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公开(公告)号：CN105989584B
公开(公告)日：2019-05-14
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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公开(公告)号：CN109325903A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201710640837.6
申请日：2017-07-31
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: 本发明提供的图像风格化重建的方法及装置，通过在颜色域、结构域和纹理域对接收的待重建图像进行分解和处理，以获取待重建图像的在颜色域上的重建颜色特征图像、在结构域上的重建结构特征图像和在纹理域上的重建纹理特征图像，并对获取的重建颜色特征图像、重建结构特征图像和重建纹理特征图像进行融合，获得重建图像。通过这样的方式，从而使得重建图像不仅在结构域上与目标风格图像相似，还在颜色域和纹理域上与目标风格图像相似，有效提高了与目标风格图像的风格相似度。
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公开(公告)号：CN106558024B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201510628519.9
申请日：2015-09-28
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: G06T5/00
Abstract: 本发明公开一种进行自适应窗口拓展的自回归插值方法及装置，能够提升基于自回归模型的插值方法的插值效果。所述方法包括：对于第一图像中的每一个高分辨率像素点，基于该像素点的等照度线进行自适应窗口拓展，得到目标插值窗口；对于每一个目标插值窗口，基于块测地距计算该目标插值窗口中中心像素点与其它每一个像素点之间的相似性概率，根据相似性概率，通过使用带权重的岭回归对待构建的自回归模型的参数进行预测，在该目标插值窗口中构建自回归模型；对于所述每一个高分辨率像素点，求解该像素点所对应的自回归模型，得到对该像素点插值后的像素点灰度值；利用灰度值所对应的像素点替换第一图像中相应的高分辨率像素点，得到第二图像。
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公开(公告)号：CN105590304B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201410575731.9
申请日：2014-10-24
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: 本发明提供一种超分辨率图像重建方法和装置。该方法包括：对输入的低分辨率图像进行N次下采样生成图像片库；对低分辨率图像的任一给定图像片采用近似最近邻算法在图像片库中获取相似图像片；聚集重叠与相似图像片对应的图像区域，并根据与图像区域对应的权重系数获得第一高分辨率图像；对第一高分辨率图像采用背投影算法获得第二高分辨率图像，并将第二高分辨率图像加入图像片库。由此，进行多级超分辨率重建。把基于背投影算法的多级放大技术来估计的超分辨率图像作为目标高分辨率图像初始值，并综合利用数据保真度、稀疏非局部正则化和梯度直方图正则化先验进行数学建模，使用交替最小化方法求解最优化问题获取最终目标高分辨率图像，从而有效恢复低分辨率图像的边缘和纹理信息，提高重建图像的质量。
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公开(公告)号：CN105338219B
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201410353143.0
申请日：2014-07-23
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: H04N5/21
Abstract: 本发明提供一种视频图像去噪处理方法和装置，该方法包括：采用预设去噪算法对待处理第一视频图像进行预去噪处理得到参考视频图像；在参考视频图像中确定与待处理图像块对应的图像块具有相似性的参考图像块组，将参考图像块组的坐标位置关系从参考视频图像中映射到第一视频图像中，得到与待处理图像块相似的图像块组，并对第一视频图像中的该图像块组进行低秩逼近处理，得到去噪的第二视频图像。以经预去噪处理的参考视频图像作为相似性度量的依据，使得相似性度量结果更为准确，从而有利于保证最终去噪的第二视频图像的质量；基于低秩逼近的方式求解获得最终去噪的第二视频图像，提高了视频图像的去噪效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103686194B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201210326076.4
申请日：2012-09-05
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: G06T5/002 , G06K9/4642 , G06T5/40 , G06T2207/10016 , G06T2207/20021 , G06T2207/20182
Abstract: 本发明提供了一种基于非局部均值的视频去噪方法，通过图像直方图规范化滤波处理以去除视频中的光照变化。本发明还提供了一种基于非局部均值的视频去噪装置，包括滤波模块，用于通过图像直方图规范化滤波处理以去除视频中的光照变化。本发明能够对光照条件的改变做出自适应的调整。
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公开(公告)号：CN106558018A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201510621555.2
申请日：2015-09-25
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
IPC: G06T3/40
CPC classification number: G06T3/4053
Abstract: 本发明公开一种基于构件分解的视频人脸幻构方法及装置，能够提高低分辨率人脸视频的人脸幻构的性能。所述方法包括：对于待进行人脸幻构的低分辨率人脸视频的每一帧图像，将该帧图像中的人脸部分按照人脸结构进行分解，并将分解得到的各个人脸部分分割成图像块；对于分割得到的每一个图像块，从预设的图像块库中获取该图像块的预设数量个最近邻图像块；对于所述低分辨率人脸视频的每一帧图像，利用所述最近邻图像块，采用基于局部约束的邻域嵌入的方法重建该帧图像分割得到的所述图像块，得到高分辨率图像块，通过将所述高分辨率图像块合并得到目标高分辨率图像；将各个目标高分辨率图像进行合并，得到目标高分辨率人脸视频。
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公开(公告)号：CN105096299A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201410193194.1
申请日：2014-05-08
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: G06T7/00
Abstract: 本发明提出了一种多边形检测方法和一种多边形检测装置，其中，多边形检测方法包括：获取输入图像的边缘图像；从所述边缘图像中提取出多条待选直线；将所述多条待选直线进行分组，每组包含n条边，并计算所述n条边的n个交点，将所述n个交点作为n边形的候选顶点；对所述输入图像进行角点检测，获取一组与所述角点相似度最大的候选顶点，以作为所述n边形的顶点。本发明在检测多边形时同时考虑直线和角点，能够对图像中的多边形进行准确检测，从而提高了检测目标多边形的准确性。
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公开(公告)号：CN102479380B
公开(公告)日：2014-01-15
申请号：CN201010558745.1
申请日：2010-11-25
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
IPC: G06T3/40
Abstract: 为了解决现有技术插值图像在边界处出现瑕疵的问题，本发明公开了一种提高图像分辨率的图像插值方法及装置，该方法首先确定局部窗口内的所有像素点与基准像素点之间的相似性概率权重，然后根据该相似性概率权重对优化估计中每个像素点对整体误差的贡献进行调制，最后通过求解加权最小二乘法估计来求得局部窗口内的所有待估计的像素值，由于引入了相似度概率作为高分辨率像素点估计时的权重，进而使得估计误差最小化，减少了边界处出现的瑕疵。
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公开(公告)号：CN102542282B
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201010608117.X
申请日：2010-12-16
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: 本发明公开了一种无源图像马赛克检测方法及装置，应用于图像检测技术领域。该方法包括：对待检测图像进行边缘检测，得到二值边缘图像；采用长方形结构元素对二值边缘图像进行膨胀；使用多个方形模板对膨胀处理后的二值边缘图像进行模板匹配，并将多个方形模板与二值边缘图像匹配得到的匹配点叠加在一幅二值边缘图像中；以设定的阈值将叠加形成的二值边缘图像分成多个预选块，如果所述预选块中包括多个匹配点，则保留一个形成模板匹配点图；对待检测图像进行角点检测生成角点检测图；如果在所述任一预选块的区域范围内有角点则确定该预选块的为马赛克。本发明提供的方法及装置角点检测和模板匹配同时进行，提高了检测马赛克失真区域的精确程度。
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