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公开(公告)号：CN116612005A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310583976.5
申请日：2023-05-23
Applicant: 北京印刷学院
Abstract: 本发明提供了一种高光谱图像超分辨率重建方法、装置和电子设备，涉及图像处理的技术领域，包括：获取训练样本集和待重建的目标高分辨率多光谱图像和目标低分辨率高光谱图像，构建空间退化表征网络、光谱退化表征网络和用于图像重建的融合网络，先对空间退化表征网络和光谱退化表征网络同时进行预训练，再对融合网络、预训练后的空间退化表征网络和预训练后的光谱退化表征网络进行联合训练，最后利用联合训练后的融合网络对目标高分辨率多光谱图像和目标低分辨率高光谱图像进行融合处理，得到重建后的高分辨率高光谱图像。解决了现有的非盲的图像融合方法存在的重建图像精度低甚至失败的技术问题。
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公开(公告)号：CN112532981B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011391716.0
申请日：2020-12-01
Applicant: 北京印刷学院
IPC: H04N19/124 , H04N19/186 , H04N19/625
Abstract: 本申请实施例提供用于图像压缩的方法、设备和计算机可读存储介质，包括：将原始图像进行明度、彩度和色调角LCH颜色空间转换，对转换后的图像在各通道上分别进行离散余弦变换DCT，得到各通道的DCT数据；对各通道的DCT数据分别进行函数模型量化，得到各通道压缩后数据；将各通道压缩后数据分别进行反DCT变换以及LCH颜色空间逆转换得到原始图像的压缩图像。本申请实施例方法通过将原始彩色图像利用量化函数对图像进行量化，能够使量化时根据图像颜色信息的变化调整量化过程，提高彩色图像压缩质量。
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公开(公告)号：CN112848727A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110020814.1
申请日：2021-01-07
Applicant: 北京印刷学院
IPC: B41M5/00
Abstract: 本申请实施例提供一种图像网目调呈色的加网方法、印刷方法、系统及装置，该方法包括将待加网图像中的每个像素划分成多个栅格，形成与像素对应的由所述多个栅格组成的一个网格；根据网点函数分别计算所述多个栅格的阈值，获得栅格阈值矩阵，其中，所述网点函数包括第一函数和第二函数，通过所述第一函数确定四角部分网点向网格中心点扩展的面积，通过所述第二函数确定中心网点向所述网格顶点扩展的面积；根据所述栅格阈值矩阵，对所述待加网图像进行归一化处理，获得加网图像；将所述加网图像进行印刷，获得印刷图像，能够避免网点搭角，使印刷图像的阶调层次均匀变化。
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公开(公告)号：CN116630159A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310610809.5
申请日：2023-05-26
Applicant: 北京印刷学院
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06V10/80 , G06V10/54 , G06V10/422 , G06V10/58 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种光谱图像的融合超分辨率方法、系统及电子设备，对初始低分辨率高光谱图像进行空间上采样，得到第一高分辨率高光谱图像；对初始高分辨率RGB图像依次进行空间下采样和空间上采样，得到第一高分辨率RGB图像；分别提取初始高分辨率RGB图像、第一高分辨率RGB图像和第一高分辨率高光谱图像的多阶特征向量；融合全部多阶特征向量和第一高分辨率高光谱图像以得到第二高分辨率高光谱图像。采用本发明能够利用已有高分辨率RGB图像对低分辨率高光谱图像进行超分辨率重建，从而获得高分辨率高光谱图像。
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公开(公告)号：CN112532981A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011391716.0
申请日：2020-12-01
Applicant: 北京印刷学院
IPC: H04N19/124 , H04N19/186 , H04N19/625
Abstract: 本申请实施例提供用于图像压缩的方法、设备和计算机可读存储介质，包括：将原始图像进行明度、彩度和色调角LCH颜色空间转换，对转换后的图像在各通道上分别进行离散余弦变换DCT，得到各通道的DCT数据；对各通道的DCT数据分别进行函数模型量化，得到各通道压缩后数据；将各通道压缩后数据分别进行反DCT变换以及LCH颜色空间逆转换得到原始图像的压缩图像。本申请实施例方法通过将原始彩色图像利用量化函数对图像进行量化，能够使量化时根据图像颜色信息的变化调整量化过程，提高彩色图像压缩质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116773018A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310738127.2
