基于深度学习进行SOHO/MDI磁图超分辨率重建的方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410390803.6

申请日：

2024-04-02

公开(公告)号：

CN117994135A

公开(公告)日：

2024-05-07

发明(设计)人：

覃瑛

申请人：

中国科学院云南天文台

申请人地址：

650200 云南省昆明市官渡区羊方旺396号

IPC主分类号：

G06T3/4053

IPC分类号：

G06T3/4046 G06N3/0464 G06N3/084 G06N3/0985

代理机构：

成都宏田知识产权代理事务所(普通合伙) 51337

代理人：

陈晓庭

法律状态：

公开

国省代码：

北京市

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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
2024-05-07	公开	公开
2024-05-24	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 3/4053申请日:20240402
2024-07-02	授权	授权

共 50 条

[21] 基于频域分析和深度学习的光场图像超分辨率重建方法 [P].

郁梅 ;

陈晔曜 ;

徐海勇 ;

蒋刚毅 .

中国专利 :CN113139898B ,2021-07-20

[22] 一种基于深度学习的质谱图像超分辨率重建方法 [P].

张晓哲 ;

赵凡 .

中国专利 :CN108062744B ,2018-05-22

[23] 基于深度学习的视频超分辨率重建方法及装置 [P].

马华东 ;

傅慧源 ;

张祚振 ;

王一凡 .

中国专利 :CN115205108B ,2025-06-20

[24] 一种基于深度学习的快速图像超分辨率重建方法 [P].

刘辉 ;

梁祖仲 .

中国专利 :CN109767386A ,2019-05-17

[25] 基于半耦合深度卷积字典学习的图像超分辨率重建方法 [P].

王力谦 ;

李东升 ;

邵文泽 ;

葛琦 .

中国专利 :CN115829834B ,2025-09-19

[26] 结合深度学习与梯度转换的单幅图像超分辨率重建方法 [P].

何小海 ;

陈敬勖 ;

陈洪刚 ;

滕奇志 ;

卿粼波 ;

熊淑华 .

中国专利 :CN106204489A ,2016-12-07

[27] 一种基于残差子图像的深度学习超分辨率重建方法 [P].

童同 ;

高钦泉 .

中国专利 :CN106683067B ,2017-05-17

[28] 一种基于深度学习的单遥感影像超分辨率方法 [P].

焦继宗 ;

裴修侗 ;

刘佳敏 .

中国专利 :CN116342392B ,2025-05-30

[29] 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

[30] 一种基于深度学习的图像超分辨率重建方法 [P].

甘伟 ;

郝鹏鹏 ;

杨崇杰 ;

刘乐言 .

中国专利 :CN119579409A ,2025-03-07

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