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公开(公告)号：CN109255756A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201710576592.5
申请日：2017-07-14
Applicant: 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供一种低光照图像的增强方法及装置，该方法包括：计算原图像至少一个通道图像的增强梯度；建立关于至少一个通道图像的求解亮度分量和反射分量的目标函数；对至少一个通道图像的目标函数进行求解，以获得至少一个通道图像的亮度分量和反射分量；根据至少一个通道图像的亮度分量和反射分量计算至少一个通道增强后的图像；将各通道增强后的图像进行合成，或将某一通道增强后的图像与其他通道的原图像进行合成，以形成增强后的低光照图像。由于在目标函数中不在对数域上求解反射分量和亮度分量，所以有效抑制了图像中的噪声，并且在约束亮度分量的梯度时进行了1范数的约束，所以能够有效避免在图像增强的结果中产生光晕的现象。
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公开(公告)号：CN108573470A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201710134639.2
申请日：2017-03-08
Applicant: 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明提供一种图像拼接方法及装置，通过获取背景图像与自拍图像中任意两张之间的对应点，并由对应点的颜色信息、状态信息、平均颜色信息获取每一背景图像及自拍图像的光照变换系数，根据光照变换系数统一背景图像及自拍图像的光照，再通过仿射变换将颜色调整后的背景图像对齐到颜色调整后的自拍图像，再经过图像拼接，实现自拍图背景的扩展。本实施例提供的图像拼接方法，保证了在背景图像和自拍图像光照条件不一致情况下实现图像拼接，其拼接后的图像具有较好的连续性和一致性，提高了拼接图像的视觉质量。
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公开(公告)号：CN108305235A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201710021329.X
申请日：2017-01-11
Applicant: 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
Abstract: 本发明提供一种多张图片融合的方法及装置，方法包括：确定包含有人物图像的第一图片和至少一张包含有第一图片中的至少部分背景图像的第二图片的光照属性，根据光照属性从第一图片和至少一张第二图片中确定一张目标图片，将非目标图片的光照属性转换为与目标图片相一致，并对第一图片和至少一张第二图片中相同的特征点的位置进行标记，基于相同的特征点的位置，将第一图片和至少一张第二图片进行重合，对重合区域的像素点进行选取，形成融合后的图片。本发明解决了现有技术获得的自拍图片中人像占的比例远大于背景所占的比例，导致图片中的背景图像显示不出自拍者所处的完整场景的问题。
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公开(公告)号：CN107818545A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201610819926.2
申请日：2016-09-12
Applicant: 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明提供一种图像处理方法及装置，包括：对第一图像采用插值算法得到第二图像；确定以每个插值像素点为中心的第一局部窗口和第二局部窗口，并在第二图像中选择与第二局部窗口的相似度小于第一预设阈值的第三局部窗口；根据每个第三局部窗口的中心点与每个第三局部窗口中的每个参考点在第二局部窗口中选择N个第一参考点；确定以第一局部窗口中任一个非插值像素点为中心的第四局部窗口，在第四局部窗口中选择与N个第一参考点对应的N个第二参考点，根据N个第二参考点和第四局部窗口的中心点，确定N个第一参考点分别对应的权重系数；根据权重系数和第二局部窗口的N个第一参考点，更新第一局部窗口的中心点的像素值。从而提高图像处理效果。
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公开(公告)号：CN104573738B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201310515911.3
申请日：2013-10-28
Applicant: 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明提供了一种信号处理装置，包括：样本获取单元，获取训练样本；字典配置单元，将字典配置为预设矩阵；矩阵计算单元，计算稀疏系数矩阵；合并处理单元，基于两阶段的凝聚聚类分析算法提取出块结构向量；矩阵修正单元，根据提取出的块结构向量，对稀疏系数矩阵进行修正；字典更新单元，对字典进行更新；处理控制单元，若呈收敛状态时，则存储所述更新后的字典，否则循环迭代执行对所述字典和所述稀疏系数矩阵的更新计算；信号处理单元，用于利用更新后的字典，对待处理信号进行稀疏表示。本发明还提出了相应的信号处理方法。通过本发明的技术方案，可以更加准确地识别和提取出块结构特征，改善了字典学习的鲁棒性和收敛性，有助于信号的精确重建和分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105096247B
