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公开(公告)号：CN103955934B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410188486.6
申请日：2014-05-06
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及一组新的结合图像显著性区域分割的图像模糊判别特征，以及基于该组特征的图像模糊检测算法。它基于图像全局区域特征和关注区域特征的无参考图像的模糊估计；对于图像的特征，使用了图像不同分辨率下梯度跳变和图像非零二阶导数的绝对值的均值作为区别图像模糊与否的判别特征；对于图像的分割，利用显著性检测算法进行图像的分割。本发明根据人眼显著性区域，利用显著性检测算法进行图像的分割，这种分割更加符合人眼对于图像模糊与否的判断；对于显著性检测算法的选择，本发明选择了基于二维log‑gaborwavelets的显著性检测算法，它更加适用于对模糊图像的估计与检测。
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公开(公告)号：CN119130791A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411008226.6
申请日：2024-07-26
Applicant: 北京大学
IPC: G06T3/4038 , G06T7/269 , G06V10/75
Abstract: 本申请公开了一种基于时空滤波的全景图像优化方法、装置、设备及介质，包括：基于最优缝合线拼接方法对待处理的原始视频进行拼接，得到初始全景视频；基于光流估计算法将目标帧与预设时空窗口内的其他帧进行对齐；计算所述时空窗口内的像素相对于其所在帧的最优缝合线的距离，基于所述距离得到该点像素的拼接可靠度；基于时空窗口内各像素与目标帧缝合区域内的目标像素的空间距离、时间距离、像素距离以及时空窗口内各像素的拼接可靠度，得到时空窗口内各像素的权重；基于时空窗口内各像素的权重，对目标帧缝合区域内的目标像素进行优化。本申请可以对拼接后的图像进一步优化，从而提升全景视频的质量和稳定性。
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公开(公告)号：CN116456202B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310451391.8
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种脉冲相机及其彩色成像方法及装置，所述方法包括：基于预设滤色阵列模式的颜色排布模式，确定预设时间段内的脉冲阵列数据；基于所述脉冲阵列数据，确定各颜色通道的各目标像素的运动轨迹；基于所述各颜色通道的各目标像素的运动轨迹，确定所述各目标像素的至少一个可用近邻同色像素；目标像素的每个可用近邻同色像素为根据预设滤色阵列的颜色排布模式，在所述预设时间段内的任一时刻所述目标像素所属的颜色通道下有脉冲阵列数据，且与目标像素的运动轨迹的空间位置距离低于预设阈值的像素；基于每个目标像素的可用近邻同色像素，确定所述每个目标像素的估计像素值，得到完整的彩色图像。基于此，实现脉冲相机的彩色成像。
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公开(公告)号：CN116482398A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310755260.9
申请日：2023-06-26
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请涉及信号处理领域，公开了一种用于确定脉冲成像的移动速度的方法和系统，包括：在连续脉冲阵列中确定参考帧和第一目标帧，根据参考帧和第一目标帧的脉冲特征在不同空间偏移量中与不同移动速度对应的相关性值，确定初始移动速度；在连续脉冲阵列中确定多个第二目标帧，根据初始移动速度、参考帧和多个第二目标帧的脉冲特征在不同空间偏移量中与不同移动速度对应的相关性值，确定整像素偏移量移动速度及对应的最佳匹配像素；使用最佳匹配像素及周边的多个周围像素的相关性值建立相关性度量曲面，确定亚像素偏移量移动速度；根据整像素偏移量移动速度和亚像素偏移量移动速度，确定参考帧的成像移动速度，从而在亚像素级确定成像移动速度。
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公开(公告)号：CN116456202A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310451391.8
申请日：2023-04-25
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种脉冲相机及其彩色成像方法及装置，所述方法包括：基于预设滤色阵列模式的颜色排布模式，确定预设时间段内的脉冲阵列数据；基于所述脉冲阵列数据，确定各颜色通道的各目标像素的运动轨迹；基于所述各颜色通道的各目标像素的运动轨迹，确定所述各目标像素的至少一个可用近邻同色像素；目标像素的每个可用近邻同色像素为根据预设滤色阵列的颜色排布模式，在所述预设时间段内的任一时刻所述目标像素所属的颜色通道下有脉冲阵列数据，且与目标像素的运动轨迹的空间位置距离低于预设阈值的像素；基于每个目标像素的可用近邻同色像素，确定所述每个目标像素的估计像素值，得到完整的彩色图像。基于此，实现脉冲相机的彩色成像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104683814B
