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公开(公告)号：CN111541864B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201910803145.8
申请日：2019-08-28
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明涉及安防监控和人工智能领域，特别涉及一种数字视网膜软件定义摄像机方法。包括接入监控视频流，将监控视频流输入智能转换器；按照软件定义摄像机协议对监控视频流进行处理；对智能转换器的系统资源进行监视；智能转换器系统资源可用时，对处理后的监控视频流调用相应的计算模型进行智能计算；将智能计算结果发送至云端平台；云端平台存储接收到的数据，并接收终端的检索、特征计算，将检索、特征计算得到的结果返回至终端进行显示。解决目前传统视频监控摄像机不能对监控场景中人车等动态目标的提取与分析的问题，以及监控视频在大规模汇聚应用时无法对摄像机的视频分析算法进行定义、更新的问题。
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公开(公告)号：CN106169173B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201610507025.X
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开一种图像插值方法，其中，包括：梯度值估计步骤，其中采用改进的非局部均值方法对高分辨率图像的梯度进行估计；插值指导步骤，其中利用所述梯度值对边缘像素的插值进行指导；像素偏移步骤，其中对于插值之后的图像，采用像素偏移技术，将边缘两侧的像素进行偏移，从而保持原始的边缘结构；以及后处理步骤，其中采用梯度估计阶段使用的非局部均值方法对插值图像进行后处理，去除插值引入的噪声和人造效应。
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公开(公告)号：CN106169178B
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201610509634.9
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开一种改善镜头渐晕的方法，其中，包括：图像输入步骤，采集两组以上不同光强下均匀照明的背景图像作为输入；线性拟合步骤，逐点拟合线性方程以求出每个像素的基底和放大系数；等高同心环划定步骤，根据像素到光学中心的距离把所有像素划分到不同的等高同心环，对同心环内每个像素的基底和放大系数做平均以确定该同心环的基底和放大系数；存储步骤，将所有同心环的基底和放大系数存入相机的固有存储空间；中心距计算步骤，针对每个像素计算其与光学中心之间的距离，再把点归入等高同心环；以及查询步骤，以上述距离的简单变换为指数进行简单查表，得到基底和放大系数。
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公开(公告)号：CN106204447A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610515218.X
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06T3/40
CPC classification number: G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06T3/4053
Abstract: 一种基于总变差分和卷积神经网络的超分辨率重建方法，包括如下步骤：图像分解步骤，采取基于总变差分的方法将原始低分辨率的图像分解成结构部分和纹理部分；结构部分图像放大步骤，先用线性插值对所述结构部分进行放大得到初始放大图像，然后用锐化滤波器对边缘进行锐化，最后进行结果修正；纹理部分图像重建步骤，用线性插值针对所述纹理部分进行放大，将放大后的图像输入卷积神经网络，经运算后得到重建后的纹理图像；以及图像结合步骤，将所述放大后的结构部分图像和所述重建后的纹理图像组合，生成最终的超分辨率图像。本发明超分辨率重建的图像同时保持图像的边缘和纹理结构，并降低运算复杂度，满足实时性的要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106169179A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610513390.1
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/002 , G06T2207/20028 , G06T2207/20032
Abstract: 本发明公开一种图像降噪方法以及装置，所述图像降噪方法是虚拟视点合成中深度图像的降噪方法，包括：深度图像获取步骤，利用深度图像采集装置对场景的深度图像进行获取；深度图像预处理步骤，对深度图像中出现的空洞区域进行填充；深度图像滤波步骤，将所述深度图像采集装置所采集的深度图像中的无效值进行滤波，得到相对平滑的深度数据；以及重构步骤，通过对虚拟图像的深度图像进行重构，从而实现虚拟视点合成效果。
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公开(公告)号：CN106169173A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610507025.X
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开一种图像插值方法，其中，包括：梯度值估计步骤，其中采用改进的非局部均值方法对高分辨率图像的梯度进行估计；插值指导步骤，其中利用所述梯度值对边缘像素的插值进行指导；像素偏移步骤，其中对于插值之后的图像，采用像素偏移技术，将边缘两侧的像素进行偏移，从而保持原始的边缘结构；以及后处理步骤，其中采用梯度估计阶段使用的非局部均值方法对插值图像进行后处理，去除插值引入的噪声和人造效应。
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公开(公告)号：CN106157305A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610509334.0
申请日：2016-06-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种基于局部特性的高动态图像快速生成方法，所述方法包括如下步骤：图像分割步骤，将同一场景不同曝光度的图像分割成面积等大的块；像素级权重生成步骤，取得所述每个块的块级权重，采用均值滤波对权重图进行平滑，滤除权重块之间的边缘；图像融合步骤，通过生成的像素级权重，根据图像融合模型将不同曝光度的图像融合在一起。该方法使融合后的高动态视频图像能够包含所有亮度范围的信息，并且能够保证快速的算法运行速度。
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公开(公告)号：CN115002453A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210468659.4
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/593
Abstract: 本申请涉及视频编解码技术领域，更为具体来说，本申请涉及一种基于帧内预测决策模式选取的编码方法与装置。所述方法包括：获取待决策编码单元对应的预测单元；提取所述待决策编码单元对应的预测单元的纹理方向；将与所述纹理方向最接近的第一预设数目种角度预测模式添加至候选模式列表；将非角度预测模式添加至候选模式列表；检验所述候选模式列表中模式的预测性能，决策第二预设数目种最优模式；使用决策后的编码单元对图像信息进行编码。本申请充分利用了预测单元自身的纹理特性，实现了帧内预测模式的快速选取，并在加快编码速度的同时保证了所选最优模式的准确性，进而提升了编码效率。
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公开(公告)号：CN111405243A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010131003.4
申请日：2020-02-28
Applicant: 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多摄像机的目标监控方法，包括：获取各个摄像机采集的目标信息；当所述目标进入多视野重叠区域时，第一摄像机发送交接提示信息；当接收到所述交接提示信息时，通过视野间转换的单应性矩阵得到所述目标的坐标信息；根据所述目标的坐标信息，判断所述目标是否在第二摄像机视野范围内；当所述目标在第二摄像机视野范围内时，第一摄像机停止对所述目标的追踪，由第二摄像机追踪所述目标。通过上述方法，可以实现基于多摄像机的特定目标监控，实现跨摄像头跟踪特定目标。
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