验的同时，统一图像块边缘，减少错位现象发生。
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