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201510126018.0
申请日：2015-03-20
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/60 , H04N19/18 , H04N21/2383
Abstract: 本发明实施例提供了一种面向视觉感官质量的图像传输方法和装置。该方法包括：发送端从图像中提取出梯度数据和低频系数，通过传输信道将所述梯度数据和低频系数传输到接收端；所述接收端通过所述传输信道接收所述发送端发送的梯度数据和低频系数，利用所述梯度数据和所述低频数据进行图像重构，恢复出所述图像。本发明实施例通过发送端传送的主体是梯度数据，而非传统的DCT系数或像素值，同时发送端传送一定数量的变换域系数或像素值，公开了一种面向视觉质量的图像传输方案，梯度数据提供了人眼很敏感的亮度跳变信息，低频系数确定图像整体和局部的亮度，从而提高了图像传输接收端的重构视觉质量。
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公开(公告)号：CN106485679A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610891412.8
申请日：2016-10-12
Applicant: 北京大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06K9/6247 , G06T2207/10016 , G06T2207/20004 , G06T2207/20076 , G06T2207/20081
Abstract: 本发明提出一种数据驱动的自适应视频图像去噪方法,通过在变换域对每个图像块进行频带自适应的系数分布建模来提升重建图像的视觉质量。为了估计每个图像块中每个变换域系数的分布系数(期望和方差)，本发明在图像内部寻找一组高度相似的图像块作为样本来形成先验分布，并通过最大后验概率估计来求得重建图像，提高了正则项作为先验信息的准确度，从而使得去噪效果更优，适合实际应用。
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公开(公告)号：CN103955934A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410188486.6
申请日：2014-05-06
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一组新的结合图像显著性区域分割的图像模糊判别特征，以及基于该组特征的图像模糊检测算法。它基于图像全局区域特征和关注区域特征的无参考图像的模糊估计；对于图像的特征，使用了图像不同分辨率下梯度跳变和图像非零二阶导数的绝对值的均值作为区别图像模糊与否的判别特征；对于图像的分割，利用显著性检测算法进行图像的分割。本发明根据人眼显著性区域，利用显著性检测算法进行图像的分割，这种分割更加符合人眼对于图像模糊与否的判断；对于显著性检测算法的选择，本发明选择了基于二维log-gaborwavelets的显著性检测算法，它更加适用于对模糊图像的估计与检测。
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公开(公告)号：CN103955885A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410189740.4
申请日：2014-05-06
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于图像模板的无水印图识别算法，属于图像处理及模式识别技术领域，建立无水印图像模板，利用该图像模板匹配相似图像；对相似图像进行色彩空间转换和分辨率转换，将相似图像变换相同大小的灰度图像；对灰度相似图像对应位置的像素进行中值滤波，中值滤波的结果作为初始匹配模板；对初始匹配模板进行DCT变换，得到最终匹配模板；计算相似图像与最终匹配模板的差，选择匹配误差最小的灰度相似图像对应的输入图像作为无水印图像输出；本发明和现有技术相比所具有的有益效果：程降低了图像集中的非相似部分，使后续通过中值滤波处理得到的模板内容更加接近无水印的图像。
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公开(公告)号：CN102136144B
公开(公告)日：2013-03-06
申请号：CN201110089697.0
申请日：2011-04-11
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种图像配准可靠性模型及其构造方法和一种基于该模型的超分辨率图像的重构方法。本发明提供的图像配准可靠性模型，利用图像配准残差在不同尺度下的分布特征和图像局部结构信息来表示每个像素配准可靠性。超分辨率图像的重构方法：利用核回归的预测模型，根据低分辨率图像结构特性和低分辨率图像间的运动关系，根据图像内容和运动特性自适应的3维核函数用来估计高分辨率像素值。本发明不仅能够对运动平滑的低分辨率图像进行超分辨率重构，同时也可以对运动剧烈的低分辨率图像进行有效的超分辨率重构，提高了超分辨率技术的鲁棒性，适合实际应用。
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