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公开(公告)号：CN110197669B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN201810162252.2
申请日：2018-02-27
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0216
Abstract: 本发明公开一种语音信号处理方法及装置，所述方法包括如下步骤：步骤一，接收解码的远端信号，并于播放解码后的远端信号的同时采集近端信号；步骤二，估计并补偿延迟，对远端及近端信号进行数据对齐操作；步骤三，将对齐后的远端和近端信号送入带反馈的自适应回声抑制单元，抑制近端信号中的回声；步骤四，抑制近端信号中的残余回声与啸叫；步骤五，抑制近端信号中的噪声；步骤六，将近端信号通过网络传输出去，通过本发明，能够对全双工通话中的回声、残余回声、啸叫以及噪声进行抑制，能够以比较低的复杂度解决语音对讲中的回声、啸叫以及噪声等问题。
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公开(公告)号：CN112308197A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201910680935.1
申请日：2019-07-26
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司 , 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供了一种卷积神经网络的压缩方法、装置及电子设备。针对每一卷积层，该方法包括：将该卷积层的权值张量变形为第一二维矩阵；确定第一二维矩阵的多个第一奇异值分解项；按照第一选取规则，从多个第一奇异值分解项中，选取至少一个第一奇异值分解项；利用各个第一奇异值分解项，对第一二维矩阵进行近似分解，得到第一分解矩阵和第二分解矩阵；将第一分解矩阵和第二分解矩阵分别变形为第一子权值张量和第二子权值张量，作为压缩后的权值张量；在得到目标卷积神经网络每一层卷积层压缩后的权值张量后，得到被压缩的目标卷积神经网络。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，可以降低关于压缩前后的卷积神经网络间的精准度差异。
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公开(公告)号：CN111724321A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010568740.0
申请日：2020-06-19
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种图像滤波方法及系统，包括对图像的所有像素点进行水平正向滤波；当第a行的像素点完成水平正向滤波后，对滤波后的像素点进行水平逆向滤波；当第b行的像素点完成水平逆向滤波后，对滤波后的像素点进行垂直正向滤波；当第k个像素点完成垂直正向滤波后，对滤波后的像素点进行垂直逆向滤波；输出滤波后的图像。由于每个方向的滤波均是在上一方向滤波还在进行中便开始了，使得在不减少滤波方向及次数的同时减少了运算的时间，降低了滤波运算过程中的缓存和延迟；同时，将滤波处理分为四个方向单独处理，降低了滤波运算的复杂度。因此，本发明提供的图像滤波方法及系统解决了图像滤波中存在的大缓存、高延迟、运算复杂的问题。
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公开(公告)号：CN111402153A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010162435.1
申请日：2020-03-10
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明提供的图像处理方法和系统通过读取数据信息得到当前环境的照度信息，进而通过对照度信息索引得到对应的神经网络权重值，并将该权重值配置到神经网络中，接着读取原始图像数据，利用神经网络对原始图像数据进行信噪比增强，最后通过对增强后的原始图像数据进行处理得到处理后的图像。利用神经网络技术进行信噪比增强，改善了低光性能以抑制噪声；神经网络只负责增强信噪比，而图像信号处理等由传统模块实现，降低了神经网络的规模和运算复杂度；神经网络权重值是通过照度信息索引得到的，使神经网络的规模进一步减小。因此，本发明提供的图像处理方法和系统解决了现有技术中利用神经网络进行图像处理时运算复杂、降噪效果差的问题。
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公开(公告)号：CN103391437B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201310296563.5
申请日：2013-07-16
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: H04N19/42 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种高动态图像视觉无损压缩的方法及装置，所述装置包括量化运算单元、反量化运算单元、重构图像存储单元、亮度预测运算单元、频率预测运算单元和量化强度调整运算单元，并且通过所述亮度预测运算单元、所述频率预测运算单元和所述量化强度调整运算单元修改所述量化运算单元、所述反量化运算单元和重构图像存储单元。本发明的图像压缩技术的基础上增加了局部区域亮度预测运算单元、局部区域频率预测运算单元和自适应的量化强度调整运算单元,使得图像压缩处理时能够依据图像局部区域的亮度和频率预测信息自适应的调整量化强度，从而避免暗部和平坦区域的缺陷，提升图像压缩性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103686111B
