公开(公告)号：CN115240022A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210651629.7

申请日：2022-06-09

Applicant: 北京大学

Inventor： 刘家瑛 ,  匡浩玮 ,  郑书泓 ,  黄浩峰 ,  郭宗明

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明公开了一种使用长曝光补偿的低光照图像增强方法。本方法为：1)收集低光照训练数据集，其中所述低光照训练数据集中的每一训练样本包括同一场景的低光照图像和正常光照图像；根据每一训练样本生成一组对应的短曝光图像、长曝光图像和真实光照图像，得到一合成数据集S；2)利用所述合成数据集S训练低光照增强模型，所述低光照增强模型包括M‑1个特征对齐模块和M‑1个提亮模块；3)将待提亮的短曝光图像和对应的模糊长曝光图像输入训练后的低光照增强模型，得到对应的低光照增强图像。本发明能够显著提升低光照图片增强性能。

公开(公告)号：CN118413682A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410327982.9

申请日：2024-03-21

Applicant: 北京大学

Inventor： 刘家瑛 ,  马逸扬 ,  匡浩玮

IPC: H04N19/91 ,  G06T9/00 ,  G06N3/0455 ,  H04N19/149 ,  H04N19/44

Abstract: 本发明公开了一种基于端到端解码器矫正扩散模型的图像编解码方法，其步骤包括：1)搭建一图像编解码模型，包括编码器E、熵模型、端到端解码器D及扩散模型解码器μθ；2)利用训练集训练图像编解码模型；3)对于一待编码的图像x0，在编码端使用训练后的编码器E将图像x0抽取为特征并离散化为码流#imgabs0#使用图像x0计算训练后的扩散模型解码器和端到端解码器结果的线性组合因子集#imgabs1#将码流#imgabs2#与#imgabs3#发送给解码端；解码端将码流#imgabs4#输入训练后的扩散模型解码器μθ和端到端解码器D，应用#imgabs5#对二者解码结果进行组合，在解码端得到解码图像。本发明能够达成更优秀的忠实度‑感知质量之间的平衡结果。

公开(公告)号：CN119693228A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411559788.X

申请日：2024-11-04

Applicant: 北京大学

Inventor： 刘家瑛 ,  匡浩玮 ,  郭宗明

IPC: G06T3/4046 ,  G06T9/00 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种可调控保真度的图像压缩后处理方法，其步骤包括：1)构建图像压缩后处理框架，包括一致性引导去噪扩散模型和语法向量生成器；一致性引导去噪扩散模型包括扩散特征编码器、一致性特征编码器、解码器、语法驱动特征融合模块SFF；2)利用图像压缩训练数据集训练图像压缩后处理框架，3)对于待压缩的自然图像，将其压缩后输入训练后的图像压缩后处理框架，得到增强后的图像。本发明通过引入一支额外的一致性引导特征，以约束扩散过程中的偏差；并利用一支受到权衡控制因子调控并从编码端提取的超低比特率流语法向量，引导一致性引导特征与扩散特征的自适应性融合，实现精确的保真度‑真实感权衡控制与高质量的图像重建。