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公开(公告)号：CN110049303B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201810036211.9
申请日：2018-01-15
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: H04N13/106
Abstract: 根据本公开的实现，提出了一种立体图像的视觉风格化的方案。在该方案中，提取第一和第二源图像的第一和第二特征图。第一和第二源图像分别对应于立体图像的第一和第二视角。基于第一和第二源图像确定从第一源图像到第二源图像的第一单向视差。将第一特征图与第一变形特征图进行合并得到第一合并特征图。通过基于第一单向视差处理第一和第二特征图，来生成具有视觉风格的第一和第二目标图像。通过该方案，在执行视觉风格变换的同时，还考虑组成立体图像的两幅源图像之间的视差，从而维持由目标图像组成的立体图像中的立体效果。
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公开(公告)号：CN108335279B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201710048552.3
申请日：2017-01-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本公开的实现提供了一种高动态范围成像中的图像融合的方案。在该方案中，确定多个原始图像中的每一个与同一参考图像的对应像素之间的差异(也被称为像素差异)。基于像素差异中的一部分或全部的分布来确定用于相应原始图像的像素阈值。该像素阈值然后被用于与像素差异进行比较，以便从原始图像标识出将在图像融合中被排除的噪声像素。多个原始图像中未被排除的像素可以被融合以获得融合图像。通过本公开的方案，针对要处理的每个原始图像均可确定恰当的专用像素阈值用于排除该原始图像中的噪声像素，从而使得基于其余像素融合得到的图像具有更高的质量。
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公开(公告)号：CN108140251B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201680062072.6
申请日：2016-10-13
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T13/80
Abstract: 本文中所描述的各种技术涉及从输入视频(200)生成输出视频循环(202)，该输入视频包括在时间范围内的像素处的值。通过执行优化确定输入视频的时间范围内的、用于像素的相应的输入时间间隔。可以执行优化以在第一分辨率等级而指派输入时间间隔，而目标函数的项使用更精细的第二分辨率等级。用于特定像素的输入时间间隔包括来自输入视频的时间范围内的特定像素处的单个连续循环的每像素循环时段(px)。输入时间间隔可以基于每像素循环时段和输出视频循环时段来进行时间缩放。基于用于输入视频中的像素的输入时间间隔内的像素处的值，来创建输出视频循环(202)。
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公开(公告)号：CN108335279A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201710048552.3
申请日：2017-01-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T5/50
CPC classification number: G06T5/002 , G06T5/50 , G06T2207/10144 , G06T2207/20016 , G06T2207/20208 , G06T2207/20221
Abstract: 本公开的实现提供了一种高动态范围成像中的图像融合的方案。在该方案中，确定多个原始图像中的每一个与同一参考图像的对应像素之间的差异(也被称为像素差异)。基于像素差异中的一部分或全部的分布来确定用于相应原始图像的像素阈值。该像素阈值然后被用于与像素差异进行比较，以便从原始图像标识出将在图像融合中被排除的噪声像素。多个原始图像中未被排除的像素可以被融合以获得融合图像。通过本公开的方案，针对要处理的每个原始图像均可确定恰当的专用像素阈值用于排除该原始图像中的噪声像素，从而使得基于其余像素融合得到的图像具有更高的质量。
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公开(公告)号：CN108140251A
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201680062072.6
申请日：2016-10-13
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T13/80
CPC classification number: G11B27/007 , G06T13/80 , G11B27/031 , G11B27/10
Abstract: 本文中所描述的各种技术涉及从输入视频(200)生成输出视频循环(202)，该输入视频包括在时间范围内的像素处的值。通过执行优化确定输入视频的时间范围内的、用于像素的相应的输入时间间隔。可以执行优化以在第一分辨率等级而指派输入时间间隔，而目标函数的项使用更精细的第二分辨率等级。用于特定像素的输入时间间隔包括来自输入视频的时间范围内的特定像素处的单个连续循环的每像素循环时段(px)。输入时间间隔可以基于每像素循环时段和输出视频循环时段来进行时间缩放。基于用于输入视频中的像素的输入时间间隔内的像素处的值，来创建输出视频循环(202)。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111127304B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN201811294026.6
