使用深度卷积网络的图像去噪系统和方法

    公开(公告)号:CN113379613A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110256234.2

    申请日:2021-03-09

    Abstract: 一种用于对图像进行去噪的方法,包括:由用户设备的处理电路接收输入图像;由处理电路将输入图像提供给包括多尺度残差密集块(MRDB)的经训练的卷积神经网络(CNN),该MRDB包括:残差密集块(RDB);和空洞空间金字塔池化(ASPP)模块;由处理电路使用该MRDB计算MRDB输出特征图;以及由处理电路基于MRDB输出特征图来计算输出图像,该输出图像是输入图像的去噪版本。

    用于提供滑动变焦视图合成的系统和方法

    公开(公告)号:CN112738389B

    公开(公告)日:2025-01-14

    申请号:CN202011167640.3

    申请日:2020-10-27

    Abstract: 提供一种用于通过电子装置提供滑动变焦效果的方法和设备。获得具有第一深度图的第一图像和具有第二深度图的第二图像。分别使用所述第一图像和所述第一深度图来生成第一合成图像和对应的第一合成深度图。分别使用所述第二图像和所述第二深度图来生成第二合成图像和对应的第二合成深度图。从所述第一合成图像和所述第二合成图像生成融合图像。从所述第一合成深度图和所述第二合成深度图生成融合深度图。基于处理所述融合图像和所述融合深度图,生成最终的合成图像。

    用于进行路径平滑的低复杂度优化求解器的装置及方法

    公开(公告)号:CN109783432B

    公开(公告)日:2024-01-09

    申请号:CN201811340654.3

    申请日:2018-11-12

    Abstract: 在本文中公开一种用于利用约束变化进行路径平滑的低复杂度优化求解器的装置及方法。根据一个实施例,一种装置包括:L1控制器,被配置成接收要被进行平滑的原始数据级数z,接收权重w0、w1、w2及w3以控制输出路径的平滑度,以及将L1趋势滤波问题公式化,其中L1表示基于L1范数成本的公式;L1中央处理器(CPU),连接到所述L1控制器且被配置成将所述L1趋势滤波问题变换成原始‑对偶线性规划(LP)优化问题对;以及L1算术逻辑单元(ALU),连接到所述L1中央处理器且被配置成利用扩展全表单纯形法来求解原始‑对偶问题对的原始问题。

    操作用户设备的方法和用户设备

    公开(公告)号:CN115955734A

    公开(公告)日:2023-04-11

    申请号:CN202211046042.X

    申请日:2022-08-30

    Abstract: 提供操作用户设备的方法和用户设备。在一些实施例中,所述方法包括:通过第一神经网络接收第一状态和第一状态转换,第一状态包括:用于多个可用活动端口的一个或多个标识符,以及两个或更多个电路元件之间的一组可用连接,所述两个或更多个电路元件中的每个是以下项中的一个:(1)第一电路类型,(2)第二电路类型,第二电路类型将第一电路类型的电路元件可操作地连接到所述多个可用活动端口中的一个,以及(3)所述多个可用活动端口;以及通过第一神经网络针对第一状态转换生成第一估计质量值。

    用于图像去噪的方法和系统

    公开(公告)号:CN114626997A

    公开(公告)日:2022-06-14

    申请号:CN202111490584.1

    申请日:2021-12-08

    Abstract: 提供了用于图像去噪的方法和系统。所述方法包括:确定参考帧与非参考帧之间的差异图,确定参考帧的局部方差,基于确定的局部方差与确定的差异图之间的差来确定细节功率图,以及基于确定的细节功率图来确定细节等级图。

    将相机与陀螺仪融合在一起的五维视频稳定化装置及方法

    公开(公告)号:CN109788189A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201811340655.8

    申请日:2018-11-12

    Abstract: 本文中公开了一种将相机与陀螺仪融合在一起的五维(5D)视频稳定化装置及方法。根据一个实施例,一种装置包括特征匹配器,所述特征匹配器被配置成接收图像序列并确定所述图像序列中的特征对;残留二维(2D)平移估计器,连接到所述特征匹配器且被配置成确定原始二维平移路径;残留二维平移平滑器,连接到所述残留二维平移估计器且被配置成确定经平滑的二维平移路径;畸变计算器,连接到所述残留二维平移估计器及所述残留二维平移平滑器且被配置成确定畸变网格;以及畸变补偿器,连接到所述畸变计算器且被配置成补偿所述图像序列中的畸变。

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