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公开(公告)号：CN108133459B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201611093936.9
申请日：2016-12-01
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: 本发明提供了一种深度图增强方法和一种深度图增强装置，其中，深度图增强方法包括：对训练集图像的多个图像特征信息进行提取，得到多个图像特征信息的第一联合特征；对测试集图像的多个图像特征信息进行提取，得到多个图像特征信息的第二联合特征；基于第一联合特征与第二联合特征的相似性，查找测试集图像在训练集图像的对应部分的最近邻；根据查找到的最近邻，对测试集图像进行邻域嵌入，用以重建测试集图像的高频信息、低频信息和梯度信息；利用全局优化方程结合高频信息、低频信息和梯度信息，得到增强后的测试集图像。通过本发明的技术方案，可以有效地增强深度图的结构和细节，提升深度图的视觉质量。
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公开(公告)号：CN108573470B
公开(公告)日：2020-10-16
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：CN110557521A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810541578.6
申请日：2018-05-30
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: 本发明提供了一种视频去雨的方法、装置、设备及计算机可读存储介质。该方法包括：搭建进行视频去雨的循环深度神经网络模型；对循环深度神经网络模型进行训练，以获得优化后的循环深度神经网络模型；采用优化后的循环深度神经网络模型对待处理的含雨视频进行去雨操作。由于循环深度神经网络模型能够编码相邻帧之间的背景信息，抽取更具有表示性的特征，能够整合含雨视频中的时域和空域上的冗余信息，所以能够达到很好的视频去雨的效果，使恢复出的视频更加准确和清晰。
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公开(公告)号：CN106558020B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201510633384.5
申请日：2015-09-29
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
Abstract: 本发明涉及一种基于网络图像块检索的图像重建方法及系统，该方法包括：检索与待重建图像内容相同的网络图像；将两种图像拆分成子图像，计算每个子图像的纹理特征，对每个待重建图像的子图像，在网络图像中查找纹理特征相似的子图像；将纹理特征相似的子图像分别拆分成图像块，查找联合特征相似的图像块，训练得到外部字典；将待重建图像进行多尺度采样后拆分成图像块，训练得到内部字典；将外部字典和内部字典合并形成重建字典并对待重建图像进行重建，得到重建后的图像。本发明在图像重建过程中，不仅考虑了图像内部的自相似性，还考虑了其他图像的相似信息，并在字典训练时考虑了字典组织的结构性信息，提升了重建图像的分辨率。
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公开(公告)号：CN112069769B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN201910440039.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 北京大学
IPC: G06F40/109
Abstract: 本发明提出一种针对特效字的智能字效迁移方法及系统，该方法包括以下步骤：利用训练数据集，训练遮罩提取子网络进行装饰元素遮罩的提取，训练基础特效迁移子网络进行基础文字特效迁移；将带有装饰元素的特效字Dy和其配对字形图片Cy输入到训练好的遮罩提取子网络中，得到装饰元素遮罩My；将Dy及其配对字形图片Cy、目标字形图片Cx输入到训练好的基础特效迁移子网络中，得到基础特效迁移和装饰元素消除的结果Sx；利用My，Cy和Cx进行元素重组，将装饰元素融合在Sx上，得到目标字形对应的迁移后的带有装饰元素的特效字Dx。本方法能够在迁移文字特效的同时迁移其装饰元素，且不会导致装饰元素的丢失和扭曲。
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Patent Agency Ranking
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：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：CN115393491A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110571615.X
申请日：2021-05-25
Applicant: 北京大学 , 广州市百果园信息技术有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于实例分割和参考帧的水墨视频生成方法及装置，包括获取真实视频中每一帧的实例分割图，并依据所帧之间的光流估计，计算各帧的相似程度，选取待转换帧及参考帧；将光流估计与待转换帧、参考帧及其实例分割图输入水墨风格化网络模型，得到待转换帧的水墨视频帧，从而获取该真实视频的水墨视频。本发明改善了模型的水墨风格生成能力，在留白、不同对象笔画纠缠以及不同尺度物体处理方面相较于已有技术取得了更好的效果，实现了带参考的水墨风格化，避免了传统顺序转换中的误差累积，相较于已有方法减少了生成的水墨视频中的闪烁和不一致。
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公开(公告)号：CN109493399A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811068309.9
申请日：2018-09-13
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开一种图文结合的海报生成方法和系统。该方法的步骤包括：给定一张目标文字，一张风格图片和一张背景图片，首先自动确定目标文字放置在背景图片的位置；然后对风格图片进行前背景分割；接着根据风格图片的前景的轮廓调整目标文字的轮廓；最后在调整后的目标文字的结构引导下和背景图片的像素约束下，将风格图片中的图像块填入目标文字在背景图片的放置区域内部，从而将带有风格图片的风格的文字即艺术字，嵌入到背景图片中，进行图片和文字的结合，全自动地生成一张艺术性的海报。本发明通过考虑多种因素自动确定文字在背景图片的最佳位置；同时考虑轮廓调整和文字的结构与背景图片的像素约束，使得生成的海报具有更好的主观视觉质量。
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公开(公告)号：CN108510569A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810078035.5
申请日：2018-01-26
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供一种基于多通道的艺术字生成方法及系统，该方法步骤包括：提取源文字图像和目标文字图像的偏移图像；将源文字图像、源文字图像的偏移图像和源艺术字图像按通道合并为多通道源图像立方；初始化目标艺术字图像，将该初始化的目标艺术字图像、目标文字图像、目标文字图像的偏移图像按通道合并为多通道目标图像立方；迭代查找目标图像立方中每个图像块在源图像立方中的相似图像块，并使用相似图像块的艺术字图像通道更新目标图像立方对应的通道，直到收敛或者目标图像立方的更新程度小于一设定阈值；提取目标图像立方的艺术字图像通道，生成目标艺术字图像。
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