申请日：2018-10-31
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T3/04 , G06T3/18 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 根据本公开的实现，提出了一种跨域图像转换方案。在该方案中，基于第一图像域中的第一图像和第二图像域中的第二图像来确定用于从第一图像域到第二图像域的几何变形的第一学习网络，第一图像域和所述第二图像域的图像具有不同的风格并且其中的对象相对彼此具有几何变形。对第二图像执行从第二到第一图像域的几何变形以生成中间图像，或对第一图像执行从第一到第二图像域的几何变形以生成中间图像。基于第一图像和从第二图像生成的中间图像或基于第二图像和从第一图像生成的中间图像，确定用于从第一图像域到第二图像域的风格变换的第二学习网络。通过该方案，用于跨域图像转换的学习网络的处理准确度能够提高并且复杂度降低。
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公开(公告)号：CN108205813B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN201611170887.4
申请日：2016-12-16
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
Abstract: 根据本公开内容的实现，提出了一种基于学习网络的图像风格化的方案。在该方案中，利用多个图像以及具有特定纹理风格的参考图像来训练学习网络。该学习网络的多个不同子网络被分别训练。具体地，一个子网络被训练为实现从源图像提取一个或多个特征图并且将被施加有纹理风格的特征图变换成目标图像。每个特征图指示源图像的一部分特征信息。另一子网络被训练为将指定的纹理风格施加于提取的特征图，从而使得基于处理后的特征图生成的目标图像能够体现指定的纹理风格。
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公开(公告)号：CN108734749A
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201710262471.3
申请日：2017-04-20
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06T11/001
Abstract: 根据本公开的实现，提出了一种用于图像的视觉风格转换的方案。在该方案中，第一源图像的第一组特征图和第二源图像的第二组特征图被提取。第一组特征图中的特征图表征第一源图像的第一视觉风格的相应维度的至少一部分，并且第二组特征图中的特征表征第二源图像的第二视觉风格的相应维度的至少一部分。基于第一组特征图和第二组特征图，确定从第一源图像到第二源图像的第一映射。基于第一映射和第二源图像来变换第一源图像以生成至少部分地具有第二视觉风格的第一目标图像。通过该方案，实现了在特征空间中有效地将一个源图像的视觉风格施加到另一个源图像。
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公开(公告)号：CN108205813A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201611170887.4
申请日：2016-12-16
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06T11/001
Abstract: 根据本公开内容的实现，提出了一种基于学习网络的图像风格化的方案。在该方案中，利用多个图像以及具有特定纹理风格的参考图像来训练学习网络。该学习网络的多个不同子网络被分别训练。具体地，一个子网络被训练为实现从源图像提取一个或多个特征图并且将被施加有纹理风格的特征图变换成目标图像。每个特征图指示源图像的一部分特征信息。另一子网络被训练为将指定的纹理风格施加于提取的特征图，从而使得基于处理后的特征图生成的目标图像能够体现指定的纹理风格。
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公开(公告)号：CN110648375B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN201810706012.4
申请日：2018-06-26
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
IPC: G06T11/00
Abstract: 根据本公开的实现，提出了一种图像彩色化方案。在该方案中确定灰度源图像和彩色参考图像呈现的内容之间的相似度，并使用学习网络，基于相似度确定灰度源图像对应的彩色目标图像。具体地，基于相似度确定灰度源图像中与彩色参考图像在内容上相似的第一组图块和在内容上不相似的第二组图块，基于彩色参考图像中与第一组图块对应的图块中的颜色，确定第一组图块的第一颜色，独立于彩色参考图像来确定第二组图块的第二颜色，以及基于第一颜色和第二颜色变换灰度源图像，以生成彩色目标图像。通过该方案，可以提供图像彩色化中的用户可控性和定制化效果。此外还无需严格要求彩色参考图像与灰度源图像之间的对应性，这使彩色化对参考图像的选择更鲁棒。
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