图像重构 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

发明已授权

本发明公开了一种基于分数型范数低秩约束的CS‑MRI图像重构方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种利用相似图像块间相关性对其构成的矩阵进行低秩约束的图像重构方法。首先根据欧式距离寻找相似图像块并构建相似图像块矩阵，然后采用一种分数型范数约束相似图像块矩阵的低秩特性，最后利用交替方向乘子法优化求解建立的图像重构模型。本发明对相似图像块矩阵施加分数型范数的低秩约束，有效提取了图像的结构相似性，同时分别对图像重构模型的各子问题进行精确求解，使获得的图像有效抑制了欠采样导致的伪影现象，恢复出大量细节纹理，在视觉效果上更接近于真实图像，因此可用于医学图像的重构。

📄 2022112992553 📂 G06T11_00 👤 重庆渝鲁行信息技术有限公司 📅 2022-10-24

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基于图像重构和哈希算法的人脸识别方法

发明已授权

本发明公开了基于图像重构和哈希算法的人脸识别方法，采用图像重构模型，利用尺度变量ap，有效地去除了人脸图像中遮挡、掩饰，解决了人脸图像中光照不均匀和图像漂移的问题。引入Hash矩阵，将高维的数据矩阵映射到了一个低维的数据空间，大大地减小了算法的计算量。本发明在保证识别精度的情况下，既能有效处理人脸识别中多输入的问题，又能提高算法的识别效率。

📄 2014108503047 📂 G06K9_00 👤 南京信息工程大学 📅 2014-12-31

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一种基于多尺度多粒度特征解耦的图像重构方法及系统

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本发明属于图像领域，具体涉及一种基于多尺度多粒度特征解耦的图像重构方法及系统，包括提供一种深度隐变量特征解耦生成模型，模型包括编码器、隐空间特征解耦、分类模型和重构模型四个模块，利用编码器对图像进行编码，得到包含多粒度语义信息的深度隐变量；分类模型根据解耦后的深度隐变量包含的粗粒度信息，对图像的所属类别进行细化；重构模型对解耦后的深度隐变量进行解码，得到重构生成图像；本发明利用多尺度多粒度语义标签将深度隐变量生成模型的隐空间有监督的解耦成不同层次的语义类别的子空间，更好地学习到图像中不同粒度层次的语义信息，从而能更好地应用于生成任务。

📄 2021114015676 📂 G06V10_764 👤 重庆邮电大学 📅 2021-11-24

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基于张量积复小波紧框架的磁共振图像快速重构方法

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本发明公开了基于张量积复小波紧框架的磁共振图像快速重构方法，为磁共振快速成像提供了新的研究方法。本发明利用笛卡尔采样轨迹模式对K空间数据进行欠采样，极大地提高设备扫描速度；基于张量积复小波紧框架的稀疏变换，对图像从多方向进行分解，提高了磁共振成像的精度；利用投影快速迭代软阈值算法求解图像重构中的凸优化问题，加快了磁共振图像重构的速度；且在投影快速迭代软阈值算法中，采用基于双变量收缩方法自适应地计算正则化参数，不仅舍去了对参数盲目选取的过程，更是提高了图像的重构质量。

📄 201811124319X 📂 G01R33_561 👤 浙江理工大学 📅 2018-09-26

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一种基于分数型范数低秩约束的CS-MRI图像重构方法

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