

图像噪声程度估计方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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图像噪声程度估计方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种图像噪声程度估计方法、装置、电子设备及存储介质,属于人工智能领域。该图像噪声程度估计方法包括:获取第一图像;从所述第一图像中提取与所述第一图像对应的特征信息;根据所述特征信息,确定与所述第一图像对应的第一估计值和第二估计值;其中,所述第一估计值为所述第一图像属于噪声图像的估计值,所述第二估计值为所述第一图像属于无噪声图像的估计值;计算所述第一估计值和所述第二估计值之间的差值;将所述差值映射为预设连续区间范围内的目标值,将所述目标值作为所述第一图像的噪声程度估计值。
图像噪声预估方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种图像噪声预估方法、装置、电子设备和存储介质。方法包括:获取参考帧图像及与参考帧图像对齐的目标帧图像;对参考帧图像和目标帧图像进行划分得到参考图像块和目标图像块;确定参考图像块的能量值及参考图像块与相关图像块的图像块差异值;将像素点的灰度值取值区间划分为多个的子灰度值区间;将参考图像块的能量值和图像块差异值归划至所属子灰度值区间;基于子灰度值区间的各能量值确定子灰度值区间对应的目标灰度值,基于子灰度值区间的各图像块差异值确定目标灰度值对应的目标噪声值;基于每个目标灰度值和每个目标灰度值对应的目
图像条带噪声抑制方法及其装置、电子设备、存储介质.pdf
本发明公开了一种图像条带噪声抑制方法及其装置、电子设备、存储介质,该方法包括构建生成器模型;构建监督器模型;根据所述生成器模型对训练条带噪声图像进行训练得到第一去噪图像和所述生成器模型的预参数;根据监督器模型对所述第一去噪图像和原始图像进行训练得到所述监督器模型的参数;根据所述生成器模型和所述监督器模型对所述训练条带噪声图像和所述原始图像进行训练得到所述生成器模型的参数;根据所述生成器模型对测试条带噪声图像进行去噪处理得到第二去噪图像。本发明提供的基于生成器模型和监督器模型的图像条带噪声抑制方法,利用了生
一种图像深度估计方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开实施例公开了一种图像深度估计方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取双目图像中各像素的相对深度值;获取同一场景点在所述双目图像间的双向视差,并确定所述双向视差一致的目标区域;根据所述目标区域中各像素的双向视差,确定所述目标区域中各像素的绝对深度值;根据所述目标区域中各像素的绝对深度值,以及在所述双目图像的相对深度值,构建相对深度值与绝对深度值的映射关系;根据所述映射关系,以及所述双目图像中各像素的相对深度值,确定所述双目图像中各像素的绝对深度值。能够实现全图像各部分的深度估计。
码率估计方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本公开实施例公开了一种码率估计方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取目标变换系数;根据预设计算方式估计得到用于所述目标变换系数的系数级别的目标语法元素的编码长度;其中,所述预设计算方式以所述系数级别作为输入;根据所述编码长度确定所述目标语法元素的码率。该技术方案简化了用于变换系数的系数级别的语法元素的编码长度的预估过程,进而简化了码率预估过程,最终使得利用码率预估值进行率失真估计的过程能够采用硬件并行化处理,节省了资源,提高了视频编码效率。