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1. WO2020093423 - SYSTEMS AND METHODS FOR SUPER-RESOLUTION SYNTHESIS BASED ON WEIGHTED RESULTS FROM RANDOM FOREST CLASSIFIER

Publication Number WO/2020/093423
Publication Date 14.05.2020
International Application No. PCT/CN2018/115277
International Filing Date 13.11.2018
IPC
G06T 3/40 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
3Geometric image transformation in the plane of the image
40Scaling of a whole image or part thereof
Applicants
  • HONG KONG APPLIED SCIENCE AND TECHNOLOGY RESEARCH INSTITUTE COMPANY LIMITED [CN]/[CN]
Inventors
  • WANG, Yan
  • LI, Hailiang
  • LIU, Yang
  • CHIU, Man Yau
  • LEI, Zhi Bin
Agents
  • CHINA TRUER IP
Priority Data
16/185,86009.11.2018US
Publication Language English (EN)
Filing Language English (EN)
Designated States
Title
(EN) SYSTEMS AND METHODS FOR SUPER-RESOLUTION SYNTHESIS BASED ON WEIGHTED RESULTS FROM RANDOM FOREST CLASSIFIER
(FR) SYSTÈMES ET PROCÉDÉS POUR SYNTHÈSE À SUPER-RÉSOLUTION SUR LA BASE DE RÉSULTATS PONDÉRÉS PROVENANT D’UN CLASSIFICATEUR DE FORÊTS D’ARBRES DÉCISIONNELS
Abstract
(EN)
Methods and systems which provide super-resolution synthesis based on weighted results from a random forest classifier are described. Methods and systems apply a trained random forest classifier to low-resolution patches generated from the low-resolution input image to classify the low-resolution input patches. As each low-resolution patch is fed into the random forest classifier, each decision tree in the random forest classifier "votes" for a particular class for each of the low-resolution patches. Each class is associated with a projection matrix. The projection matrices output by the decision trees are combined by a weighted average to calculate an overall projection matrix corresponding to the random forest classifier output, which is used to calculate a high-resolution patch for each low-resolution patch. The high-resolution patches are combined to generate a synthesized high-resolution image corresponding to the low-resolution input image.
(FR)
La présente invention concerne des procédés et des systèmes qui fournissent une synthèse à super-résolution sur la base de résultats pondérés provenant d’un classificateur de forêts d’arbres décisionnels. Des procédés et des systèmes appliquent un classificateur de forêts d’arbres décisionnels entraîné à des pavés à basse résolution générés à partir d’une image d’entrée à basse résolution pour classer les pavés d’entrée à basse résolution. Puisque chaque pavé à basse résolution est introduit dans le classificateur de forêts d’arbres décisionnels, chaque arbre décisionnel dans le classificateur de forêts d’arbres décisionnels « élit » une classe particulière pour chacun des pavés à basse résolution. Chaque classe est associée à une matrice de projection. Les matrices de projection sorties par les arbres décisionnels sont combinées par une moyenne pondérée pour calculer une matrice de projection globale correspondant la sortie du classificateur de forêts d’arbres décisionnels, qui est utilisée pour calculer un pavé à haute résolution pour chaque pavé à basse résolution. Les pavés à haute résolution sont combinés pour générer une image de synthèse à haute résolution correspondant à l’image d’entrée à basse résolution.
Also published as
CN201880002925.6
Latest bibliographic data on file with the International Bureau