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公开(公告)号:CN119963422A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202510146434.0
申请日:2025-02-10
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06T5/10 , G06T5/70 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/09 , G06V10/774
Abstract: 本申请涉及一种基于DCT域的图像质量增强方法、装置、设备及介质,尤其涉及图像处理技术领域。包括:对JPEG比特流进行熵解码得到DCT系数;通过基于块的相关性增强模块和基于点的相关性增强模块,从DCT系数中提取基于块的相关性,以及基于点的相关性;对基于块的相关性和基于点的相关性进行增强得到高质量图像的DCT系数;对高质量图像的DCT系数进行编码储存在磁盘,或者,对高质量图像的DCT系数进行解码显示高质量图像。本申请解决现有DCT域方法难以处理弱相关DCT系数图像质量增强性能不理想的问题。
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公开(公告)号:CN118840290A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410739061.3
申请日:2024-06-07
Applicant: 北京航空航天大学 , 北京空间飞行器总体设计部
IPC: G06T5/77 , G06T7/10 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80
Abstract: 本公开实施例涉及一种基于语义先验的压缩火星图像质量增强方法和装置,其中该方法包括:获取待处理压缩火星图像,基于语义的匹配模块对待处理压缩火星图像进行匹配,获取参考图像对;将待处理压缩火星图像和参考图像对输入已训练的火星图像质量增强模型进行处理,获取增强火星图像。采用上述技术方案,能够解决现有的质量增强技术不足以提高火星图像的质量的技术问题,通过定量与定性分析火星图像特性,并设计网络结构与模块充分利用火星图像特性先验辅助质量增强的过程,能够有效增强压缩火星图像的质量,节省地面火星间数据传输的带宽资源。
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公开(公告)号:CN111415311B
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202010231334.5
申请日:2020-03-27
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
Abstract: 本发明实施例涉及一种资源节约型图像质量增强模型。其中,该模型包括:质量增强模块以及质量评估模块,其中:质量增强模块包括多个层级的质量增强单元,根据质量增强单元的层级对输入图像进行递进式优化;质量评估模块,用于分别对质量增强单元的图像优化结果进行判断,在图像优化结果符合预设条件时,输出增强图像,实现了在递进式增强图像的同时,评估已增强图像的质量,在图像的质量达到预设质量阈值的情况下,则结束增强,输出已增强图像。本发明解决了由于相关技术中针对不同质量的压缩图像需要分别训练模型和增强,从而无法实现图片盲质量增强的技术问题,同时节约了计算资源。
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公开(公告)号:CN111415311A
公开(公告)日:2020-07-14
申请号:CN202010231334.5
申请日:2020-03-27
Applicant: 北京航空航天大学杭州创新研究院
Abstract: 本发明实施例涉及一种资源节约型图像质量增强模型。其中,该模型包括:质量增强模块以及质量评估模块,其中:质量增强模块包括多个层级的质量增强单元,根据质量增强单元的层级对输入图像进行递进式优化;质量评估模块,用于分别对质量增强单元的图像优化结果进行判断,在图像优化结果符合预设条件时,输出增强图像,实现了在递进式增强图像的同时,评估已增强图像的质量,在图像的质量达到预设质量阈值的情况下,则结束增强,输出已增强图像。本发明解决了由于相关技术中针对不同质量的压缩图像需要分别训练模型和增强,从而无法实现图片盲质量增强的技术问题,同时节约了计算资源。
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公开(公告)号:CN120070281A
公开(公告)日:2025-05-30
申请号:CN202510135795.5
申请日:2025-02-07
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06T5/90 , G06T3/4038 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及计算机视觉技术领域,尤其涉及一种双目火星图像的质量增强方法、装置、设备、介质及产品。包括:获取双目火星图像对,双目火星图像对包括左目压缩火星图像和右目压缩火星图像;将双目火星图像对输入预训练图像质量增强模型,得到预训练图像质量增强模型输出的增强图像对,增强图像对包括左目火星增强图像和右目火星增强图像;其中,预训练图像质量增强模型基于预建的双目火星图像数据集训练优化得到,预训练图像质量增强模型包括特征提取组件、基于注意力的跨视角网络和图像重建组件。
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