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公开(公告)号：CN102930573A
公开(公告)日：2013-02-13
申请号：CN201210433389.X
申请日：2012-11-02
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开一种更能反映图像空间特性、重建效果好的基于二维分析稀疏模型及其训练字典的图像重建方法，包括：（1）构造训练样本集；（2）构造并训练第一个方向的字典；（3）构造并训练第二个方向的字典；（4）求解原稀疏求解中的字典Ω0，以便进行一维分析稀疏重建；（5）利用Ω0和一维分析稀疏重建方法求解重建值；（6）对重建值进行反操作，得到对应于N个图像块的重建值，从而得到重建图像。
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公开(公告)号：CN102722865A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210159943.X
申请日：2012-05-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 在没有外界的高分辨率图像库的前提下得到高分辨率图像的超分辨率稀疏重建方法，包括步骤：（1）对给定的低分辨率彩色图像进行空间转化，得到其YCbCr空间图像，对Cb、Cr分量利用插值方法进行重建；（2）构造用于训练的数据库，即高分辨率图像块Xh和低分辨率图像块Xl，并组合成数据库X；（3）对数据库X利用稀疏编码方法生成字典D，并分解为高分辨率图像的字典Dh和低分辨率图像的字典Dl；（4）利用Dl和低分辨率图像2倍上采样的图像对应的特征图像来求解稀疏系数；（5）通过稀疏系数和Dh，求解原始低分辨率图像3倍上采样的图像；（6）将Y、Cb、Cr组合得到YCbCr图像，并转化为RGB图像进行存储，就得到最终超分辨率重建图像。
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公开(公告)号：CN119863410A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411831706.2
申请日：2024-12-12
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于深度展开网络的低光增强方法及装置，在客观和主观质量评估方面都具有优越的性能，能够更好地实现低光照度图像增强。方法包括：(1)输入低光照度图像；(2)对光照度与反射率进行初始化操作，通过迭代求解光照度与反射率两个子问题优化，将五点正定矩阵按照其矩阵性质将其五条对角线存储为新矩阵，并将新矩阵采用Hadamard乘积运算来优化五点正定矩阵乘积运算；(3)通过局部区域的自适应方法对光照分量进行增强，得到具有较好曝光度的增强光照分量；(4)将增强光照分量与反射分量进行去噪处理，得到去噪后的反射率；(5)将增强光照分量与去噪后的反射率通过元素乘积得到增强后的结果；(6)输出增强后的图像。
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公开(公告)号：CN116596757A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310395979.6
申请日：2023-04-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于非局部自回归模型的深度图像超分辨率方法及装置，具有很好的客观结果，边界纹理更加清晰且几乎没有伪影存在，能够有效的压制噪声，具有最清晰的纹理而且几乎没有锯齿状的边界。方法包括：(1)向系统输入低分辨率的深度图和对应的彩图；(2)对低分辨率深度图像进行插值，并提取其轮廓；(3)对彩色图像进行轮廓提取，并利用深度图轮廓去除多余的纹理，获得特征图；(4)将插值后的深度图进行分块，训练多方向字典；(5)利用插值后的深度图计算自回归系数；(6)利用插值后的深度图和彩图的特征图，计算相似图像块；(7)利用多方向字典和重建模型，重建深度图；(8)输出重建后的高质量深度图。
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公开(公告)号：CN110298909B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910575773.5
申请日：2019-06-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于三维元胞自动机的风化现象模拟方法，其简化了风化计算方法，在效率上得到显著提升，适用于实时性要求高的情况。该方法的整体框架包括：体素化器、基于三维元胞自动机模型的风化计算器和着色器；输入数据为三角形网格及环境参数，输出为具有风化效果的三角形网格模型；该方法包括：(1)将输入的三角形网格模型体素化；(2)基于元胞自动机模型，根据生物风化过程中生物的生长扩散规律和环境影响参数，模拟自然界环境因素对生物生长的影响规律；(3)将体素单元存储的风化进度信息传递给三角形网格顶点后，通过游戏引擎提供的着色器实现网格信息和相应纹理贴图的逐顶点映射，经视觉效果优化后渲染出风化后的网格模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115239572A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210060933.4
