一种图像饱和度处理方法及装置

    公开(公告)号:CN110855970B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN201911183872.5

    申请日:2019-11-27

    Abstract: 本发明公开了一种图像饱和度处理方法及装置,所述方法包括如下步骤:步骤S1,获取输入图像;步骤S2,利用饱和度调整模块对所述输入图像进行饱和度调整;步骤S3,对经饱和度调整后的图像,利用预设的多边形区域进行饱和度收缩抑制处理;步骤S4,将经步骤S3饱和度抑制调整后的图像输出给后续的图像处理模块单元进行相关图像处理,本发明可实现对不同色调的像素点进行不同范围的饱和度抑制调整。

    图像紫边的校正装置及方法

    公开(公告)号:CN113850738A

    公开(公告)日:2021-12-28

    申请号:CN202111124098.8

    申请日:2021-09-24

    Inventor: 朱煜枫 田景军

    Abstract: 本发明提供了一种图像紫边的校正装置及方法,包括:图像输入单元,用于获取输入图像,包括高反差区域和非高反差区域,高反差区域包括紫边区域和非紫边区域;紫色色域权重计算单元,根据输入图像的紫色相似度计算紫色色域权重;高反差区域权重计算单元,根据输入图像的高斯梯度值计算高反差区域权重;紫边范围检测单元,根据紫色色域权重和高反差区域权重计算得到紫边区域的范围;全局色度校正单元,用于对整个输入图像的红色、蓝色和绿色通道数据进行校正;紫边校正数据输出单元,根据紫边区域的范围和校正后的全局色度计算得到紫边区域校正数据。本发明可以查找出紫边区域的范围,并对紫边区域进行校正,使其接近真实的颜色。

    分数像素运动估计装置
    84.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113068049A

    公开(公告)日:2021-07-02

    申请号:CN202110281750.0

    申请日:2021-03-16

    Abstract: 本发明提供了一种分数像素运动估计装置,包括:并行内插模块将内插参考图形分为多个内插参考图像块,同时计算多个内插参考图像块的内插操作;内插结果缓冲模块接收并保存内插操作后的内插参考图像块,再组合为多个内插参考图像组;SATD计算模块接收编码图像和内插参考图像组,计算多个内插参考图像组的SATD值,每个内插参考图像组均使用哈达玛变换计算SATD值,其中,在哈达玛变换时的蝶形运算的减法分支上添加偏置值;SATD累加模块将SATD值累加;代价计算模块接收来自SATD累加模块的至少一个SATD值和至少一个预测运动矢量,并计算每个SATD值的代价;运动矢量选择模块从若干个代价值选出一个最小代价,选出最小代价值对应的分数像素精度的运动矢量。

    一种高动态范围图像压缩的方法及装置

    公开(公告)号:CN112634384A

    公开(公告)日:2021-04-09

    申请号:CN202011555911.2

    申请日:2020-12-23

    Inventor: 朱煜枫

    Abstract: 本申请公开了一种高动态范围图像压缩的方法及装置,该方法包括:获取三通道HDR图像,对三通道HDR图像进行亮暗区分割计算得到亮暗区分割矩阵,使用平滑滤波器将三通道HDR图像划分为基础层和细节层,对基础层进行亮暗区动态压缩得到亮区的压缩基础层和暗区的压缩基础层,根据亮区的压缩基础层和暗区的压缩基础层将细节层合并为对应的亮区的LDR图像和暗区的LDR图像,根据亮暗区分割矩阵对亮区的LDR图像和暗区的LDR图像进行融合得到对应的三通道LDR图像。通过本申请能解决现有HDR图像压缩方案中存在的容易产生光晕伪影、亮区过曝以及暗区对比度较低的问题。

    一种编码方法
    86.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111866519A

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN201910363821.4

    申请日:2019-04-30

    Abstract: 本发明提供了一种编码方法,包括:将16x4的像素块划分为多个组,每个组采用不同的预测计算方法从而获得多个预测计算方法下的预测像素;获得多个预测计算方法下的每个组残差像素块;对每个组的残差像素块进行重分组,找到每个重分组的最大残差值,根据最大残差值从编码表中查找CM值和D值;将多个预测计算方法下的预测像素值、预测计算方法、重分组、CM值、D值以及残差像素块的值的符号进行编码,查找编码后码流比特数最小的预测计算方法,此预测计算方法即为最佳的编码方法。采用本发明提供的编码方法,可以节省硬件空间的同时,还能增加解压时的吞吐率。

    一种视频编码中绝对变换差和的计算方法及装置

    公开(公告)号:CN111836050A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN201910309607.0

    申请日:2019-04-17

    Abstract: 本发明提供了一种视频编码中绝对变换差和的计算方法及装置,包括:采集当前图像,获得当前图像块矩阵,基于当前图像块矩阵获得当前图像块矩阵的哈达玛部分变换矩阵,并存储;获取预测参数,根据预测参数获得预测图像,以获得预测图像块矩阵,再基于预测图像块矩阵获得预测图像块矩阵的哈达玛部分变换矩阵,或者,基于预测参数直接计算出预测图像块矩阵的哈达玛部分变换矩阵;将预测图像块矩阵的哈达玛部分变换矩阵与当前图像块矩阵的哈达玛部分变换矩阵相减得到残差数据矩阵;基于残差数据矩阵获得所述残差数据矩阵的多个绝对值变换差;将各个绝对值变换差进行累加,以获得基于残差数据矩阵的绝对变换差和值。本发明方法的功耗较低。

    目标跟踪系统及方法
    88.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111833376A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN201910330691.4

    申请日:2019-04-23

    Abstract: 本发明提供了一种目标跟踪系统及方法,所述目标跟踪系统包括图像处理单元和目标跟踪单元,所述目标跟踪单元通过读取所述图像处理单元统计的每帧图像的亮度、色度和锐度,或统计的每帧图像的色度和亮度,以及计算得到的跟踪目标当前的运动信息来调整目标跟踪参数的更新速度,以及通过所述图像处理单元的统计信息来判断是否需要切换目标跟踪方法所用跟踪特征,若需要,则读取所述图像处理单元获取的图像的锐度信息以对跟踪特征进行切换,如此,便通过所述图像处理单元和所述目标跟踪单元的联用提升了目标跟踪的鲁棒性与准确度。

    面向精简卷积神经网络的低代价加速器架构及其处理方法

    公开(公告)号:CN111191774A

    公开(公告)日:2020-05-22

    申请号:CN201811355622.0

    申请日:2018-11-14

    Abstract: 本发明公开了一种面向精简卷积神经网络的低代价加速器架构及其处理方法,所述加速器架构包括:数据和权值张量存储单元、数据读取单元、数据向量存储单元、数据向量读取单元、数据向量寄存单元、权值读取单元、m组权值向量存储单元、m组权值向量读取单元、m组权值向量寄存单元以及m组向量运算单元,通过本发明,可解决现有神经网络加速器在处理精简卷积神经网络时效率过低或功耗过大的问题。

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