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公开(公告)号：CN114612336B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202210277814.4
申请日：2022-03-21
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种图像的处理方法、装置、设备及存储介质，涉及网络技术领域，能够仅增强前景图像的显示效果，提高了图像质量。具体方案包括：获取待处理图像的全部像素点的颜色信息。根据全部像素点的颜色信息，确定待处理图像的前景图像和背景图像，背景图像为待处理图像中除前景图像以外的图像，前景图像中像素点的显著度高于背景图像中像素点的显著度，显著度用于反映一个像素点的颜色信息与全部像素点的颜色信息的差异程度。对待处理图像中的前景图像进行图像增强处理，得到处理后的待处理图像，处理后的待处理图像包括：处理后的前景图像和背景图像。
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公开(公告)号：CN114140488B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202111440935.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种视频目标分割方法及装置、视频目标分割模型的训练方法。视频目标分割方法包括：获取待处理的视频；对于待处理视频中每个图像帧，将与图像帧相邻的至少一个相邻图像帧的目标掩膜和图像帧的像素矩阵输入到视频目标分割模型，得到图像帧的目标掩膜；基于待处理视频中每个图像帧的目标掩膜，对待处理视频进行目标分割；其中，视频目标分割模型通过下述方式被训练得到：基于针对训练视频样本中每个图像帧通过视频目标分割模型得到的预估掩膜和训练视频样本中每个图像帧的实际目标掩膜来调整视频目标分割贴模型的参数。
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公开(公告)号：CN114612283B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202210273324.7
申请日：2022-03-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F17/15
Abstract: 本公开关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取原始图像的待擦除区域，该待擦除区域包括待擦除对象；基于该待擦除区域，生成不包含该待擦除对象的擦除区域；对该擦除区域进行滤波，得到滤除了高频信息后的目标区域；将该原始图像中的该待擦除区域替换为该目标区域，得到目标图像。本公开通过将擦除该待擦除对象时遗留的残影、残留的噪声在滤波阶段被滤除，从而极大提升了对待擦除对象的擦除效果。
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公开(公告)号：CN114612307B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210265415.6
申请日：2022-03-17
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F21/36
Abstract: 本公开关于一种视频的超分辨率处理方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：通过超分辨网络对待处理视频进行正向传播，得到当前视频帧的当前隐层特征以及目标视频帧的目标隐层特征，目标视频帧包括当前视频帧之前的N帧视频帧和之后的N帧视频帧中的至少一个，N为任意正整数；对目标隐层特征和当前隐层特征进行特征提取，得到目标空间特征图和当前空间特征图；根据当前空间特征图、目标空间特征图，以及当前视频帧的初始超分视频帧，生成当前视频帧的超分辨特征；根据超分辨特征，得到超分视频帧。根据本公开的技术方案，采用步长N的局部时序的往返优化策略，实现实时地对视频进行超分辨处理，提高了视频的超分辨处理实时性。
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公开(公告)号：CN113658045B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202110933328.9
申请日：2021-08-14
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于一种视频处理方法及装置。该视频处理方法包括：获取视频的所有视频帧；针对所述所有视频帧中的每个视频帧进行以下处理：计算当前视频帧与邻近视频帧之间的变化图像，其中，所述邻近视频帧是与当前视频帧邻近的视频帧，基于所述变化图像来计算当前视频帧与所述邻近视频帧之间的空间注意力信息，基于当前视频帧与所述邻近视频帧之间的空间注意力信息来获得当前视频帧的用于超分辨的特征，并且基于所述用于超分辨的特征来生成当前视频帧的高分辨率视频帧。根据本公开的视频处理方法及装置，可基于空间注意力信息提高对互补区域的关注，降低对冗余区域的关注，从而提升超分辨性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114827473B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202210474378.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种视频处理方法和装置，视频处理方法包括：获取待处理视频的每一帧的至少一个第一特征点和至少一个第二特征点，其中，第一特征点用于表征画面特征，第二特征点用于表征脸部特征；确定每一帧和每一帧的下一帧的第一特征点运动差异，以及，每一帧和每一帧的下一帧的第二特征点运动差异；基于第一特征点运动差异和第二特征点运动差异，从每一帧的至少一个第一特征点和至少一个第二特征点中确定至少一个稳定特征点；根据每一帧的稳定特征点和每一帧的下一帧的稳定特征点之间的对应关系，对每一帧进行修复。本公开可在稳定整体画面的同时去除脸部的抖动，增强脸部的稳定性。
