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公开(公告)号：CN117218005B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311476526.2
申请日：2023-11-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06T5/73 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像超分辨率的技术领域，公开了一种基于全距离特征聚合的单帧图像超分辨率方法及系统，包括以下步骤：利用通道上采样卷积层，将输入的低分辨率图像转换为通道数为C的浅层特征图；对浅层特征图进行短距离、中距离和长距离的特征提取，并聚合成为全距离特征图；利用基于亚像素卷积的通道下采样卷积层，将全距离特征图的通道数由C下采样至输入的低分辨率图像的通道数。本发明提供的超分辨率方法克服了原有经典超分辨率模型提取的特征信息尺度单一的问题，充分利用多尺度特征信息以
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117173025B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311437434.3
申请日：2023-11-01
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于跨层混合注意力Transformer的单帧图像超分辨率方法及系统，涉及图像超分辨率领域，方法包括：提取低分辨率图像的浅层特征；采用多级混合注意力模块对浅层特征进行多次深层特征提取，保留每一级混合注意力模块的输出作为中间特征图，最后一级混合注意力模块的输出作为第一关联特征；捕捉各级中间特征图的多尺度上下文信息，得到第二关联特征；捕捉各级中间特征图之间的通道依赖关系，得到第三关联特征；对第一关联特征、第二关联特征和第三关联特征进行特征融合，得到深层全局特征；对深层全局特征进行上采样，得到重建的高分辨率图像。本发明提升了超分辨率中的图像信息利用率和细节重建能力，增强了全局特征表达能力。
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公开(公告)号：CN112149535B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202010953936.1
申请日：2020-09-11
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种结合SegNet和U‑Net网络的车道线检测方法，包括以下步骤：制作数据集和标签；构建基于SegNet的车道线检测网络；将U‑Net网络的跳跃连接结构加入所述的基于SegNet的车道线检测网络，得到一种结合SegNet和U‑Net的车道线检测网络；使用所述结合SegNet和U‑Net网络的车道线检测网络对待识别的行车场景图像进行检测，得到检测结果。本发明提出车道线检测方法，克服原有SegNet模型提取的特征过于单一的问题，提高车道线检测的精度。
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公开(公告)号：CN117173025A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311437434.3
申请日：2023-11-01
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T3/40 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了基于跨层混合注意力Transformer的单帧图像超分辨率方法及系统，涉及图像超分辨率领域，方法包括：提取低分辨率图像的浅层特征；采用多级混合注意力模块对浅层特征进行多次深层特征提取，保留每一级混合注意力模块的输出作为中间特征图，最后一级混合注意力模块的输出作为第一关联特征；捕捉各级中间特征图的多尺度上下文信息，得到第二关联特征；捕捉各级中间特征图之间的通道依赖关系，得到第三关联特征；对第一关联特征、第二关联特征和第三关联特征进行特征融合，得到深层全局特征；对深层全局特征进行上采样，得到重建的高分辨率图像。本发明提升了超分辨率中的图像信息利用率和细节重建能力，增强了全局特征表达能力。
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公开(公告)号：CN112149535A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010953936.1
申请日：2020-09-11
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种结合SegNet和U‑Net网络的车道线检测方法，包括以下步骤：制作数据集和标签；构建基于SegNet的车道线检测网络；将U‑Net网络的跳跃连接结构加入所述的基于SegNet的车道线检测网络，得到一种结合SegNet和U‑Net的车道线检测网络；使用所述结合SegNet和U‑Net网络的车道线检测网络对待识别的行车场景图像进行检测，得到检测结果。本发明提出车道线检测方法，克服原有SegNet模型提取的特征过于单一的问题，提高车道线检测的精度。
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公开(公告)号：CN117218005A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311476526.2
申请日：2023-11-08
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T3/40 , G06V10/40 , G06T5/00 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及图像超分辨率的技术领域，公开了一种基于全距离特征聚合的单帧图像超分辨率方法及系统，包括以下步骤：利用通道上采样卷积层，将输入的低分辨率图像转换为通道数为C的浅层特征图；对浅层特征图进行短距离、中距离和长距离的特征提取，并聚合成为全距离特征图；利用基于亚像素卷积的通道下采样卷积层，将全距离特征图的通道数由C下采样至输入的低分辨率图像的通道数。本发明提供的超分辨率方法克服了原有经典超分辨率模型提取的特征信息尺度单一的问题，充分利用多尺度特征信息以复原精细的细节，同时抑制冗余噪声对图像重建的干扰。
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