基于特征表征的单幅图像超分辨方法（英文）

基于稀疏表示的图像超分辨是近年信号处理中的研究热点,快速准确地找到图像的稀疏表示系数是该方法的关键。该文提出了一种基于特征表征的算法来求解图像块的稀疏表示系数。受压缩感知理论启发,使用联合训练的字典来进行图像超分辨。特征表征算法在每一次迭代中,通过确定稀疏系数的符号,将求解的非凸问题变为凸问题,有效提高所得稀疏系数的准确性和超分辨算法速度。仿真结果显示,与插值法和经典的稀疏表示法比较,特征表征法可以得到更好的主观视觉评价和客观量化评价。

探析方法特征表征产品权利要求保护范围的界定——兼论其新颖性和创造性的审查

在方法权利要求具备新颖性和创造性的前提下,方法特征表征产品权利要求保护范围的准确界定将影响产品权利要求新颖性和创造性的判断。本研究结合《指南》中的相关规定以及相关典型案例,梳理方法表征产品权利要求保护范围的界定、新颖性和创造性审查的关键环节,以厘清方法特征表征产品权利要求新颖性和创造性的审查思路,为方法特征表征产品权利要求的审查提供参考。