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公开(公告)号：CN114584821B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202210200321.0
申请日：2022-03-02
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N21/43 , H04N21/4402 , H04N21/4788 , H04N21/8547
Abstract: 本公开关于一种视频处理方法及装置。该方法包括：获取视频中当前图像帧的渲染时间戳，其中，渲染时间戳用于指示视频中当前图像帧的蒙版被渲染结束的时间，蒙版是针对当前图像帧中预定对象的蒙版；获取视频中当前图像帧的第一播放时间戳，其中，第一播放时间戳用于指示视频中当前图像帧开始播放的时间；获取视频对应的转码视频中当前图像帧的第二播放时间戳，其中，第二播放时间戳用于指示转码视频中当前图像帧开始播放的时间；在以下至少一种情况下，确定发生蒙版延迟：第一播放时间戳和第二播放时间戳不一致，第一播放时间戳或第二播放时间戳小于渲染时间戳的情况下。
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公开(公告)号：CN116403142A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310356217.5
申请日：2023-04-04
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V20/40 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开关于一种视频处理方法、装置、电子设备及介质，根据待处理视频的参考帧与当前帧的第一相似度信息以及参考帧的掩膜表征特征，获取当前帧对应的第一掩膜特征；参考帧的掩膜表征特征用于表征参考帧中待分割对象的掩膜信息；获取参考帧与当前帧的至少一个第二相似度信息；一个第二相似度信息用于表征参考帧与一个尺度为第二尺度的当前帧之间的相似度；基于第二相似度信息以及掩膜表征特征，获取当前帧对应的第二掩膜特征；基于第一掩膜特征、第二掩膜特征以及当前帧的内容信息特征，获取待分割对象在当前帧中的掩膜信息。提高获取当前帧中的掩膜信息的准确性，进一步提高视频目标分割的准确性。
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公开(公告)号：CN116091866A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310028445.X
申请日：2023-01-09
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V20/40 , G06V10/26 , G06V10/28
Abstract: 本公开关于一种视频对象分割模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取多个原始图像，以及每个原始图像中的对象对应的掩膜图像；基于每个原始图像和每个原始图像中的对象对应的掩膜图像，确定每个原始图像对应的变换图像集；每个原始图像对应的变换图像集包括原始图像对应的K张变换图像，且各张变换图像携带有变换掩膜图像；各张变换掩膜图像由各张变换掩膜图像所属的变换图像集对应的掩膜图像变换得到；K为大于1的整数；基于多个原始图像对应的变换图像集，对原始分割模型进行第一训练，得到视频对象分割模型。本申请通过包含有变换图像和变换掩膜图像的变换图像集对原始分割模型进行训练，无需标签数据，从而减少了训练成本。
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公开(公告)号：CN113066024B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202110297735.5
申请日：2021-03-19
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T5/00 , G06T7/00 , G06F16/735
Abstract: 本公开关于一种图像模糊检测模型的训练方法、图像模糊检测方法及装置。该图像模糊检测模型的训练方法包括：获取训练图像集，其中，训练图像集包括多个训练图像、每个训练图像标注的真实模糊分数；获取训练图像的清晰度掩膜、文字区域掩膜和主要内容区域掩膜；将训练图像、训练图像的清晰度掩膜、训练图像的文字区域掩膜和训练图像的主要内容区域掩膜输入到图像模糊检测模型中，获取估计模糊分数；基于所述估计模糊分数和所述训练图像标注的真实模糊分数确定所述图像模糊检测模型的损失函数；根据所述损失函数调整所述图像模糊检测模型的参数，对所述图像模糊检测模型进行训练。
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