基于自适应调整的图像超分辨率重建方法

    公开(公告)号:CN111507898A

    公开(公告)日:2020-08-07

    申请号:CN202010183489.6

    申请日:2020-03-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应调整的图像超分辨率重建方法,属于图像处理技术领域。本发明基本框架包括涉及生成式对抗网络的对抗训练模型,训练模型由一组相互竞争的生成模型和判别模型构成:生成模型负责生成高分辨率图像,通过判别模型确定输入图像是生成的还是从高分辨率数据库中获得的样本;随着识别能力的逐渐加强,判别模型将信息传递给生成模型,通过优化损失函数,使得生成模型生成的高分辨率图像更接近真实样本;随着生成图像质量的提高,判别模型的损失增大,同时判别模型的识别能力不断提升,当判别模型不能区分生成的图像和真实样本时,生成模型完成超分辨任务。本发明提高模型特征表达能力并获得更好的超分辨率重建效果。

    一种改进的图像增强方法

    公开(公告)号:CN107507157B

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN201710905303.1

    申请日:2017-09-29

    Abstract: 本发明一种改进的图像增强方法,包括:S1、对图像像素灰度为f(x,y)进行归一化处理得到n(x,y),其中采用改进后的归一化处理方式:S2、对待优化参数进行编码,随机产生一组初始个体构成初始种群,并输入控制参数交叉概率pc、变异概率pm、群体规模N和最大运行代数G等;S3、判断进化代数t是否等于G,若符合则算法结束,输出最优解;否则转向下一步;S4、采用轮盘赌策略选择M个个体,对个体按照遗传操作中的交叉和变异方法进行交叉和变异操作;S5、选取两个疫苗和待接种个体数和接种点数进行免疫操作,并做出接种后的免疫选择,同时对接种后的种群采用最优个体保留策略;S6、一组都对应一个非线性变换函数F(u),用非线性变换函数进行图像灰度变换,得到输出图像g(x,y)。

    一种物流冷链仓储用小薄壁制冷管级进输送装置

    公开(公告)号:CN112960281A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110210266.9

    申请日:2021-02-25

    Abstract: 本发明公开了一种物流冷链仓储用小薄壁制冷管级进输送装置,包括输送组件和夹装组件;输送组件包括支撑座板、驱动组件、第一移动组件和第二移动组件;驱动组件包括第一液压缸和第二液压缸;第一液压缸固定安装在支撑组件上、伸缩端通过第一移动组件带动支撑座板左右移动,第二液压缸固定在支撑座板上、伸缩端通过第二移动组件带动支撑板上下移动;夹装组件固定在支撑板上,包括一对夹装块,一对夹装块通过固定组件上下布置在支撑板的右端,一对夹装块之间形成前后贯穿、并盛放制冷管的夹装定位口;本物流冷链仓储用小薄壁制冷管级进输送装置,结构简单,不仅方便对小薄壁制冷管调整至各个位置,而且保障对其安全可靠输送,避免其损坏。

    一种地铁工程施工废水处理装置的控制系统

    公开(公告)号:CN109277016B

    公开(公告)日:2021-01-05

    申请号:CN201811173354.0

    申请日:2018-10-09

    Inventor: 阮少伟 姜代红

    Abstract: 一种地铁工程施工废水处理装置的控制系统,混合罐底部通过排液管路连接预处理池;支撑钢架通过电机驱动实现混合罐的升降调整;混合罐的均质混合仓体的夹套中充满传热介质;在均质混合仓体内部的分液滤网漏斗的侧壁上设有开孔,分液滤网漏斗的底板的中心通过轴承底托转动连接漏斗转轴,漏斗转轴与上横梁固接;漏斗转轴在分液滤网漏斗中连接有两个漏斗搅拌叶片;加液管路的进液端与外部加液源连接;轴承底托设有冷却腔和冷却液供应管路;均质系统包括套装在一对均质中轴上的一对均质波轮组;控制箱分别与支架驱动电机、均质驱动机构和防水电机连接,控制箱的核心采用THX201控制器。该装置结构简单、混合效率高、效果好。

    相对生成对抗超分辨率重建模型生成高质量图像的方法

    公开(公告)号:CN112001847A

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202010884014.X

    申请日:2020-08-28

    Abstract: 一种相对生成对抗超分辨率重建模型生成高质量图像的方法,适用于视频处理。建立相对生成对抗超分辨率重建模型,包括生成器网络和鉴别器网络,然后构造总损失函数,利用低分辨率图像样本集和高分辨率图像样本集反向传播算法训练生成器网络,然后通过Adam算法对鉴别器网络进行训练,将低分辨路图像输入训练好的生成器网络处理生成超分辨率图像,然后将超分辨率图像输入训练好的判别器网络进行判断,如果判别器网络判别为真则输出生成超分辨率图片,如果判别器网络判别为假则反馈生成器网络重新生成超分辨率图像。其步骤简单,还原质量高,具有广泛的实用意义。

