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公开(公告)号：CN117455772A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311409579.2
申请日：2023-10-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/42 , G06N3/0464 , G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于空间和角度信息融合的光场角度域超分辨率方法。本发明步骤：S1：构建光场子孔径图像训练数据集、测试数据集；S2：构建光场角度超分辨率深度神经网络模型；S3：为光场角度超分辨率网络模型设计损失函数；S4：利用训练好的光场角度超分辨率深度神经网络模型，在测试数据集上进行光场角度超分辨率任务测试。本发明提出的空间‑角度信息融合模块通过自注意力机制在光场子孔径图像的全局范围内提取到更强的空间特征，利用局部隐式函数建立更具体的角度依赖关系，再通过融合产生新的空间‑角度特征，具有更强的信息表达能力。本发明构建的模型在稀疏视角采样下的光场角度超分辨率任务中能够重建出更精准的结果。
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公开(公告)号：CN119477697A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411606722.1
申请日：2024-11-11
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于局部神经几何学习的光场空‑角连续域超分辨率方法，属于深度学习与计算机视觉领域，包括S1、获取光场极几何图像，并构建神经网络模型；S2、将光场图像的子孔径图像阵列送入空‑角感知几何编码模块，得到空‑角感知的潜在几何编码；S3、将空‑角感知的潜在几何编码送入局部神经几何学习模块，得到空‑角连续域潜在几何编码；S4、将空‑角连续域潜在几何编码送入扩展渲染模块，得到光场图像；S5、设置损失函数；S6、利用神经网络模型，进行光场‑空角连续域超分辨率任务测试；本发明提供的基于局部神经几何学习的光场空‑角连续域超分辨率方法，可实现光场图像空间维度和角度维度同时且任意尺度的超分辨率。
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公开(公告)号：CN119624775A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411725650.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06T3/4053 , G06T15/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种六平面特征表示增强的超分辨率动态神经辐射场方法。包括步骤：1：构建低分辨率的动态神经辐射场模型，生成初始六平面特征图；2：构建特征增强网络模型，生成特征增强六平面特征图；3：根据特征增强的六平面特征图，进行高分辨率视点合成；4：训练超分辨率动态神经辐射场模型；5：利用训练好的超分辨率动态神经辐射场模型，在测试数据集上测试。本发明将时间和空间信息整合到一个超分辨率动态神经辐射场框架。本发明构建的六平面特征表示增强超分辨率动态神经辐射场模型，显著提高了生成图像的细节和真实感，确保了生成图像的整体结构和颜色分布，特别是处理复杂的动态变化场景时，能在生成高质量图像的同时降低内存使用。
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公开(公告)号：CN119600318A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411584099.4
申请日：2024-11-07
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种气象特征图像聚类与模糊融合的非气象目标识别方法。首先对毫米波云雷达气象数据进行预处理。然后生成气象数据参量特征图像，将二维气象数据数组转化为二维伪彩图像。通过分析气象目标和非气象目标在数据图像上的分布特征，利用图像分割大模型将气象数据参量特征图像划分成不同的潜在目标区域，提取潜在目标区域内的参量特征，计算反射率因子的平均径向纹理和库间变化程度、径向速度的区域平均值和方差、速度谱宽的区域平均值参量特征统计信息。采用模糊逻辑融合算法确定统计信息的模糊隶属函数，设置模糊规则计算每个数据点的模糊隶属度，加权求和法去模糊化得到与阈值相比的判断值。本发明提高了识别非气象目标的准确性。
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