公开(公告)日：2018-02-06
申请号：CN201410195204.5
申请日：2014-05-09
Applicant: 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明提供一种图像插值方法和装置。该方法包括：对于待插值候选图像中每个原始像素点，根据所述原始像素点的灰度值以及所述原始像素点相邻区域内的其他所述原始像素点的灰度值计算获取与所述原始像素点对应的等照度线的等效位移系数；根据所述等效位移系数构建等照度线插值网格；根据预设的插值方法在所述等照度线插值网格内插入插值像素点，得到与所述待插值候选图像对应的插值结果候选图像。本发明提供的图像插值方法和装置，使得确定的等照度线的等效位移系数更准确，进而提高了图像插值的效果。
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公开(公告)号：CN104103052B
公开(公告)日：2017-08-04
申请号：CN201310125234.4
申请日：2013-04-11
Applicant: 北京大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明涉及一种基于稀疏表示的图像超分辨率重建方法，其步骤包括：1）从输入图像序列选出一部分为显著区域，剩余部分为非显著区域；2）根据显著区域训练一对显著字典D'l，D'h，并将该显著区域通过上下文稀疏分解在低分辨率显著字典D'l上得到显著稀疏系数；3）根据非显著区域训练一对通用字典Dl，Dh，并通过低分辨率通用字典Dl进行稀疏分解得到非显著稀疏系数；4）将稀疏系数与高分辨率显著字典D'h或高分辨率通用字典Dh相乘进行率重建，获得高分辨率图像序列。本发明在传统稀疏表示超分辨率框架基础上，重点关注图像内在结构信息，并将此作为先验模型约束L0‑范数问题求解，在保持与传统稀疏表示方法复杂度相当同时，在主观和客观效果上性能都优于其他方法。
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公开(公告)号：CN104182931B
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201310190494.X
申请日：2013-05-21
Applicant: 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提供了一种超分辨率方法和装置，该方法包括：获取低分辨率图像序列；依次提取所述低分辨率图像序列当前帧中的目标块及所述目标块的候选块；计算各候选块与所述目标块的灰度相似度和结构相似度；根据所述灰度相似度和结构相似度，确定所述候选块的权值；对各候选块中心点的像素值进行加权平均，并将得到的加权平均值作为所述目标块的中心点的图像值。利用本发明，可以避免光照影响，获得效果较好的高分辨率图像。
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公开(公告)号：CN106296567A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201510272143.2
申请日：2015-05-25
Applicant: 北京大学 , 北大方正集团有限公司北京北大方正电子有限公司
CPC classification number: G06T3/0056 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏表示的多层次图像风格的转换方法及装置，该方法包括：将待转换的彩色图像转换成第一灰度图像，通过提取第一灰度图像和目标风格图像的边缘特征重建第一灰度图像的结构层作为第二灰度图像和纹理层作为第三灰度图像，获取彩色图像中的显著区域和非显著区域，在显著区域和非显著区域采用不同的权值融合第二灰度图像和第三灰度图像得到第四灰度图像，根据目标风格图像调整所述第四灰度图像的饱和对比度，获得与目标风格图像风格相同的彩色图像。该方法不仅保留了待转换图像的结构特征，也增添了目标风格图像的纹理特征，实现了通过一张目标风格图像就可以完成待转换图像的风格转换，展示了良好的视觉效果。
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公开(公告)号：CN105989584A
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201510045335.X
申请日：2015-01-29
Applicant: 北京大学 , 北大方正集团有限公司 , 北京北大方正电子有限公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明提供了一种图像风格化重建的方法和装置。该方法包括：获取多对相同场景的源风格图像和目标风格图像；根据多对相同场景的源风格图像和目标风格图像，获取源训练集Y和目标训练集X；对源训练集Y和目标训练集X分别进行训练，确定源风格字典Dy，目标风格字典Dx以及源训练集Y对应的稀疏系数αy和目标训练集X对应的稀疏系数αx之间的映射关系根据源风格字典Dy，目标风格字典Dx以及映射关系M，采用稀疏表示的方法对待处理的源风格图像y′进行重建，获取与待处理的源风格图像y′对应的目标风格图像x′。实现了任意风格的源风格图像到任意风格的目标风格图像的重建，重建的准确性高。
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