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201310753248.0
申请日：2013-12-31
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RGBIR图像传感器的颜色校正方法以及装置，其方法包括以下步骤：输入一RGBIR图像；对图像进行内插处理，计算每个像素位置上的RGB通道和IR通道的通道值；统计特定区域的RGB通道和IR通道的通道统计值；根据统计值查表得到当前场景的校正系数；将校正系数配置到校正矩阵中，分离出RGB通道和IR通道；对分离出的RGB通道进行颜色校正，得到校正后的RGB图像。原始图像通过前置校正单元消除不可见光对RGB通道的影响，其输出经过后置校正单元消除可见光波长成分变化对RGB通道的影响。本发明方法不仅能够完成对RGBIR格式图像传感器的颜色校正，同时将颜色校正划分为两个相对独立的部分，可以很好的兼容现有图像处理模块中的颜色校正方法。
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公开(公告)号：CN105430385A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510929067.8
申请日：2015-12-14
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
CPC classification number: H04N17/002 , H04N5/3675
Abstract: 本发明公开了一种图像传感器坏点检测和校正的方法及装置，装置包括：图像传感器数据输入单元、增益补偿单元、坏点判断单元、去坏点强度控制单元、坏点校正单元及去坏点数据输出单元。本发明以2x2为周期的四个滤镜的各种排列产生的数据作为输入数据，对输入数据的每个点为中心建立MxN的数据窗，进行增益计算和增益补偿；对于输入数据的每个点的各个方向的坏点情况做出判断，得到坏点信息；提出方差/亮度的模型根据每个点的纹理信息来决定去坏点强度；利用坏点信息和去坏点强度对坏点进行校正，输出校正后的数据。满足以2x2为周期的四个滤镜的各种排列方式的图像传感器数据格式的坏点检测和校正，能够自动和高效的进行坏点检测和校正。
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公开(公告)号：CN103200410B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201310111216.0
申请日：2013-04-01
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: H04N9/73
Abstract: 本发明公开了一种白平衡控制方法及其装置，所述方法包括以下步骤：A0、定义参考点及对应的色彩空间上的坐标范围；A1、按照某种规则划分图像的观测区域；A2、分别计算得到连续两帧图像的观测区域参考点色度分量统计信息；A3、分析两帧图像的观测区域参考点色度分量统计信息的变化趋势，当观测区域的统计信息变化趋势一致时，触发白平衡调整模块。本发明中的白平衡控制方法和装置能够很好的区分场景本身的变化和光源色温的变化，引入的保护机制可以预防白平衡调整失败的情况。实验结果表明，在同样的测试环境下，相对其它方法，本发明能够最大程度的保留白色块不偏色。
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公开(公告)号：CN104079908A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410328864.6
申请日：2014-07-11
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种红外与可见光图像信号处理方法及其实现装置，所述方法包括以下步骤：提供一红外图像以及一红外校正后的可见光图像；计算所述可见光图像中每个像素点对应的颜色特征值；利用所述颜色特征值计算所述可见光图像中每个像素点对应的锐度信息；计算所述红外图像中每个像素点对应的锐度信息；计算所述可见光图像和所述红外图像的锐度校正参数和亮度校正参数；根据计算得到的所述锐度校正参数和亮度校正参数，在某一个色彩空间上进行逐像素点加权合成。通过对红外图像以及经过红外校正后的可见光图像在锐度、色彩和亮度上进行分析，动态地将红外图像和可见光图像融合成一幅图像，且输出图像的亮度、颜色和锐度没有损失。
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公开(公告)号：CN119854521A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411968852.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: H04N19/527 , H04N19/51
Abstract: 本发明涉及一种运动矢量估计方法、系统及可读存储介质，利用金字塔的多层结构，从不同层计算运动矢量，下采样的运动矢量计算采用稠密光流，并由最底层到最顶层利用卡尔曼滤波逐层更新不断迭代，上采样时依据上采样层的运动矢量更新结果所指向区域做局部的块匹配算法更新运动矢量，再通过最底层到最顶层过程中获得的滤波后的运动矢量进行纠正，由最顶层到最底层利用卡尔曼滤波逐层更新不断迭代，达到获得干净且准确的运动矢量的效果。由此结合了两种计算运动矢量的算法的优点并互相弥补其缺点，并通过金字塔的完整结构中由最底层到最顶层再到最底层的迭代，最终可以在处理信噪比很差的视频时，也能快速获得干净且判别较准确的运动矢量。
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