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公开(公告)号：CN111046893B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN201811189157.8
申请日：2018-10-12
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种图像相似性确定方法和装置、图像处理方法和装置，其中，该图像相似性确定方法包括：生成双通道灰度图像数据，其中，该双通道灰度图像数据包括第一通道的灰度原始图像数据和第二通道的灰度重建图像数据；计算该双通道灰度图像数据的第一相似度，根据该第一相似度确定第一损失函数，其中，该第一损失函数与该第一相似度成反比；计算该原始图像数据和该重建图像数据的像素级第二相似度，根据该第二相似度确定第二损失函数；根据该第一损失函数和该第二损失函数确定表示该原始图像数据和该重建图像数据相似度的损(56)对比文件WO 2017215284 A1,2017.12.21CN 108537104 A,2018.09.14US 5790717 A,1998.08.04CN 108062780 A,2018.05.22CN 107784676 A,2018.03.09US 2006092271 A1,2006.05.04CN 107274379 A,2017.10.20CN 107507134 A,2017.12.22CN 107633522 A,2018.01.26CN 108346133 A,2018.07.31US 5363213 A,1994.11.08WO 03041394 A1,2003.05.15CN 101478693 A,2009.07.08US 2018260668 A1,2018.09.13李元诚等.一种基于支持向量机的小波图像压缩方法《.北京航空航天大学学报》.2006,全文.Xichen Yang etc..Image qualityassessment via spatial structuralanalysis《.Computers & ElectricalEngineering》.2016,全文.
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公开(公告)号：CN109803067A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201711137245.9
申请日：2017-11-16
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04N5/14 , H04N21/8549 , H04N7/18 , G06K9/00
Abstract: 本申请实施例提供一种视频浓缩装置、视频浓缩方法和电子设备，该视频浓缩装置包括：第一检测单元，其基于深度学习框架检测视频中的对象；第二检测单元，其基于深度学习框架检测所述对象的属性和/或基于深度学习框架检测所述视频中的对象；存储单元，其用于存储所述对象，以及所述属性和/或所述事件；处理单元，其用于根据存储单元中所存储的所述对象，以及所述属性和/或所述事件，对所述视频进行浓缩处理。根据本实施例，能够使视频浓缩的能力得到极大地扩展。
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公开(公告)号：CN111988609B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN201910429870.3
申请日：2019-05-22
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04N19/136 , H04N19/42 , H04N19/44 , H04N19/91 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像编码装置、概率模型生成装置和图像解码装置，图像编码装置包括：第一特征提取单元，其对输入图像进行特征提取，得到N个通道的特征图；第二特征提取单元，其对调整了K次大小的输入图像进行特征提取，分别得到N个通道的特征图；第一连接单元，其将来自所述第一特征提取单元的N个通道的特征图与来自所述第二特征提取单元的K×N个通道的特征图连接并输出。由此，可以准确地提取图像的特征并获得更具竞争性的潜在表示。
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公开(公告)号：CN111986278B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201910429115.5
申请日：2019-05-22
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04N19/13 , H04N19/136 , H04N19/172 , H04N19/169 , H04N19/91 , G06T9/00
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像编码方法、装置和图像压缩系统，图像编码装置包括：第一特征提取单元，其对输入图像进行特征提取，得到N个通道的特征图；加权单元，其对各个通道的特征图分配权重；以及第二特征提取单元，其对所述加权单元处理后的特征图进行降维处理，得到M个通道的特征图输出，M小于N。由此，通过对不同的特征图乘以一个权重来获得对应的重要性，然后通过所述第二特征提取单元将加权单元处理后的特征图降维，减少解码时间。
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公开(公告)号：CN111986278A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910429115.5
申请日：2019-05-22
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像编码方法、装置和图像压缩系统，图像编码装置包括：第一特征提取单元，其对输入图像进行特征提取，得到N个通道的特征图；加权单元，其对各个通道的特征图分配权重；以及第二特征提取单元，其对所述加权单元处理后的特征图进行降维处理，得到M个通道的特征图输出，M小于N。由此，通过对不同的特征图乘以一个权重来获得对应的重要性，然后通过所述第二特征提取单元将加权单元处理后的特征图降维，减少解码时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111988629B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201910429351.7
申请日：2019-05-22
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04N19/91 , H04N19/136 , H04N19/42 , H04N19/44 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供一种图像编码方法和装置、图像解码方法和装置。图像编码方法包括：利用卷积神经网络对待处理的图像数据进行特征提取，生成图像数据的特征图；对特征图进行量化，生成离散的特征图；对离散的特征图进行预处理，生成预处理数据，预处理数据的数据量小于离散的特征图的数据量；根据预处理数据计算离散的特征图中的待编码数据的概率；根据待编码数据的概率对待编码数据进行熵编码。
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公开(公告)号：CN113727141B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010431003.6
申请日：2020-05-20
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/44 , H04N21/4402
Abstract: 本申请实施例提供一种视频帧的插值装置以及方法。所述方法包括：计算第一帧和第二帧之间的双向光流；根据所述第一帧和所述第二帧进行核和权重估计；其中，使用一个卷积层生成自适应局部卷积核并且使用另一个卷积层生成权重系数；根据所述双向光流、所述权重系数和所述自适应局部卷积核，使用自适应变换层对所述第一帧和所述第二帧进行变换以生成变换帧；以及对所述第一帧和所述第二帧、所述变换帧进行帧合成，以生成所述第一帧和所述第二帧之间的插值帧。
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公开(公告)号：CN113438481A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202010208845.5
申请日：2020-03-23
Applicant: 富士通株式会社
IPC: H04N19/13 , H04N19/124 , H04N19/184 , H04N21/2343 , H04N21/4402
Abstract: 本申请实施例提供一种训练方法、图像编码方法、图像解码方法及装置。图像编码装置包括：图像编码器，其对输入的图像数据进行编码得到潜在变量；量化器，其根据量化步长对所述潜在变量进行量化处理，生成量化的潜在变量；以及熵编码器，其使用熵模型对量化的潜在变量进行熵编码，形成码流。
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公开(公告)号：CN111988609A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910429870.3
申请日：2019-05-22
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像编码装置、概率模型生成装置和图像解码装置，图像编码装置包括：第一特征提取单元，其对输入图像进行特征提取，得到N个通道的特征图；第二特征提取单元，其对调整了K次大小的输入图像进行特征提取，分别得到N个通道的特征图；第一连接单元，其将来自所述第一特征提取单元的N个通道的特征图与来自所述第二特征提取单元的K×N个通道的特征图连接并输出。由此，可以准确地提取图像的特征并获得更具竞争性的潜在表示。
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公开(公告)号：CN111046893A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201811189157.8
申请日：2018-10-12
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供一种图像相似性确定方法和装置、图像处理方法和装置，其中，该图像相似性确定方法包括：生成双通道灰度图像数据，其中，该双通道灰度图像数据包括第一通道的灰度原始图像数据和第二通道的灰度重建图像数据；计算该双通道灰度图像数据的第一相似度，根据该第一相似度确定第一损失函数，其中，该第一损失函数与该第一相似度成反比；计算该原始图像数据和该重建图像数据的像素级第二相似度，根据该第二相似度确定第二损失函数；根据该第一损失函数和该第二损失函数确定表示该原始图像数据和该重建图像数据相似度的损失函数。
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