公开(公告)号：CN116128747A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211582251.6

申请日：2022-12-08

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 齐娜 ,  黄隆禄 ,  朱青

IPC: G06T5/00 ,  G06V10/30 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762

Abstract: 公开了基于结构化张量稀疏模型的多光谱图像去噪方法及装置，结构化张量稀疏模型基于张量稀疏表示，集成非局部中心化张量稀疏约束。该模型能够稀疏地表示组域中的多维信号，在统一的框架中同时实现多维信号的局部内在张量稀疏正则化和非局部相似性。从一组张量中学习正交字典，以生成这一组张量所属空间的基底，而不是分解每个张量，可以减少字典原子的数量。利用数据的统计特性自适应的确定了折衷参数，设计一种有效的算法来解决所提出的模型的优化问题。因此，能够利用全频带图像块组之间的结构相似性，集成非局部中心化张量稀疏约束，能够稀疏地表示组域中的多维信号，在统一的框架中同时实现多维信号的局部内在张量稀疏正则化和非局部相似性。

公开(公告)号：CN116596757A

公开(公告)日：2023-08-15

申请号：CN202310395979.6

申请日：2023-04-13

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 朱青 ,  许伟 ,  齐娜 ,  黄隆禄 ,  曹坤 ,  赵溪源

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/50 ,  G06T5/00

Abstract: 基于非局部自回归模型的深度图像超分辨率方法及装置，具有很好的客观结果，边界纹理更加清晰且几乎没有伪影存在，能够有效的压制噪声，具有最清晰的纹理而且几乎没有锯齿状的边界。方法包括：(1)向系统输入低分辨率的深度图和对应的彩图；(2)对低分辨率深度图像进行插值，并提取其轮廓；(3)对彩色图像进行轮廓提取，并利用深度图轮廓去除多余的纹理，获得特征图；(4)将插值后的深度图进行分块，训练多方向字典；(5)利用插值后的深度图计算自回归系数；(6)利用插值后的深度图和彩图的特征图，计算相似图像块；(7)利用多方向字典和重建模型，重建深度图；(8)输出重建后的高质量深度图。