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最新技术
一种用于实时视频拼接的高速全局色差矫正方法
本发明提供了一种用于实时视频拼接系统的高速全局色差矫正方法,包括:获取相机图像序列;对于相机图像在拼接时的重叠区域,同时进行重叠区域两两采样和量化以及多图左右采样和量化;对获得的图像矩阵增加表示透明度的alpha通道以进行数据混合;对融合后的新图像矩阵进行均值化计算;计算图像矩阵均值化后的信息存成查色表;根据查色表矫正色差并输出。实现在满足多摄像头实时视频拼接的前提下,进行图像色差的快速矫正,有效减少了计算资源和计算时间的消耗,高效率地提高了拼接图像的质量。
基于改进的深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法
本发明公开了基于改进的深度卷积神经网络的图像超分辨率重建方法,多层次特征提取卷积神经网络由两列卷积神经网络组成,每列卷积神经网络均由具有相同结构、参数各异的8层单元组成,其中每个单元由CNN、偏置Bias、参数化的ReLU和Dropout组成,多层次特征提取卷积神经网络由两列卷积神经网络组成,每列卷积神经网络的初始卷积单元参数不同,保证得到的卷积特征的全面性,每个卷积单元均使用跳连接与全连接处理保持连接,全连接将所有卷积单元的输出进行串接。本发明模型由多层次特征提取卷积神经网络和图像重建卷积神经网络组成,仿真实验表明所提方法较原始方法处理图像的性能进一步提高,使用自己获取的低分辨率进行图像重建后PSNR值最大可提升0.19。
泊车信息获取方法及装置、泊车方法及装置
本申请提供了一种泊车信息获取方法及装置、泊车方法及装置,该泊车信息获取方法包括:获取待泊车车辆所处位置的鸟瞰图;将鸟瞰图输入至预先构建的信息获取模型中,得到泊车信息;其中,信息获取模型基于多任务神经网络预先建立得到,多任务神经网络包括共享编码层和多个任务神经网络,多个任务神经网络共享该共享编码层。可见,本申请方案中,预先基于多任务神经网络构建信息获取模型,将鸟瞰图输入至信息获取模型,可以直接得到泊车信息,由于只需运行信息获取模型,占用的计算资源较少,因此无需对信息获取模型进行大量裁剪,从而提高了泊车信息的准确度,以及泊车信息的获取效率。
高光谱图像的超分辨率重建方法和装置
本发明提供了一种高光谱图像的超分辨率重建方法和装置,涉及光谱成像的技术领域,包括将低分辨率高光谱图像转换得到的低分辨率RGB彩色图像,与第一高分辨率RGB彩色图像进行邻域匹配,确定每个匹配点在目标高分辨率高光谱图像上的对应相似光谱信息;根据第一高分辨率RGB彩色图像和第二高分辨率RGB彩色图像转换得到的第一高分辨率XYZ图像、第二高分辨率XYZ图像和相似光谱信息的拟合结果,确定每个匹配点在目标高分辨率高光谱图像的真实光谱信息,通过邻域匹配方式对相似光谱进行匹配,保留了原高光谱图像的空间结构信息,可快速重构高分辨率高光谱图像且具有较高的重建精度。
超分辨率芯片、超分辨率算法的更新方法和电子设备
本申请涉及一种超分辨率算法的更新方法、装置、超分辨率芯片、计算机设备和存储介质。所述方法包括:通过超分辨率芯片获取用户个性化图像;将所述用户个性化图像作为训练样本进行超分辨率学习,得到目标超分辨率算法;基于所述目标超分辨率算法对所述超分辨率芯片中已烧录的初始超分辨率算法进行更新。采用本方法能够实现对超分辨率芯片中的超分辨率算法进行更新。
一种基于注意力反馈机制的轻量级图像超分方法及系统
