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公开(公告)号:CN116993590B
公开(公告)日:2025-01-03
申请号:CN202310998554.4
申请日:2023-08-09
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06T3/4053
Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法及装置、存储介质及电子设备,涉及人工智能技术领域。该方法包括:根据待处理图像,确定待处理图像的隐空间张量映射域;所述隐空间张量映射域中的隐空间张量与所述待处理图像的像素点关联;将处于所述像素点设定范围内的所述隐空间张量映射域的所述隐空间张量填充至所述像素点进行组合,确定隐空间填充张量映射域;对所述隐空间张量填充映射域中的隐空间填充张量进行局部组合,确定加权系数;以所述待处理图像的设定像素点为中心确定像素区域向量;根据所述隐空间填充张量映射域、所述加权系数和所述像素区域向量,利用经过训练的图像生成模型,确定输出图像;所述输出图像的分辨率大于所述待处理图像的分辨率。
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公开(公告)号:CN116977742A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310975352.8
申请日:2023-08-03
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供一种图像分类方法、装置以及电子设备和计算机可读存储介质,涉及图像处理技术领域。图像分类方法包括:获取第一图像;通过语义分割编码网络结构对第一图像进行语义分割处理,获得第一语义分割特征;对第一图像进行图像增广处理,获得第一增广型图像;通过特征编码器对第一增广型图像进行编码处理,获得第一增广型特征;对第一语义分割特征和第一增广型语义特征进行特征融合处理,获得融合型特征;通过分类网络结构对融合型特征分类进行处理,获得第一图像对应的分类结果。本公开实施例可以对第一图像进行精准的无监督分类。
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公开(公告)号:CN117709428A
公开(公告)日:2024-03-15
申请号:CN202311797315.9
申请日:2023-12-25
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/74 , G06V10/54 , G06T3/4053 , G06T3/4046
Abstract: 本公开提供了一种图像生成器的训练方法、图像重建方法、装置和存储介质,涉及图像处理领域。该训练方法包括:获取第一图像和第一图像降低分辨率后的第二图像;基于第一图像得到第一图像特征和第一图像对应的下采样图像特征,以及基于第二图像得到第二图像特征和第二图像对应的上采样图像特征;计算下采样图像特征与上采样图像特征的图像相似度;利用图像相似度,基于注意力机制,对第一图像特征和第二图像特征进行纹理处理,得到图像编码;将图像编码输入至图像生成器,生成分辨率高于第二图像的预测图像;以及基于预测图像与第一图像,利用损失函数对图像生成器进行训练。本公开能够提升图像高分辨率重建后的质量。
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公开(公告)号:CN119767016A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202411977968.X
申请日:2024-12-30
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: H04N19/172 , H04N19/30 , H04N19/426
Abstract: 本申请涉及视频压缩领域,揭示了一种视频压缩方法、装置、计算机可读介质及电子设备。该方法包括:通过视频压缩系统中多个层级的网络模块对原始视频帧进行分层级压缩,其中,第一层级的网络模块用于对所述原始视频帧进行压缩,在进行所述第一层级之后的每一层级的压缩时,至少基于上一层级的网络模块输出的压缩后视频帧进行当前层级的压缩,至少一个层级的网络模块利用单个运动映射处理多帧之间的运动;通过所述视频压缩系统中的融合模块对各层级的网络模块输出的压缩后视频帧进行融合,得到所述原始视频帧对应的压缩视频帧。此方法在不增加比特率的前提下,显著提高了压缩后的视频质量,还可以减少内存的使用。
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公开(公告)号:CN116993590A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202310998554.4
申请日:2023-08-09
Applicant: 中国电信股份有限公司技术创新中心 , 中国电信股份有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法及装置、存储介质及电子设备,涉及人工智能技术领域。该方法包括:根据待处理图像,确定待处理图像的隐空间张量映射域;所述隐空间张量映射域中的隐空间张量与所述待处理图像的像素点关联;将处于所述像素点设定范围内的所述隐空间张量映射域的所述隐空间张量填充至所述像素点进行组合,确定隐空间填充张量映射域;对所述隐空间张量填充映射域中的隐空间填充张量进行局部组合,确定加权系数;以所述待处理图像的设定像素点为中心确定像素区域向量;根据所述隐空间填充张量映射域、所述加权系数和所述像素区域向量,利用经过训练的图像生成模型,确定输出图像;所述输出图像的分辨率大于所述待处理图像的分辨率。
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