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公开(公告)号：CN111986069A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010080412.6
申请日：2020-02-04
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 图像处理装置将图像施加于第一学习网络模型以优化图像的边缘，将图像施加于第二学习网络模型以优化图像的纹理，并且基于关于图像的边缘区域和纹理区域的信息，将第一权重应用于第一图像并将第二权重应用于第二图像，以获取输出图像。
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公开(公告)号：CN109934247A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201811509816.1
申请日：2018-12-11
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种电子装置及其控制方法。该电子装置包括：存储器，配置成存储均与多个图像图案对应的多个过滤器；以及处理器，配置成基于包括目标像素和多个周围像素的图像块内的像素之间的关系将图像块分类到多个图像图案中的一个图像图案，以及通过将多个过滤器之中的、与被分类到的图像图案对应的至少一个过滤器应用于图像块来获得最终图像块，在最终图像块中，目标像素经历过图像处理，其中，多个过滤器通过以下方式获得：基于多个图像图案中的每个图像图案，通过人工智能算法学习多个第一样本图像块与对应于多个第一样本图像块的多个第二样本图像块之间的关系。
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公开(公告)号：CN109934792B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910137568.0
申请日：2018-12-11
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种电子装置及其控制方法。该电子装置包括：存储器，配置成存储均与多个图像图案对应的多个过滤器；以及处理器，配置成基于包括目标像素和多个周围像素的图像块内的像素之间的关系将图像块分类到多个图像图案中的一个图像图案，以及通过将多个过滤器之中的、与被分类到的图像图案对应的至少一个过滤器应用于图像块来获得最终图像块，在最终图像块中，目标像素经历过图像处理，其中，多个过滤器通过以下方式获得：基于多个图像图案中的每个图像图案，通过人工智能算法学习多个第一样本图像块与对应于多个第一样本图像块的多个第二样本图像块之间的关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109934792A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910137568.0
申请日：2018-12-11
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种电子装置及其控制方法。该电子装置包括：存储器，配置成存储均与多个图像图案对应的多个过滤器；以及处理器，配置成基于包括目标像素和多个周围像素的图像块内的像素之间的关系将图像块分类到多个图像图案中的一个图像图案，以及通过将多个过滤器之中的、与被分类到的图像图案对应的至少一个过滤器应用于图像块来获得最终图像块，在最终图像块中，目标像素经历过图像处理，其中，多个过滤器通过以下方式获得：基于多个图像图案中的每个图像图案，通过人工智能算法学习多个第一样本图像块与对应于多个第一样本图像块的多个第二样本图像块之间的关系。
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公开(公告)号：CN116348905A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202180068324.7
申请日：2021-03-30
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 公开了一种电子设备。所述电子设备包括：存储器，被配置为存储多个神经网络模型：以及所述处理器，连接到所述存储器并控制所述电子设备，其中，所述处理器被配置为：基于包括在输入图像中的对象区域获得权重图，并且通过将所述输入图像输入到所述多个神经网络模型中的每一个神经网络模型来获得多个图像，并且通过基于所述权重图对所述多个图像进行加权来获得输出图像，并且所述多个神经网络模型中的每一个神经网络模型是被训练以放大图像的模型。
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公开(公告)号：CN117561537A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202280044885.8
申请日：2022-07-22
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种用于通过使用包括多个层的神经网络来执行图像处理的显示设备可以：基于与第一图像中包括的每个像素相对应的对象特征，获得与相应像素相对应的多条模型信息；基于与输入到神经网络的像素相对应的多条模型信息以及关于像素在神经网络中被处理的时间点的信息，识别与多个层相对应的多条模型信息；基于多条模型信息，更新多个层的参数；通过在多个层处经由应用了更新后的参数的多个层处理第一图像来获得第二图像；以及显示第二图像。
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公开(公告)号：CN111869220B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201980017219.3
申请日：2019-02-14
Applicant: 三星电子株式会社 , 首尔大学校产学协力团
IPC: H04N19/85 , H04N19/164 , H04N19/176 , H04N19/119 , G06N20/00 , G06N3/08
Abstract: 提供了一种电子装置。该电子装置包括：存储装置，被配置为存储被配置为从多个压缩率当中确定应用于图像块的压缩率的压缩率网络模型，以及被配置为针对多个压缩率中的每一个去除压缩噪声的多个压缩噪声去除网络模型。压缩率网络模型可以通过经第一人工智能算法学习对应于多个压缩率中的每一个的多个恢复图像块的图像特性来获得。
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公开(公告)号：CN111869220A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201980017219.3
申请日：2019-02-14
Applicant: 三星电子株式会社 , 首尔大学校产学协力团
IPC: H04N19/85 , H04N19/164 , H04N19/176 , H04N19/119 , G06N20/00 , G06N3/08
Abstract: 提供了一种电子装置。该电子装置包括：存储装置，被配置为存储被配置为从多个压缩率当中确定应用于图像块的压缩率的压缩率网络模型，以及被配置为针对多个压缩率中的每一个去除压缩噪声的多个压缩噪声去除网络模型。压缩率网络模型可以通过经第一人工智能算法学习对应于多个压缩率中的每一个的多个恢复图像块的图像特性来获得。
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