本发明提出一种基于注意力反馈机制的轻量级图像超分方法及系统,包括:将低分辨率图像输入浅层特征提取网络中获取浅层特征信息,将浅层特征信息输入深层特征提取网络中得到深度特征信息;将深度特征信息输入重建网络中重建超分辨率图像,经上采样得到高分辨率特征图,再将高分辨率特征图与低分辨率图像进行双三次上采样后智能相加,得到超分辨率图像;根据超分辨率图像与原始高分辨率图像计算损失函数并对超分辨率模型训练;将深度特征信息输入下一个深层特征提取网络中提取深度特征信息,并重复上述步骤至完成最后一个深层特征提取网络的深度特征信息提取,将提取的深度特征信息输入重建网络中进行超分辨率图像重建,输出得到超分辨率图像SR。
一种基于多帧分组与反馈网络的视频超分辨率方法
本发明公开了一种基于多帧分组与反馈网络的视频超分辨率方法,包括:构建初始超分辨率网络模型,获取训练视频数据集;确定需超分的目标帧,对其进行上采样,获得初步超分视频帧;将训练视频数据包含的视频帧序列分组;提取分组的视频帧序列的特征图,并对其进行对齐、融合操作,获得LR特征图;对LR特征图进行逐步反馈超分,获得超分特征图序列;对超分特征图序列进行重建,获得重建超分残差信息序列,并与初步超分视频帧相加,获得目标帧的最终超分视频帧序列;设置损失函数,对初始超分辨率网络模型进行训练,获得训练好的超分辨率网络模型;本发明提高了视频超分辨率效果,重建出的视频帧细节保持效果明显提高。
票据文档电子化处理方法
本发明公开了票据文档电子化处理方法,包括以下步骤;扫描;初始图像命名;图像处理,对分幅扫描形成的多幅数字图像,应进行拼接处理,并为一个完整的图像,用以保证纸质档案数字图像的整体性;对不符合阅读方向的数字图像应进行旋转还原,对出现偏斜的图像进行纠偏处理,用以达到图像视觉上正视;对数字图像进行裁边处理;对数字图像进行去污处理,以去除在扫描过程中产生的污点、污线、黑边影响图像质量的杂质,遵循展现档案原貌的原则,处理过程中不得去除档案页面原有的纸张褪变斑点、水渍、污点、装订孔痕迹;图像质量检查;成品图像命名;图像储存。本发明可将纸质的票据文档整理转换为电子数据,方便后续对票据的查询、管理操作。
一种图像背景替换方法、系统、电子设备及存储介质
本公开提供了一种图像背景替换方法,应用于金融科技领域或其它领域,包括:获取第一图像中每个像素点的前景预测概率;选取前景预测概率接近特征值的点作为不确定点;将不确定点的不同尺度的特征图进行融合,得到边界清晰的前景图和α遮罩;使用待替换的背景图像与前景图和α遮罩进行合成,得到新背景下的第二图像。本公开的方法在前景与背景分割中,将前景与背景之间的边缘部分进行边缘轮廓处理,将更多的细节保留,得到了分割精度更高的背景替换图像。本公开还提供了一种图像背景替换系统、电子设备、计算机可读存储介质和程序产品。
漫画风格图像的转换方法、装置、计算机设备及存储介质
本发明实施例公开了一种漫画风格图像的转换方法、装置、计算机设备及存储介质,该方法包括:接收含有人脸的图像并对含有人脸的图像进行分割处理,得到眼睛区域的图像和非眼睛区域的图像;根据轻量化神经网络对眼睛区域的图像进行转换处理,得到含有漫画风格的眼睛图像;根据传统图像算法对非眼睛区域的图像进行漫画风格处理;将含有漫画风格的眼睛图像与漫画风格处理处理后的图像进行拼接,得到含有漫画风格的图像。本发明通过采用轻量化神经网络对含有人脸的图像中的眼睛进行转换以得到具有漫画风格的眼睛,同时采用传统图像处理方法对非眼睛区域进行处理便可将含有人脸的图像转换成漫画风格的图像,极大的提高了漫画风格图像的转换效率。