公开(公告)号：CN107025634B

公开(公告)日：2022-06-21

申请号：CN201710063331.3

申请日：2017-02-03

Applicant: 通用电气公司

Inventor： B.K.B.德曼 ,  付林 ,  J.罗 ,  E.哈内达 ,  S.拉马尼

IPC: G06T5/00

Abstract: 本方法涉及在诸如迭代图像重构过程的图像重构过程期间对要避免或不再强调的图像图案的数据库（即，字典）的使用。此种字典可表征为非用词字典或“差”字典。非用词字典可用来约束图像重构过程，以避免或最小化在非用词字典中存在的图案的存在。

公开(公告)号：CN107025634A

公开(公告)日：2017-08-08

申请号：CN201710063331.3

申请日：2017-02-03

Applicant: 通用电气公司

Inventor： B.K.B.德曼 ,  付林 ,  J.罗 ,  E.哈内达 ,  S.拉马尼

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T11/008 ,  G06K9/4628 ,  G06K9/6255 ,  G06T5/002 ,  G06T2207/10081 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2211/424 ,  G06T5/006

Abstract: 本方法涉及在诸如迭代图像重构过程的图像重构过程期间对要避免或不再强调的图像图案的数据库（即，字典）的使用。此种字典可表征为非用词字典或“差”字典。非用词字典可用来约束图像重构过程，以避免或最小化在非用词字典中存在的图案的存在。

公开(公告)号：CN109003253B

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN201810508516.5

申请日：2018-05-24

Applicant: 通用电气公司

Inventor： 林思南 ,  J.郑 ,  J.罗 ,  D.S.迪温斯基

IPC: G06T7/00 ,  G06T3/40

Abstract: 本发明公开了一种神经网络点云生成系统，该系统包括一个或多个处理器和存储生成式对抗网络(GAN)的存储器。所述一个或多个处理器被配置成接收低分辨率点云，所述低分辨率点云包括表示对象的一组三维(3D)数据点。所述GAN的生成器被配置成至少部分地基于所述低分辨率点云中的所述数据点的一个或多个特性来生成第一组生成数据点，并且将所述生成数据点内插到所述低分辨率点云中以产生表示所述对象并且具有比所述低分辨率点云更高的分辨率的超分辨点云。

公开(公告)号：CN109003253A

公开(公告)日：2018-12-14

申请号：CN201810508516.5

申请日：2018-05-24

Applicant: 通用电气公司

Inventor： 林思南 ,  J.郑 ,  J.罗 ,  D.S.迪温斯基

IPC: G06T7/00 ,  G06T3/40

CPC classification number: G06K9/66 ,  G06K9/6215 ,  G06K9/627 ,  G06T3/4007 ,  G06T3/4053 ,  G06T7/0002 ,  G06T2200/04 ,  G06T2207/10028 ,  G06T2207/20084 ,  G06T2207/30108

Abstract: 本发明公开了一种神经网络点云生成系统，该系统包括一个或多个处理器和存储生成式对抗网络(GAN)的存储器。所述一个或多个处理器被配置成接收低分辨率点云，所述低分辨率点云包括表示对象的一组三维(3D)数据点。所述GAN的生成器被配置成至少部分地基于所述低分辨率点云中的所述数据点的一个或多个特性来生成第一组生成数据点，并且将所述生成数据点内插到所述低分辨率点云中以产生表示所述对象并且具有比所述低分辨率点云更高的分辨率的超分辨点云。