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公开(公告)号：CN114119351A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111316220.1
申请日：2021-11-08
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开提供了一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。方法包括：对第一图像和第二图像进行特征提取，得到多个第一图像特征和多个第二图像特征；确定对应同一通道位置的第一图像特征和第二图像特征之间的相似度，得到多个特征相似度；基于所述多个第一图像特征、所述多个第二图像特征和所述多个特征相似度，确定第一目标图像和第二目标图像。上述方案，能够避免由于图像之间的信息丰富程度不平衡对风格转换带来的影响，使得转换得到的结果较为合理，提高了转换得到图像的质量。
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公开(公告)号：CN110288621A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910416917.2
申请日：2019-05-17
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司 , 清华大学
Abstract: 本申请是关于一种基于B样条的唇线补全方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：对目标对象的唇部区域图像进行边缘检测，获取对应唇线的像素点；对所述唇部区域图像进行特征点检测，获取所述对应唇线的特征点；对所述像素点和所述特征点进行B样条曲线拟合，建立函数关系模型；根据所述函数关系模型进行采样并确定采样点的位置；连接所述采样点，获得补全后的唇线。本申请代替了传统的图像处理方法，通过该方法可以获得连续光滑、单像素且符合人嘴唇特征的唇线，不需要结合其他图像处理方法对唇线进行边缘处理，就能获得与真实唇形贴近的嘴部唇线，便于进行基于嘴唇形状的应用。
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公开(公告)号：CN101650824A
公开(公告)日：2010-02-17
申请号：CN200910092756.2
申请日：2009-09-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于共形能量的内容敏感图像缩放方法，该方法包括：S1.接收待缩放图像并对所述图像划分网格；S2.根据划分的网格，提取代表全局和整体特征的控制点集的集合；S3.根据变换前后所述控制点集的相似性约束，建立优化能量方程；S4.以预先设定的图像尺寸作为边界条件，根据所述优化能量方程得到所述控制点的最终位置并差值得到最终图像。利用本发明的方法进行图像缩放时，可以将图像调整到任意尺寸和纵横比，同时保证图像中重要的物体的扭曲尽量小。
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公开(公告)号：CN102779338B
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201110124317.2
申请日：2011-05-13
CPC classification number: G06T7/0081 , G06K9/4671 , G06T7/11 , G06T7/90 , G06T2207/10024 , G06T2207/20164 , G06T2207/30196
Abstract: 本发明公开了一种图像处理方法和图像处理装置，基于区域对比度检测图像视觉显著性。该方法包括：分割步骤，采用自动分割算法把输入图像分割为多个区域；以及计算步骤，利用所述多个区域中的一个区域和其它区域颜色差异的加权和计算该区域的显著性值。本发明能够自动地分析图像中的视觉显著性区域，分析结果可以应用于重要目标分割、物体识别、自适应图像压缩、内容敏感的图像缩放、和图像检索等应用领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101650824B
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN200910092756.2
申请日：2009-09-23
Applicant: 清华大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明涉及一种基于共形能量的内容敏感图像缩放方法，该方法包括：S1、接收待缩放图像并对所述图像划分网格；S2、根据划分的网格，提取代表全局和整体特征的控制点集的集合；S3、根据变换前后所述控制点集的相似性约束，建立优化能量方程；S4、以预先设定的图像尺寸作为边界条件，根据所述优化能量方程得到所述控制点的最终位置并差值得到最终图像。利用本发明的方法进行图像缩放时，可以将图像调整到任意尺寸和纵横比，同时保证图像中重要的物体的扭曲尽量小。
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公开(公告)号：CN102129693A
公开(公告)日：2011-07-20
申请号：CN201110062520.1
申请日：2011-03-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于色彩直方图和全局对比度的图像视觉显著性计算方法，包括：S1：对颜色空间进行量化得到一组代表性色彩；S2：计算所述代表性色彩对应的颜色在输入图像中的出现频率，组成一个直方图；S3：根据每个代表性色彩与其它代表性色彩的差异计算代表性色彩的显著性值；S4：对于每一个代表性色彩，将其显著性值赋予对应的像素。本发明能够快速有效地分析图像像素的显著性值。
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公开(公告)号：CN101276467A
公开(公告)日：2008-10-01
申请号：CN200810104189.3
申请日：2008-04-16
Applicant: 清华大学
Abstract: 基于刚性注册的自动拾取方法，属于图像自动化处理技术领域，该方法按以下步骤操作：拾取场景数据分片；得到独立的部分拾取物体点云数据；基于积分不变量水平集的整体注册；将点划分成一系列水平集，每个水平集的积分不变量值近似相同；比对部分点云数据和整体模型数据，得到整体注册的刚体变换；基于刚体运动学和距离平方函数的局部注册，局部注册算法是一个对整体注册的结果进行求精的过程，可以按照最优化问题进行求解；将距离平方改写成二阶近似形式，转换成线性优化问题进行求解；反求自动拾取的刚体变换。该方法简化了复杂程度并加快了求解速度，得到部分点云数据所对应物体的刚性变换，以得到对物体的自动拾取。
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公开(公告)号：CN102306398B
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201110231271.4
申请日：2011-08-12
Applicant: 清华大学
IPC: G06T17/30
Abstract: 本发明为一种基于可调范数的全局能量网格变形方法，包括步骤：S1，输入待变形的网格；S2，确定所述网格上的控制顶点以及控制顶点的位置；S3，输入反映所述网格物体刚体材质属性的参数；S4，使用拉普拉斯变形生成初始的变形网格；S5，对初始的变形网格上的每个顶点的邻域内应用刚体变换；S6，建立以所述输入的参数为阶数的能量函数，优化该函数得到每个顶点的新的位置，得到网格的变形结果；以及S7，判断所述变形结果是否趋近于收敛；若是，则结束；若否，则返回S5。通过本发明可以高效地模拟多种材质的网格模型的变形。
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公开(公告)号：CN102129693B
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201110062520.1
申请日：2011-03-15
Applicant: 清华大学
IPC: G06T7/40
CPC classification number: G06T7/90
Abstract: 本发明公开了一种基于色彩直方图和全局对比度的图像视觉显著性计算方法，包括：S1：对颜色空间进行量化得到一组代表性色彩；S2：计算所述代表性色彩对应的颜色在输入图像中的出现频率，组成一个直方图；S3：根据每个代表性色彩与其它代表性色彩的差异计算代表性色彩的显著性值；S4：对于每一个代表性色彩，将其显著性值赋予对应的像素。本发明能够快速有效地分析图像像素的显著性值。
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