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公开(公告)号：CN109840884B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN201711229638.2
申请日：2017-11-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像拼接方法、装置及电子设备，该方法中，确定两张待拼接图像之间的特征点匹配对；获取拍摄两张待拼接图像的两个相机的内参矩阵和外参信息；基于所获取的内参矩阵和外参信息，计算两张待拼接图像之间的第一单应性矩阵；根据第一单应性矩阵，从特征点匹配对中去除错误特征点匹配对，得到第一特征点匹配对；根据第一特征点匹配对与第一单应性矩阵，将两张待拼接图像拼接成拼接图像。本发明中，由于第一单应性矩阵是根据相机本身的性质所确定的，因此，无论错误匹配点对多还是少，均可将其去除，达到提高拼接图像的拼接质量的目的。
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公开(公告)号：CN109840884A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201711229638.2
申请日：2017-11-29
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明实施例提供了一种图像拼接方法、装置及电子设备，该方法中，确定两张待拼接图像之间的特征点匹配对；获取拍摄两张待拼接图像的两个相机的内参矩阵和外参信息；基于所获取的内参矩阵和外参信息，计算两张待拼接图像之间的第一单应性矩阵；根据第一单应性矩阵，从特征点匹配对中去除错误特征点匹配对，得到第一特征点匹配对；根据第一特征点匹配对与第一单应性矩阵，将两张待拼接图像拼接成拼接图像。本发明中，由于第一单应性矩阵是根据相机本身的性质所确定的，因此，无论错误匹配点对多还是少，均可将其去除，达到提高拼接图像的拼接质量的目的。
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公开(公告)号：CN110062246B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201810054242.7
申请日：2018-01-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: H04N19/61 , H04N19/593 , H04N19/503 , H04N19/91 , H04N19/90 , H04N19/172 , H04N19/124 , H04N19/107
Abstract: 本公开是关于一种对视频帧数据进行处理的方法和装置，属于视频编解码技术领域。所述方法包括：将预先训练的神经网络中的权重参数的数据类型转换为定点型，得到转换后的权重参数；将待进行目标处理的视频帧数据的数据类型转换为定点型，得到转换后的视频帧数据；将转换后的视频帧数据输入加载了转换后的权重参数的神经网络，得到目标处理后的视频帧数据。这样，将浮点型的数据转换为定点型的数据，定点型的数据的小数点位置固定，无需对运算过程中的结果进行约束，不会出现对相同数据进行相同运算却出现不同结果的情况。进而编解码运算结果一致，解码端可以正常解码。
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公开(公告)号：CN109978760A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201711445096.2
申请日：2017-12-27
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
IPC: G06T3/40
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像拼接方法及装置，方法包括：获取基础拼接图像和待拼接图像，提取基础拼接图像和待拼接图像的特征点，确定多个匹配特征点对，根据确定的多个匹配特征点对，计算每一待拼接图像的单应矩阵，根据每一待拼接图像的单应矩阵，确定每一待拼接图像的重叠区域，根据匹配特征点对的重投影误差，对每一待拼接图像的重叠区域进行第一网格建立，对于每一待拼接图像的每一第一网格，根据该第一网格的权值，调整该待拼接图像的单应矩阵，获得该第一网格的单应矩阵，根据每一待拼接图像的单应矩阵和每一第一网格的单应矩阵，拼接基础拼接图像和至少一张待拼接图像。应用本申请实施例，解决了图像拼接的错位和重影的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109598674A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201710939912.9
申请日：2017-09-30
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 姚佳宝
IPC: G06T3/40
Abstract: 本申请实施例提供了一种图像拼接方法及装置，方法包括：获取待拼接图像和基础拼接图像；提取待拼接图像和基础拼接图像的特征点；对提取的待拼接图像和基础拼接图像中每两张图像的特征点进行匹配，确定多个匹配特征点对；根据确定的多个匹配特征点对中特征点的坐标，计算每一待拼接图像针对基础拼接图像的单应矩阵；对每一待拼接图像进行主网格建立，计算每一主网格内图像的深度信息；针对每一主网格，根据该主网格内图像的深度信息调整该主网格对应的待拼接图像的单应矩阵，获得该主网格内图像的单应矩阵；根据每一主网格内图像的单应矩阵，拼接待拼接图像和基础拼接图像。应用本申请实施例，解决了图像拼接错位的问题。
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公开(公告)号：CN111105357B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN201811252155.9
申请日：2018-10-25
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 姚佳宝
IPC: G06T5/00 , G06T5/10 , G06T7/90 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明实施例提供了一种失真图像的去失真方法、装置及电子设备，包括：生成失真图像对应的边信息分量，失真图像为对原始图像进行图像处理得到的，边信息分量表示失真图像相对原始图像的失真特征；获取失真图像的特征分量，其中，特征分量为对失真图像进行特征分析得到的；将特征分量以及边信息分量，输入预先建立的去失真卷积神经网络模型进行卷积滤波处理，得到去失真分量；根据去失真分量，生成失真图像对应的去失真图像。从而使用不同于现有技术的去失真卷积神经网络模型对失真图像进行去失真。
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公开(公告)号：CN111641832B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910157697.6
申请日：2019-03-01
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 姚佳宝
IPC: H04N19/176 , H04N19/124
Abstract: 本申请公开了一种编码方法、解码方法、装置、电子设备及存储介质，属于数据处理技术领域。所述方法包括：将待编码的图像划分为多个图像块，对于多个图像块中的第一图像块，通过变换卷积神经网络进行特征变换，得到与第一图像块对应的第一变换域分量，对第一变换域分量进行量化，得到所述第一变换域分量的量化结果；通过概率估计网络确定第一变换域分量的量化结果的概率分布；基于第一变换域分量的量化结果的概率分布，对所述第一变换域分量的量化结果进行编码。多个图像块的大小可能不相同，因此，在变换卷积神经网络进行特征变化的基础上，针对不同大小的图像块进行编码之后，可以进一步保证编码后的图像的压缩率和失真率。
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公开(公告)号：CN110059796B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201810055156.8
申请日：2018-01-19
Applicant: 杭州海康威视数字技术股份有限公司
Inventor： 姚佳宝
Abstract: 本发明是关于一种卷积神经网络的生成方法及装置，属于视频编解码技术领域。所述方法包括：对初始卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络；基于所述训练后的卷积神经网络确定待处理卷积神经网络；对所述待处理卷积神经网络中的至少一个目标卷积层执行张量分解操作以得到目标卷积神经网络。本发明可以解决目前的卷积神经网络进行卷积运算时，运算效率较低的问题。
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