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公开(公告)号：CN110111256B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910350951.4
申请日：2019-04-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于残差蒸馏网络的图像超分辨率重建方法，主要解决现有方法重建效果差，资源消耗大的问题，其实现步骤为：1)构建残差蒸馏模块；2)级联残差蒸馏块构建残差蒸馏卷积群；3)级联低级特征提取网络、残差蒸馏模块和图像重建层构建残差蒸馏卷积网络；4)对公布的图像数据集进行预处理，并将处理后的数据分成训练数据集和测试数据集；5)利用训练数据集训练残差蒸馏网络；6)将测试数据集中的图像输入到残差蒸馏网络中，输出重建后的高分辨率图像。本发明提高了重建图像的清晰度，尤其在重建结构轮廓、自然纹理时，表现更佳，可用于受限设备采集图像的超分辨率重建。
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公开(公告)号：CN110136060A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910332670.6
申请日：2019-04-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于浅层密集连接网络的单帧图像超分辨率重建方法，主要解决现有数字成像系统获得的图像分辨率低的问题；其实施过程为：首先通过跨层级联的方式构建密集连接块，而后堆叠两次密集连接块，构造密集连接网络；然后通过双三次下采样的方式取图像Y通道，构建训练数据集和测试数据集，并通过训练数据训练浅层连接网络；使用平均绝对误差作为网络的损失函数，判定网络训练是否达到要求；最后使用测试集，通过已训练好的网络进行图像超分辨率重建；本发明通过浅层密集连接网络，能更加有效地利用特征图，最终重构的超分辨率图像保留了更丰富的细节和更清晰地边缘轮廓，可用于天气状况预测、公安部门刑侦破案、电视显示器清晰度提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110136060B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201910332670.6
申请日：2019-04-24
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于浅层密集连接网络的单帧图像超分辨率重建方法，主要解决现有数字成像系统获得的图像分辨率低的问题；其实施过程为：首先通过跨层级联的方式构建密集连接块，而后堆叠两次密集连接块，构造密集连接网络；然后通过双三次下采样的方式取图像Y通道，构建训练数据集和测试数据集，并通过训练数据训练浅层连接网络；使用平均绝对误差作为网络的损失函数，判定网络训练是否达到要求；最后使用测试集，通过已训练好的网络进行图像超分辨率重建；本发明通过浅层密集连接网络，能更加有效地利用特征图，最终重构的超分辨率图像保留了更丰富的细节和更清晰地边缘轮廓，可用于天气状况预测、公安部门刑侦破案、电视显示器清晰度提升。
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公开(公告)号：CN110111256A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910350951.4
申请日：2019-04-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公开了一种基于残差蒸馏网络的图像超分辨率重建方法，主要解决现有方法重建效果差，资源消耗大的问题，其实现步骤为：1)构建残差蒸馏模块；2)级联残差蒸馏块构建残差蒸馏卷积群；3)级联低级特征提取网络、残差蒸馏模块和图像重建层构建残差蒸馏卷积网络；4)对公布的图像数据集进行预处理，并将处理后的数据分成训练数据集和测试数据集；5)利用训练数据集训练残差蒸馏网络；6)将测试数据集中的图像输入到残差蒸馏网络中，输出重建后的高分辨率图像。本发明提高了重建图像的清晰度，尤其在重建结构轮廓、自然纹理时，表现更佳，可用于受限设备采集图像的超分辨率重建。
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公开(公告)号：CN101551862B
公开(公告)日：2011-06-01
申请号：CN200910022500.4
申请日：2009-05-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边界距离场的血管中心路径高精度快速提取方法，主要解决在CTA血管造影体数据中血管提取速度慢和中心路径提取精度不高的问题。该方法包括：利用八叉树对体数据进行分块，并记录所有分块信息；利用每一分块的最大值和最小值与双阈值的关系，对血管进行提取和边界距离场计算；用原CTA数据中血管体素的梯度值倒数和拉普拉斯变换值之和作为边界距离初始值；建立基于边界距离场的最大代价生成树，并提取树的主干作为血管的初始中心路径；用重心法修正初始中心路径，使路径上的点都处于血管管腔横截面的重心处，得到最终的血管中心路径。本发明具有血管提取速度快，中心路径提取精度高的优点，适用于各种管腔组织的中心路径提取。
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公开(公告)号：CN101604453A
公开(公告)日：2009-12-16
申请号：CN200910023253.X
申请日：2009-07-08
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于分块策略的大规模数据场体绘制方法，主要解决现有基于GPU的体绘制方法存在的存储容量小的问题。其绘制过程是：分解整体体数据，生成多个大小相等的子块，并对生成的所有子块编号；计算每个子块与视平面的距离，并根据距离对子块按从后向前的顺序排序；采用八叉树结构组织子块，并利用八叉树排除无效子块中的体数据；根据顺序依次载入子块到纹理内存中；利用基于GPU的3D纹理体绘制算法逐个绘制子块，得到每个子块的绘制结果；在帧缓存中按从后向前的顺序混合所有子块的绘制结果，得到整体绘制图像。本发明具有载入体数据到纹理内存开销低、处理和绘制体数据速度快的优点，可用于数据规模大于GPU纹理内存容量体数据的快速绘制。
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公开(公告)号：CN101551862A
公开(公告)日：2009-10-07
申请号：CN200910022500.4
申请日：2009-05-13
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边界距离场的血管中心路径高精度快速提取方法，主要解决在CTA血管造影体数据中血管提取速度慢和中心路径提取精度不高的问题。该方法包括：利用八叉树对体数据进行分块，并记录所有分块信息；利用每一分块的最大值和最小值与双阈值的关系，对血管进行提取和边界距离场计算；用原CTA数据中血管体素的梯度值倒数和拉普拉斯变换值之和作为边界距离初始值；建立基于边界距离场的最大代价生成树，并提取树的主干作为血管的初始中心路径；用重心法修正初始中心路径，使路径上的点都处于血管管腔横截面的重心处，得到最终的血管中心路径。本发明具有血管提取速度快，中心路径提取精度高的优点，适用于各种管腔组织的中心路径提取。
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