公开(公告)号：CN118333860B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410749049.0

申请日：2024-06-12

Applicant: 济南大学

Inventor： 隋天宝 ,  吕娜 ,  王慧璇 ,  彭京亮

IPC: G06T3/4053 ,  G06T3/4007 ,  G06T3/4046 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本申请公开了一种残差增强的频率空间相互学习的人脸超分辨率方法，涉及图像处理技术领域，从频率分支基于傅里叶变换，捕捉全局信息，空间分支基于空间域提取局部信息。在两个分支中引入倒残差模块，丰富特征提取；其次，在空间分支内引入空间注意力增强的残差模块，通过细粒度的注意力优化空间特征。在人脸图像重建阶段，引入具有远程跳跃连接的残差模块，充分利用低层和高层特征保证图像生成结果的准确性。最后将人脸图像重建阶段生成高分辨率人脸图像与高分辨率原始人脸图像通过损失函数计算损失，实现了对人脸超分辨率网络的优化，最终经过迭代优化后，使得人脸超分辨率网络可以生成细节丰富、视觉效果更好的高分辨率人脸图像。

公开(公告)号：CN112925936B

公开(公告)日：2022-08-12

申请号：CN202110196648.0

申请日：2021-02-22

Applicant: 济南大学

Inventor： 吕娜 ,  王颖 ,  冯志全 ,  彭京亮

IPC: G06F16/535 ,  G06F16/583 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本公开提供了一种基于深度哈希的运动捕获数据检索方法及系统，所述方案包括：基于运动捕获数据库中的运动捕获数据序列，生成每段运动捕获数据的运动表示图像；构建深度哈希特征提取模型，通过预训练的深度哈希特征提取模型提取所述运动表示图像的哈希特征；对于待检索的运动捕获数据，提取其哈希特征，并计算待检索的运动捕获数据哈希特征与所述运动捕获数据库中每段运动捕获数据哈希特征的距离，选择距离最近的前k个数据作为检索结果。本公开所述方案相对于现有技术具有更高的检索精度和效率。

公开(公告)号：CN106341676A

公开(公告)日：2017-01-18

申请号：CN201610865067.0

申请日：2016-09-29

Applicant: 济南大学

Inventor： 杨晓晖 ,  冯志全 ,  唐好魁 ,  徐涛 ,  蒋彦 ,  吕娜

IPC: H04N13/00 ,  H04N19/597

CPC classification number: H04N13/128 ,  H04N13/161 ,  H04N19/597

Abstract: 本发明公开了基于超像素的深度图像预处理和深度空洞填充方法，包括以下步骤：步骤一：待处理的深度图像的超像素分割：对于该待处理的深度图像对应的彩色图像进行超像素分割，然后利用彩色图像的分割结果对该待处理的深度图像进行分割；步骤二：基于超像素的深度图像预处理；步骤三：虚拟视点深度图像超像素分割：利用待处理的深度图像对应的彩色图像和预处理后的深度图像进行三维变换，生成虚拟视点初始彩色图像和虚拟视点初始深度图像，对虚拟视点初始深度图像进行超像素分割；步骤四：虚拟视点深度图像填充。本发明采用基于超像素的深度图像预处理和基于超像素的深度空洞处理，空洞填充准确性较高，计算量较小，有利于视点合成的实时实现。