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公开(公告)号：CN111095350B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201880056861.8
申请日：2018-08-30
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种图像处理设备。根据示例性实施例的图像处理设备包括：通信器，被配置为接收图像；以及处理器，被配置为生成通过经由使用图像处理参数对接收到的图像进行图像处理而获得的第一图像，生成通过按照预定比率缩小第一图像而获得的第二图像，并从第一图像和第二图像提取各自的视觉特征，其中，处理器还被配置为调整参数以使第一图像的视觉特征与第二图像的视觉特征之间的差在预定范围内。
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公开(公告)号：CN116997914A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202280018868.7
申请日：2022-02-11
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06N20/10
Abstract: 公开了一种图像处理装置，包括：用于存储一个或多个指令的存储器；以及处理器，执行存储在存储器中的一个或多个指令，以使用包括一个或多个卷积层的卷积神经网络，从而获取与包括在第一图像中的多个像素中的每个像素对应的核系数信息，基于核系数信息和包括与多个像素的一个或多个梯度特性对应的多个梯度核的梯度核集来生成包括与每个像素对应的核的空间变化核，并且将包括在空间变化核中的核应用于每个像素周围的区域对第一图像进行滤波，从而生成第二图像。
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公开(公告)号：CN116210022A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202180064086.2
申请日：2021-09-08
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: G06T5/00
Abstract: 提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括存储一个或多个指令的存储器，以及处理器，该处理器被配置为执行存储在存储器中的一个或多个指令以：基于包括在第一图像中的每个像素与每个像素的相邻像素之间的差异获得相似性信息，基于相似性信息，确定权重信息，通过第一图像和第一内核之间的卷积运算获得第一特征信息，通过将权重信息应用于第一特征信息获得第二特征信息，以及基于第二特征信息，生成第二图像。
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公开(公告)号：CN113228061A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202080007394.7
申请日：2020-04-24
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种电子装置及其控制方法。电子装置包括用于存储至少一个指令的存储器，以及被配置为执行至少一个指令的处理器，其中，处理器被配置为对输入图像执行卷积运算并获得与图像相关的中间特征数据。中间特征数据与在通道方向上的第一内核卷积以获得第一数据。然后第一数据与在空间方向上的第二内核卷积以获得第二数据。基于第二数据设置包括在第一内核和第二内核中的一个或更多个权重的值，并且可以基于权重的位置调整权重的值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111742558A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201980014360.8
申请日：2019-02-20
Applicant: 三星电子株式会社
IPC: H04N21/4402 , H04N21/466 , G06N3/08
Abstract: 公开了一种电子设备。该电子设备包括：存储器，其中存储经学习的人工智能模型；以及处理器，用于将输入图像输入到人工智能模型并输出具有增加的分辨率的放大图像，其中，经学习的人工智能模型包括放大模块，用于根据相对于放大图像中的原始像素具有非线性减小的对称形式的函数来获取周围的内插像素的像素值，原始像素对应于输入图像的像素。
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公开(公告)号：CN111095350A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201880056861.8
申请日：2018-08-30
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 提供了一种图像处理设备。根据示例性实施例的图像处理设备包括：通信器，被配置为接收图像；以及处理器，被配置为生成通过经由使用图像处理参数对接收到的图像进行图像处理而获得的第一图像，生成通过按照预定比率缩小第一图像而获得的第二图像，并从第一图像和第二图像提取各自的视觉特征，其中，处理器还被配置为调整参数以使第一图像的视觉特征与第二图像的视觉特征之间的差在预定范围内。
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公开(公告)号：CN109891459A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201780066614.1
申请日：2017-10-26
Applicant: 三星电子株式会社
Abstract: 本发明涉及一种图像处理装置。本图像处理装置包括：输入部，接收输入的图像；以及处理器，缩小输入的图像并提取视觉特征，将提取的视觉特征反映于输入的图像而生成高画质图像。本发明涉及一种灵活运用深度学习等机器学习算法来模拟人脑认知、判断等功能的人工智能(AI)系统及其应用。
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公开(公告)号：CN107427274A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201580020945.2
申请日：2015-02-23
IPC: A61B6/03
Abstract: 一种断层扫描设备，包括：数据获得器，通过对运动的对象执行断层扫描使用在与第一时间点相应的第一斜剖面及与第二时间相应且面对第一斜剖面的第二斜剖面中获得的数据来获得作为局部图像的第一图像和第二图像，通过使用第一图像和第二图像获得指示所述对象的运动量的第一信息；图像重构器，基于第一信息重构指示在目标时间的所述对象的目标图像。
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公开(公告)号：CN106232009A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201580020705.2
申请日：2015-02-23
CPC classification number: G06T15/08 , A61B6/4078 , A61B6/4085 , A61B6/463 , A61B6/466 , A61B6/469 , A61B6/486 , A61B6/503 , A61B6/504 , A61B6/5205 , A61B6/5217 , A61B6/5264 , A61B6/5288 , A61B6/541 , A61B6/563 , G06T11/005 , G06T2211/412 , G06T2211/421
Abstract: 一种断层扫描设备包括：数据获取器，通过对对象执行断层扫描来获得与第一时间点相应的第一图像并获得与第二时间点相应的第二图像；图像重构器，基于在第一图像和第二图像之间的运动量获得与在对象的运动量和时间之间的关系相关的第一信息，基于第一信息预测与在第一时间点和第二时间点之间的第三时间点相应的第三图像，通过使用预测第三图像以及与第三时间点相应的测量数据校正第一信息，通过使用校正第一信息重构第三图像；显示器，显示重构的第三图像。
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