申请日：2023-06-21
Applicant: 北京印刷学院
Abstract: 本发明提供一种计算光谱成像的空谱联合图像重建方法及系统，包括：根据CASSI系统获得目标对象的二维混叠图像；将二维混叠图像进行预处理，得到第一高光谱图像；对第一高光谱图像交替进行空间注意力机制和下采样处理，确定空间特征；其中，空间注意力机制包括：对输入数据按照空间维度展开进行注意力机制运算得到中间空间特征；对空间特征交替进行上采样、光谱注意力机制和全局跳跃连接处理，确定第二高光谱图像；其中，光谱注意力机制包括：融合对输入数据按照光谱维度展开进行注意力机制运算得到的光谱全局特征和光谱局部特征，获得光谱特征；全局跳跃连接包括：对光谱特征和对应尺度的中间空间特征进行相加。本发明提高了重建高光谱图像的精度。
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公开(公告)号：CN113409193B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202110682864.6
申请日：2021-06-18
Applicant: 北京印刷学院
Abstract: 本发明提供了一种高光谱图像的超分辨率重建方法和装置，涉及光谱成像的技术领域，包括将低分辨率高光谱图像转换得到的低分辨率RGB彩色图像，与第一高分辨率RGB彩色图像进行邻域匹配，确定每个匹配点在目标高分辨率高光谱图像上的对应相似光谱信息；根据第一高分辨率RGB彩色图像和第二高分辨率RGB彩色图像转换得到的第一高分辨率XYZ图像、第二高分辨率XYZ图像和相似光谱信息的拟合结果，确定每个匹配点在目标高分辨率高光谱图像的真实光谱信息，通过邻域匹配方式对相似光谱进行匹配，保留了原高光谱图像的空间结构信息，可快速重构高分辨率高光谱图像且具有较高的重建精度。
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公开(公告)号：CN112927149B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202110190528.X
申请日：2021-02-18
Applicant: 北京印刷学院
IPC: G06T5/00 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种高光谱图像的空间分辨率增强方法、装置及电子设备，获取目标高光谱图像和目标高光谱图像对应的高分辨率图像；将高分辨率图像预设分块处理得到的每个图像块作为当前图像块，执行以下步骤：对当前图像块进行均值聚类处理，确定当前图像块中的多个目标聚类中心及每个目标聚类中心对应的簇；根据每个目标聚类中心的位置信息，获取对应的光谱特征；基于每个目标聚类中心对应的光谱特征和簇，对当前图像块进行图像重构，得到当前图像块对应的高空间分辨率高光谱图像块；将多个图像块分别对应的高空间分辨率高光谱图像块进行拼合，得到目标高光谱图像对应的高空间分辨率的高光谱图像。本申请能够提高高光谱图像的空间分辨率。
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公开(公告)号：CN114155178A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111483816.0
申请日：2021-12-07
Applicant: 北京印刷学院
Abstract: 本申请提供一种光谱图像的构建方法、装置、设备和存储介质，所述方法，包括：获取待处理光谱图像和所述待处理光谱图像对应的彩色图像；对所述待处理光谱图像进行预处理，得到预处理光谱图像；将所述预处理光谱图像和所述彩色图像输入特征学习器进行多层特征学习处理，得到目标光谱图像，所述多层特征学习处理包括多个深层特征学习处理和多个浅层特征学习处理。上述光谱图像构建方法、装置、设备和存储介质，充分挖掘彩色图像由深层到浅层的所有特征，实现快速重建高精度的高分辨率高光谱图像。
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公开(公告)号：CN114155178B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202111483816.0
申请日：2021-12-07
Applicant: 北京印刷学院
IPC: G06T5/50 , G06T7/90 , G06T3/4076 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/58
Abstract: 本申请提供一种光谱图像的构建方法、装置、设备和存储介质，所述方法，包括：获取待处理光谱图像和所述待处理光谱图像对应的彩色图像；对所述待处理光谱图像进行预处理，得到预处理光谱图像；将所述预处理光谱图像和所述彩色图像输入特征学习器进行多层特征学习处理，得到目标光谱图像，所述多层特征学习处理包括多个深层特征学习处理和多个浅层特征学习处理。上述光谱图像构建方法、装置、设备和存储介质，充分挖掘彩色图像由深层到浅层的所有特征，实现快速重建高精度的高分辨率高光谱图像。
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