面向特定下游视觉任务的图像复原方法及装置

    公开(公告)号:CN116703753A

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202310525086.9

    申请日:2023-05-10

    Inventor: 王隽 李兵 胡卫明

    Abstract: 本发明提供一种面向特定下游视觉任务的图像复原方法及装置,其中方法包括:将目标图像的图像特征输入训练好的智能体模型,得到参数调整量;基于参数调整量,对图像复原工具箱中的算法包含的多个调节参数进行调整;使用调整后的图像复原工具箱对目标图像进行处理得到复原图像,基于图像质量评估模型,获取复原图像对应的图像质量分数;将复原图像作为更新的目标图像,并重复上述步骤,直至达到设定终止条件,将获取的多个图像质量分数中的最大值对应的复原图像作为目标图像的图像复原结果输出。从而复原图像直接面向下游视觉任务的需求优化,能在下游视觉任务中获得更好的表现。

    图像处理方法、装置及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN113891055B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202010631759.5

    申请日:2020-07-03

    Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法,该方法包括:获取待处理图像,基于白平衡模型确定待处理图像的第一颜色值;基于多种回归算法确定待处理图像的多个第二颜色值,其中,一种回归算法用于确定待处理图像的一个第二颜色值;基于待处理图像的第一颜色值、多个第二颜色值确定待处理图像对应的白平衡图像。采用本申请,可提高图像的白平衡处理效果,提高图像处理质量,适用性高。

    一种伪造图像的识别方法、装置及设备

    公开(公告)号:CN114267089B

    公开(公告)日:2022-05-31

    申请号:CN202210203248.2

    申请日:2022-03-03

    Abstract: 本发明公开了一种伪造图像的识别方法、装置及设备,其中,所述方法包括:获取待检测图像;获取所述待检测图像的频谱掩模与所述待检测图像对应的身份空间约束,所述身份空间约束是指所述待检测图像与对应的预设参考正确图像的关联性权重分布图;根据所述频谱掩模对所述待检测图像进行分频,分别得到频谱的高频分量和低频分量;通过所述频谱的高频分量和低频分量与所述身份空间约束,分别得到高频分量的伪造概率和低频分量的伪造概率;合并所述高频分量的伪造概率和所述低频分量的伪造概率,得到最终伪造概率。通过上述方式,本发明提高了识别系统对于不同造假技术的泛化能力,增强了识别器的性能。

    引力波侯选体筛选方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN114549912A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210436894.3

    申请日:2022-04-25

    Abstract: 本申请提供一种引力波侯选体筛选方法、装置及存储介质,其中方法包括:确定多探测器联合观测的观测数据的相干信噪比;将所述相干信噪比投射到天区图后得到目标二维图像;将所述目标二维图像输入至引力波侯选体筛选模型,得到所述引力波侯选体筛选模型输出的引力波侯选体筛选结果;所述引力波侯选体筛选模型是基于目标二维图像样本及预先确定的引力波侯选体标签训练后确定的。本申请通过模拟多探测器对同一天区图进行联合观测的观测结果,确定联合观测的相干信噪比,减少了噪声对信号的干扰,提升了观测数据的信噪比,同时结合深度学习算法,利用引力波侯选体筛选模型实现引力波信号的自动筛选识别。

    图像处理方法、装置及计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN113891055A

    公开(公告)日:2022-01-04

    申请号:CN202010631759.5

    申请日:2020-07-03

    Abstract: 本申请公开了一种图像处理方法,该方法包括:获取待处理图像,基于白平衡模型确定待处理图像的第一颜色值;基于多种回归算法确定待处理图像的多个第二颜色值,其中,一种回归算法用于确定待处理图像的一个第二颜色值;基于待处理图像的第一颜色值、多个第二颜色值确定待处理图像对应的白平衡图像。采用本申请,可提高图像的白平衡处理效果,提高图像处理质量,适用性高。

    基于稀疏编码的码率控制的图像压缩方法、系统及装置

    公开(公告)号:CN112203089A

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN202011396914.6

    申请日:2020-12-03

    Abstract: 本发明属于数字图像处理技术领域,具体涉及了一种基于稀疏编码的码率控制的图像压缩方法、系统及装置,旨在解决现有遥感图像压缩码率不易控制且码率分配不合理,导致遥感图像压缩效率低,压缩后图像重建质量低的问题。本发明包括:将待编码图像划分为设定大小,并进行编码参数设定;提取图像块均值并进行量化和熵编码;每次更新图像实际编码码率后,与设定目标码率进行比较,并根据比较结果确定下一步操作;每次迭代编码时,选取复杂度较高的图像块进行稀疏编码,其数量由当前图像实际编码码率、设定目标码率和系数共同决定;在设定的编码码率下完成图像编码。本发明编码码率精准可控,分配合理并能动态调整,可以实现图像的高效、高质量压缩。

    在CPU上实时多尺度人脸检测方法与系统及相关设备

    公开(公告)号:CN109815789A

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201811514183.3

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明涉及人脸检测技术领域,具体涉及一种在CPU上实时多尺度人脸检测方法与系统及相关设备,目的在于降低人脸检测的硬件成本,提高人脸检测的速度与准确度。本发明的人脸检测系统包括:特征提取模块、多尺度检测模块和非极大值抑制模块。其中,特征提取模块配置为:从待检测图像中提取关键特征,得到多尺度的待检测特征图;多尺度检测模块配置为:根据多尺度的待检测特征图预测人脸得分和相应的位置;非极大值抑制模块配置为:根据人脸得分进行非极大值抑制,从而得到检测结果。本发明降低了人脸检测的硬件成本,提高了多尺度人脸检测的速度与准确度,能在CPU上实现准确率较高的多尺度人脸检测功能,继而可以应用在手机等平台上。

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