噪声模型的估计方法和装置、图像处理方法和装置.pdf
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噪声模型的估计方法和装置、图像处理方法和装置.pdf
本申请涉及一种噪声模型的估计方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取在无光环境下相机以不同增益值采集的多个第一RAW图像,根据所述多个第一RAW图像,确定出读取噪声模型;在有光环境下,通过所述读取噪声模型输出各个第二RAW图像的读取噪声;各个所述第二RAW图像是所述相机以不同增益值采集得到;基于各个所述第二RAW图像,以及各个所述第二RAW图像对应的读取噪声,确定出散粒噪声模型;基于所述读取噪声模型和所述散粒噪声模型,得到所述相机采集的RAW图像的目标噪声模型。采用本方法能够提
使用运动估计的图像处理方法和图像处理装置.pdf
本发明公开了使用运动估计的图像处理方法和图像处理装置。全局运动估计器单元(110)从描述相互具有第一时间距离的被捕获的第一和第二图片的第一和第二图像数据估计全局运动矢量,全局运动矢量描述当相对于第一轴移动的图像部分以相同速率移动时和当图像部分以不同速度移动时,相对于第一轴移动的图像部分的全局位移的符号和大小。全局运动矢量提高对快速运动对象的估计。全局运动矢量估计可以依赖于对多个一维轮廓的评估。
图像处理方法和装置、图像重建模型的训练方法和装置.pdf
本申请涉及一种人工智能的图像处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括:获取原始全向图像中多个像素点分别对应的位置信息;基于多个所述像素点对应的位置信息,确定每个所述像素点的角坐标信息,以得到所述原始全向图像对应的全局角坐标信息;将所述全局角坐标信息和所述原始全向图像在通道维度上进行融合处理,得到对应的融合特征;对所述融合特征进行特征提取,并基于所述全局角坐标信息对特征提取所得到的特征在空间维度进行上采样处理,得到上采样特征;根据所述上采样特征重建得到目标全向图像,所述目标全向图像
图像处理模型的训练方法和装置.pdf
本公开涉及一种图像处理模型的训练方法和装置,涉及人工智能技术领域。该训练方法包括:利用第一域判别器,判别分类特征提取器提取的图像分类特征属于源域图像还是目标域图像;根据第一域判别器的判别结果和各分类特征的所属域标注结果,确定分类损失函数;根据定位特征提取器提取的各源域图像的定位特征,利用定位器输出各源域图像的目标定位结果,根据各源域图像的图像分类特征,利用分类器输出各源域图像的目标分类结果;根据各目标分类结果、各目标定位结果和各源域图像的训练标注,确定源域损失函数;根据分类损失函数和源域损失函数,对机器学
图像处理方法和装置、以及视频处理方法和装置.pdf
本公开提供了图像处理方法和装置。所述图像处理方法包括:获取与原始图像的各个像素的亮度相关的第一编码值的第一集合;使用与原始图像对应的第一函数组合将第一集合变换为包括第二编码值的第二集合,第一函数组合包括第一变换函数和第二变换函数,第一变换函数用于将第一集合中的各第一编码值变换为对应的第一亮度值,第二变换函数用于将对应的第一亮度值变换为第二集合中的第二编码值;根据第二集合确定目标图像,使得目标图像的各个像素的亮度与第二集合中的第二编码值相关;其中,第一函数组合被配置成使得第一集合中任何互不相同的两个第一编码