基于彩色约束项与字典学习的深度图像上采样方法及系统
实质审查的生效
摘要

本发明提供一种基于彩色约束项与字典学习的深度图像上采样方法及系统,通过获取由高分辨率深度图像和低分辨率深度图像构成的数据集;将数据集中各图像划分成多个图像块,获取每个图像块对应的特征空间;对特征空间进行聚类形成多个特征子空间,并以其作为训练样本,构建字典学习算法模型;以彩色图像的先验信息作为模型约束,利用训练样本和字典学习算法模型,迭代求解模型参数,得到低分辨率深度图像与高分辨率深度图像之间的映射关系;基于映射关系进行低分辨率深度图像上采样,可以获取边缘清晰、细节完整的高分辨率深度图像。

基本信息
专利标题 :
基于彩色约束项与字典学习的深度图像上采样方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114359040A
申请号 :
CN202111395910.0
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2021-11-23
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王春兴薛泽颖万文博
申请人 :
山东师范大学
申请人地址 :
山东省济南市历下区文化东路88号
代理机构 :
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 :
邓建国
优先权 :
CN202111395910.0
主分类号 :
G06T3/40
IPC分类号 :
G06T3/40  G06V10/772  G06V10/77  G06V10/774  G06V10/762  G06K9/62  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T3/00
在图像平面内的图形图像转换
G06T3/40
整个或部分图像的缩放
法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 3/40
申请日 : 20211123
2022-04-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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