    并联双过载保护多腔油压恒功率制热系统装置及方法

    公开(公告)号:CN106704310B

    公开(公告)日:2019-08-06

    申请号:CN201710068529.0

    申请日:2017-02-08

    Abstract: 并联双过载保护多腔油压恒功率制热系统装置及方法,装置包括进口主油路、出口回油路、控制油路、内保护油压均温制热装置、主油路应急保护块,内保护油压均温制热装置和主油路应急保护块分别与进口主油路和出口回油路并联连接,主油路应急保护块与控制油路接通并与出口回油路连接,由内保护油压均温制热装置内的发热节环块过载控制油孔实现系统均温制热、局部保护以及由主油路应急保护块形成所有内保护油压均温制热装置的旁路实现系统保护。优点:1、实现利用多腔油压的恒功率制热;2、采用并联连接使得系统总热量保持不变;3、具备局部和系统的双过载保护保证系统安全运行。

    一种双信双屏交叉式车载终端

    公开(公告)号:CN103528594B

    公开(公告)日:2017-10-31

    申请号:CN201310434153.2

    申请日:2013-09-23

    Abstract: 一种双信双屏交叉式车载终端,包括模拟迷宫模块、即时迷宫模块、存储器、微处理器、即时驱动数据转换模块、模拟驱动数据转换模块、手机、车联网、汽车显示屏、同类信号比较模块,由模拟迷宫模块发出寻找不同目标路线的模拟信号通过手机进行视频演示;即时迷宫模块选择确定即时出行目标信号由模拟驱动数据转换模块演示信号。同类信号比较模块作为即时迷宫模块提取即时信号的条件模块,即时迷宫模块的提取信号必须与存储器的内存信号一致时从存储器提取信号。有益效果:寻找目标路线的模拟信号和即时出行信号通过各自频道分别在手机屏和汽车屏上交叉演示,对目标导航同时进行全过程演示或根据车位即时演示,解决岔路口或立交桥处导航迷宫现象。

    一种基于样本的快速图像修复方法

    公开(公告)号:CN104376535A

    公开(公告)日:2015-02-25

    申请号:CN201410614189.3

    申请日:2014-11-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于样本的快速图像修复方法,该方法包括:采用标记确定待修复区域;选取待修复区域和已知区域交界的轮廓线;计算模板的数据值和置信度值;引入调节参数,确定具有最高优先级的待修复模块;在待修复模块邻近的已知区域内,按照与待修复模块中心点的距离远近,由近及远的搜索出最优匹配块;将最优匹配块对应的像素点填充到待修复模块的相应位置,同时更新新填充像素点的置信值;对待修复区域重复以上步骤,直到待修复区域全部填充完毕。本发明从优先级的运算、数据值计算、匹配区域及最优匹配块的搜索和置信值更新四个方面进行优化,修复效果更加自然,同时修复由于只是在局部进行匹配,大大减少了修复时间。

    一种集成大功率的方法及装置

    公开(公告)号:CN102182726B

    公开(公告)日:2013-12-18

    申请号:CN201110117108.5

    申请日:2011-04-29

    Abstract: 一种集成大功率的方法及装置,属于输出功率的方法及装置。该装置提升泵的出口通过提升泵阀门与储液箱相连,提升泵的进口通过管道与储液箱阀门、第一进出液口阀门、第二进出液口阀门相连,储液箱下部有管道与储液箱阀门连接,第一进出液口和第二进出液口与内能发生器连接,内能发生器与输出轴连接,第二进出液口阀门与第二进出液口连接,第一进出液口阀门与第一进出液口连接,内能发生器的顶部有排气口,储液箱的底部位于浮体的上方,在输出轴上连接有浮体密度盘。优点:通过将小功率以液体势能的形式贮存转换为能量,利用液体可以产生内能特点,采用位于液体中有浮体的结构形式,实现了用通用技术获得大功率输出的目的。

    一种双分支噪声抽取抑制下的标签带噪表情识别方法

    公开(公告)号:CN119785400A

    公开(公告)日:2025-04-08

    申请号:CN202411844110.6

    申请日:2024-12-15

    Inventor: 姜代红 李韵斐

    Abstract: 一种双分支噪声抽取抑制下的标签带噪表情识别方法,步骤一:构建分类识别模型;步骤二:样本抽取;采用同时含有带噪样本和干净真实样本的数据集作为原始数据集;将原始数据集输入分类识别模型,并使用标准交叉熵函数作为损失函数,利用分类识别模型进行分类获得每个样本所对应各类标签的预测值;利用EMA分支计算模型和CL分支计算模型构建样本抽取模块,并抽取出噪声标签;步骤三:伪标签制作;步骤四:重新训练得到情感识别分类模型;步骤五:进行面部表情的识别;获取面部图像,将其作为输入数据输入至情感识别分类模型中,利用情感识别分类模型进行时面部表情的识别,并输出面部表情识别结果。该方法能有效提高表情的识别精度和效率。

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