公开(公告)号：CN114170078B

公开(公告)日：2025-05-02

申请号：CN202111366822.8

申请日：2021-11-18

Applicant: 天讯瑞达通信技术有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 杨铀 ,  吕锐 ,  曹雪松 ,  刘琼 ,  徐淑珍 ,  林宁 ,  于瑞泽 ,  匡胜贵 ,  童玲

IPC: G06T3/4053 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于图神经网络的双目图像超分辨率方法及装置，方法包括：将低分辨率双目图像输入到特征提取网络中生成初始特征；将所述初始特征输入到双目交互网络中，确定不同视点之间的第一残差特征以及高分辨率和低分辨率特征之间的第二残差特征；将所述第一残差特征和所述第二残差特征融合后输入重建网络，得到重建特征；根据所述重建特征输出超分辨率图片。本发明能够实现更好的超分辨率性能，并减少超分辨率结果中错误的纹理和模糊的细节，可广泛应用于图像处理技术领域。

公开(公告)号：CN114170078A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111366822.8

申请日：2021-11-18

Applicant: 天讯瑞达通信技术有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 杨铀 ,  吕锐 ,  曹雪松 ,  刘琼 ,  徐淑珍 ,  林宁 ,  于瑞泽 ,  匡胜贵 ,  童玲

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/50 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了基于图神经网络的双目图像超分辨率方法及装置，方法包括：将低分辨率双目图像输入到特征提取网络中生成初始特征；将所述初始特征输入到双目交互网络中，确定不同视点之间的第一残差特征以及高分辨率和低分辨率特征之间的第二残差特征；将所述第一残差特征和所述第二残差特征融合后输入重建网络，得到重建特征；根据所述重建特征输出超分辨率图片。本发明能够实现更好的超分辨率性能，并减少超分辨率结果中错误的纹理和模糊的细节，可广泛应用于图像处理技术领域。

公开(公告)号：CN112862871B

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202110074813.5

申请日：2021-01-20

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 杨铀 ,  于瑞泽 ,  刘琼

IPC: G06T7/33 ,  G06T5/50 ,  G06T3/4023 ,  G06N3/084 ,  G06V10/75

Abstract: 本申请实施例提供的图像融合方法及装置，该方法包括：获取多张待融合图像，其中，多张待融合图像为针对同一场景的多个视角和/或多个光谱的图像。对多张待融合图像进行粗配准处理，得到粗配准后的多张待融合图像。将粗配准后的多张待融合图像输入至预设模型中，以使得预设模型输出融合后的目标图像。其中，预设模型为用于对图像进行融合的模型，预设模型是根据多组样本进行学习得到的，每组样本中包括样本待融合图像和样本目标图像，多组样本中的样本待融合图像为针对至少一个场景的多个视角和/或多个光谱的图像。通过对多张待融合图像先后进行粗配准及精细配准处理，实现对任意场景下的多视角多光谱图像进行图像融合的技术效果。

公开(公告)号：CN114170678A

公开(公告)日：2022-03-11

申请号：CN202111366488.6

申请日：2021-11-18

Applicant: 天讯瑞达通信技术有限公司 ,  华中科技大学

Inventor： 林宁 ,  王吉星 ,  杨铀 ,  曹雪松 ,  刘琼 ,  徐淑珍 ,  于瑞泽 ,  匡胜贵 ,  童玲

IPC: G06V40/20 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了基于多重空间图和时间融合的行人轨迹预测方法及装置，方法包括：获取目标场景下各个行人的行人轨迹集合，其中，所述行人轨迹包括行人的空间位置信息和时间信息；从所述行人轨迹集合中提取空间局部信息、空间全局信息、时序局部信息和时序全局信息；将所述空间局部信息和所述空间全局信息进行第一融合，得到多重空间特征；将所述时序局部信息和所述时序全局信息进行第二融合，得到时序特征；根据所述多重空间特征和所述时序特征，确定目标行人的轨迹预测信息。本发明提高了行人轨迹预测的准确性，可广泛应用于人工智能技术领域。

公开(公告)号：CN112862871A

公开(公告)日：2021-05-28

申请号：CN202110074813.5

申请日：2021-01-20

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 杨铀 ,  于瑞泽 ,  刘琼

IPC: G06T7/33 ,  G06T5/50 ,  G06T3/40 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本申请实施例提供的图像融合方法及装置，该方法包括：获取多张待融合图像，其中，多张待融合图像为针对同一场景的多个视角和/或多个光谱的图像。对多张待融合图像进行粗配准处理，得到粗配准后的多张待融合图像。将粗配准后的多张待融合图像输入至预设模型中，以使得预设模型输出融合后的目标图像。其中，预设模型为用于对图像进行融合的模型，预设模型是根据多组样本进行学习得到的，每组样本中包括样本待融合图像和样本目标图像，多组样本中的样本待融合图像为针对至少一个场景的多个视角和/或多个光谱的图像。通过对多张待融合图像先后进行粗配准及精细配准处理，实现对任意场景下的多视角多光谱图像进行图像融合的技术效果。