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公开(公告)号：CN114972038B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202210699194.3
申请日：2022-06-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京三星通信技术研究有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06T5/20 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0985
Abstract: 本发明属于模式识别与机器学习领域，具体涉及了一种基于相关性动态滤波的端到端多帧超分辨方法及系统，旨在解决现有多帧超分辨依赖光流场信息进行多帧图像的空间对齐，计算复杂、超分辨效果达不到预期的问题。本发明包括：通过特征提取器提取不同图像帧的特征，计算目标帧每个像素点与支撑帧上对应点周围像素点的特征之间的相关性，获得目标帧和每一个支撑帧的特征之间的相关性矩阵；通过滤波器计算每一个支撑帧的特征的滤波核，并进行对应的支撑帧的动态滤波；通过解码器融合目标帧和滤波后的支撑帧的特征，获得超分辨图像。本发明不依赖光流场信息进行多帧图像的空间对齐，更加轻量和稳定，可以以较小的参数量和计算量取得更优的性能。
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公开(公告)号：CN114972038A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210699194.3
申请日：2022-06-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 本发明属于模式识别与机器学习领域，具体涉及了一种基于相关性动态滤波的端到端多帧超分辨方法及系统，旨在解决现有多帧超分辨依赖光流场信息进行多帧图像的空间对齐，计算复杂、超分辨效果达不到预期的问题。本发明包括：通过特征提取器提取不同图像帧的特征，计算目标帧每个像素点与支撑帧上对应点周围像素点的特征之间的相关性，获得目标帧和每一个支撑帧的特征之间的相关性矩阵；通过滤波器计算每一个支撑帧的特征的滤波核，并进行对应的支撑帧的动态滤波；通过解码器融合目标帧和滤波后的支撑帧的特征，获得超分辨图像。本发明不依赖光流场信息进行多帧图像的空间对齐，更加轻量和稳定，可以以较小的参数量和计算量取得更优的性能。
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公开(公告)号：CN116051385A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202111260449.8
申请日：2021-10-28
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06T5/00
Abstract: 本公开关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述图像处理方法包括：获取输入图像；检测输入图像中的目标区域；处理所述目标区域，其中，所述处理所述目标区域包括：获得所述目标区域的特征图，在特征空间中对所述特征图中的特征图块进行重新排列，基于重新排列后的特征图块以及所述特征图获得对所述目标区域进行处理后的输出图像。由电子设备执行的上述图像处理方法可以使用人工智能模型来执行。
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公开(公告)号：CN114596349A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011440325.3
申请日：2020-12-07
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请提供了一种深度估计方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。该方案进行深度估计的相关步骤可以采用人工智能模块进行处理，该方案通过将待处理图像映射到预设平面获取待处理图像各像素点在预设成像平面上的位置信息，并在深度估计过程中使用待处理图像中各像素点在预设成像平面上的位置信息，消除了相机参数对深度估计范围的影响，使得同一个网络模型可以对不同相机参数对应的待处理图像进行深度估计，在保证宽范围深度估计的同时，节省了计算资源和存储空间。
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公开(公告)号：CN120045252A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202311585420.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06F9/451 , G06F3/04815
Abstract: 本公开实施例提供了一种电子设备及其执行的方法以及计算机可读存储介质，涉及人工智能领域。一种由电子设备执行的方法，包括：获取第一图像的图像亮度信息和第一图像对应的拍摄场景的场景亮度信息；基于所述图像亮度信息和所述场景亮度信息，对所述第一图像执行亮度调整。可选地，所述方法可以使用人工智能模型来执行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119672044A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202311220109.1
申请日：2023-09-20
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请提供了一种由电子设备执行的方法、电子设备、存储介质及程序产品，涉及计算机视觉、图像处理、人工智能等领域。该方法包括：从第一图像中提取至少一个对象中心区域和至少一个对象边缘区域，将提取的对象中心区域和对象边缘区域进行匹配，得到第一图像的对象分割结果。可选地，由电子设备执行的上述方法可以使用人工智能模型来执行。
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公开(公告)号：CN113674159A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202011185859.6
申请日：2020-10-29
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，属于图像处理及人工智能技术领域。该方法包括：获取待处理图像；采用至少一种图像质量增强方式对待处理图像进行质量增强，得到处理后的图像。基于本申请实施例提供的方案，能够有效提升待处理图像的质量。
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公开(公告)号：CN111951172A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201911372694.0
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请提供了一种图像优化方法、系统和存储介质。所述图像优化方法包括：从输入图像提取纹理品质信息，所述纹理品质信息指示所述输入图像中的纹理品质的空间分布；以及根据所述纹理品质信息，对所述输入图像中的设定区域进行纹理修复以生成纹理修复图像。
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公开(公告)号：CN119090774A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310629198.9
申请日：2023-05-30
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种由电子设备执行的方法、电子设备、存储介质及程序产品，涉及计算机视觉、图像处理、人工智能等领域，同时，上述由电子设备执行的方法可以使用人工智能模型来执行。该方法通过获取第一图像；确定第一图像的恢复风格信息；基于恢复风格信息，使用AI网络，对第一图像进行恢复处理，得到恢复图像，达到增强图像质量的目的。
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公开(公告)号：CN116883797A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210316534.X
申请日：2022-03-28
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: G06V10/80 , H04N13/239 , G06N3/0464 , G06V10/82
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像处理方法及相关设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取双目视觉图像中第一视图的第一特征信息；融合第一特征信息与第二特征信息，得到更新后的第一特征信息；其中，第二特征信息为从双目视觉图像的第二视图中获取的特征信息；针对更新后的第一特征信息进行图像重建。本申请的实施在获取双目视觉图像中的单图特征信息时，还融合处理双目视觉图像中两个视图的特征信息，可以有效利用不同视角的图像进行信息互补，提高图像处理的性能。同时，由电子设备执行的上述图像处理方法可以使用人工智能模型来执行。
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