METHODS AND SYSTEMS FOR SUPER-RESOLUTION WITH PROGRESSIVE SUB-VOXEL UP-SAMPLING

• Main Authors: CHATTERJEE, Sudhanya, PATIL, Rohan Keshav
• Format: Patent
• Language: English; French
• Published: 04.01.2024
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATIONTECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING ORPROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTEDFOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS; PHYSICS

Various methods and systems are provided for generating super-resolution images. In one embodiment, a method comprises: progressively up-sampling an input image to generate a super-resolution output image by: generating N intermediate images based on the input image, where N is equal to at least one, including a first intermediate image by providing the input image to a deep neural network, where a resolution of the first intermediate image is a multiple of a resolution of the input image, higher than the resolution of the input image, and can be any positive real value and not necessarily an integer value; generating the super-resolution output image based on the N intermediate images, the super-resolution output image having a resolution higher than a respective resolution of each intermediate image of the N intermediate images and the resolution of the input image; and displaying the super-resolution output image via a display device. La présente invention concerne divers procédés et systèmes pour générer des images à super-résolution. Dans un mode de réalisation, un procédé consiste à : effectuer un suréchantillonnage progressif d'une image d'entrée pour générer une image de sortie à super-résolution en réalisant les étapes suivantes : générer N images intermédiaires sur la base de l'image d'entrée, N étant égal à au moins un, comprenant une première image intermédiaire en fournissant l'image d'entrée à un réseau neuronal profond, une résolution de la première image intermédiaire étant un multiple d'une résolution de l'image d'entrée, supérieure à la résolution de l'image d'entrée, et pouvant être n'importe quelle valeur réelle positive et non nécessairement une valeur entière ; générer l'image de sortie à super-résolution sur la base des N images intermédiaires, l'image de sortie à super-résolution ayant une résolution supérieure à une résolution respective de chaque image intermédiaire des N images intermédiaires et à la résolution de l'image d'entrée ; et afficher l'image de sortie à super-résolution par l'intermédiaire d'un dispositif d'affichage.