结合深度学习与梯度转换的单幅图像超分辨率重建方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201610545884.8

申请日：

2016-07-12

公开(公告)号：

CN106204489A

公开(公告)日：

2016-12-07

发明(设计)人：

何小海陈敬勖陈洪刚滕奇志卿粼波熊淑华

申请人：

申请人地址：

610065 四川省成都市武侯区一环路南一段24号

IPC主分类号：

G06T500

IPC分类号：

代理机构：

代理人：

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2016-12-07	公开	公开
2019-04-16	授权	授权
2017-01-04	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101695169561 IPC(主分类):G06T 5/00 专利申请号:2016105458848 申请日:20160712

共 50 条

[41] 基于深度学习面向真实场景的红外图像超分辨率重建方法 [P].

师奕峰 ;

陈楠 ;

姚立斌 ;

张济清 ;

毛文彪 ;

朱芳 ;

普跃升 .

中国专利 :CN117422620A ,2024-01-19

[42] 一种基于深度学习的红外图像超分辨率重建方法 [P].

陈钱 ;

展梦灵 .

中国专利 :CN112001843B ,2020-11-27

[43] 密集连接生成对抗网络单幅图像超分辨率重建方法 [P].

李素梅 ;

陈圣 .

中国专利 :CN110570353A ,2019-12-13

[44] 基于增强非局部总变分模型先验的单幅图像超分辨率重建方法 [P].

任超 ;

何小海 ;

熊淑华 ;

王正勇 ;

滕奇志 ;

卿粼波 .

中国专利 :CN109064402B ,2018-12-21

[45] 基于全局自注意力网络的单幅图像超分辨率重建方法 [P].

曾坤 ;

刘华锐 ;

方金生 ;

林汉江 ;

闫志强 .

中国专利 :CN117830092A ,2024-04-05

[46] 显微图像的深度学习超分辨率重建方法、介质及电子设备 [P].

黄钢 ;

叶学华 ;

聂生东 .

中国专利 :CN112465701A ,2021-03-09

[47] 一种基于深度学习迭代上下采样的图像超分辨率重建方法 [P].

胡靖 ;

李欣妍 ;

吴锡 .

中国专利 :CN111353940B ,2020-06-30

[48] 基于梯度轮廓例子字典和加权自适应p范数的单幅图像超分辨率重建方法 [P].

李滔 ;

董秀成 .

中国专利 :CN108537734A ,2018-09-14

[49] 一种图像超分辨率重建方法 [P].

曹雪 ;

王宇桐 ;

禹晶 ;

肖创柏 .

中国专利 :CN105976318A ,2016-09-28

[50] 一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法 [P].

郭松 ;

王海军 ;

苏建娜 ;

项锐 ;

魏永峰 .

中国专利 :CN119809933A ,2025-04-11

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