申请日：2022-01-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 极低光原始图像的去噪方法及装置，能够提高联合去噪和去马赛克方法对极弱光图像的泛化能力，在不损失性能的情况下大大减少了参数数量，鲁棒性更好。方法包括：(1)向系统输入一个极低光原始图像；(2)图像重构，将单通道原始图像重构成分辨率为原来图像1/4的RGBG四通道图像；(3)黑电平归一化；(4)以指定倍数的放大比率增强信号；(5)输入SUnet++神经网络；(6)输出一个分辨率与输入神经网络的图像相同的RGB*4的十二通道图像；(7)将输出图像重构成分辨率与原系统输入图像相同的RGB三通道图像；(8)输出一个亮度正常的RGB图像。
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公开(公告)号：CN111277839B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202010154990.X
申请日：2020-03-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/124 , H04N19/182 , H04N13/122
Abstract: 本发明涉及一种编码立方体投影格式的自适应QP调整方法，属于计算机编解码领域。本发明在传统编解码技术的基础上，针对立方体投影的像素分布特点，进行有针对性的改进。通过自适应QP调整，对同一帧内的不同区域采取适宜的方案，来实现对于立方体投影格式的优化。与传统编码方法统一QP相比，可以更加适配立方体投影格式，既提高了编码效率又节约了码率。
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公开(公告)号：CN113096033A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110304780.9
申请日：2021-03-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于Retinex模型自适应结构的低光照图像增强方法，并且根据低光照条件进行了改进，包括以下步骤：提出了对输入图像光照结构和反射纹理提取的TSRI算法。根据低照度图像的特点，引入了反射图L0稀疏，解决了Retinex算法中反射图不够平滑的问题；针对Retinex低照度图像增强算法。将TSRI算法在HSV空间下对亮度分量进行处理。
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公开(公告)号：CN113066114A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110305033.7
申请日：2021-03-10
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于Retinex模型的卡通风格迁移方法属于计算机视觉领域。将真实世界的照片转换成卡通风格的图像是一项有意义且具有挑战性的任务。现有方法由于没有分别考虑卡通图像和现实照片在结构、纹理和光照方面的一致性和连续性，不能得到令人满意的卡通化结果。本发明中Retinex模型联合学习照片和卡通图像的内在属性(形状和纹理)和外在属性(光照)。RexGAN框架包括通过反射损失来学习从照片图像到卡通图像的映射的ReflectGAN以及通过光照损失来进一步促进生成图像的结构和光照的LuminGAN。本发明不仅能够从真实照片中生成高质量的卡通图像，而且具有清晰的边缘和结构以及正确的照明，且在主观效果上优于目前最先进的方法。
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公开(公告)号：CN113034560A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110224145.X
申请日：2021-02-22
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 非均匀纹理迁移方法及装置，提高纹理迁移的合成质量，尤其是纹理的颜色丰富程度以及分布特性与样本纹理保持一致；处理更为复杂的纹理图像，使得纹理迁移适应性更加广泛，使用户更加直观控制合成过程，实现自由地控制纹理迁移的结果。通过输入样本及一组语义标注图，经过以下步骤生成目标纹理图：(1)纹理结构提取:通过用户监督的方式提取纹理特征，从输入纹理样本中提取颜色和分布特征；(2)多尺度迭代纹理合成:将纹理的颜色和分布特征集成到基于优化的纹理合成方法中，基于优化的纹理合成方法利用这些特征来约束纹理迁移目标函数，目标函数通过迭代搜索相似图像块，利用投票步骤合成纹理，最终生成满足用户需求的高质量非均匀纹理。
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