处理图像的方法和设备
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117597919A

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202280036164.2

    申请日:2022-05-12

    Abstract: 公开了包括以下步骤的方法:获得多个视图图像;识别对应于多个视图图像中的第一位置的多个子像素的值和显示器的比特范围的中间值之间的差值中的代表值;在指示滤波强度和子像素的值与中间值之间的差值之间的对应关系的对应图的基础上,确定对应于代表值的滤波强度;以及将所确定的滤波强度的滤波器应用于对应于第一位置的多个子像素,其中,将所确定的滤波强度的滤波器应用于对应于第一位置的多个子像素所产生的值被包括在根据显示器的比特范围的子像素值范围中。

    用于渲染光场图像的方法和设备
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118475963A

    公开(公告)日:2024-08-09

    申请号:CN202280078749.0

    申请日:2022-11-22

    Abstract: 公开了一种电子设备,所述电子设备包括:存储器,存储至少一个指令;以及至少一个处理器,其中,所述至少一个处理器执行所述至少一个指令以进行以下操作:获得包括第一视图数量的视图图像的第一光场图像;从第一光场图像获得包括第二视图数量的视图图像的第二光场图像;获得与第二光场图像中的子像素中的每一个对应的第一位置信息;通过将第二光场图像和第一位置信息输入到用于执行因子分解的人工智能模型来获得第一层图像;通过将第一层图像输入到模拟模型来获得包括第三视图数量的视图图像的第三光场图像;以及基于第一光场图像与第三光场图像之间的比较结果来训练人工智能模型。

    图像处理设备及其操作方法

    公开(公告)号:CN113196380B

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN201980082417.8

    申请日:2019-10-10

    Abstract: 一种图像处理设备包括存储一个或多个指令的存储器,以及执行存储在所述存储器中的所述一个或多个指令的处理器,其中,所述处理器使用一个或多个深度神经网络来从第一图像生成第一特征图,基于所述第一特征图和布置在显示器中的每个子像素的位置信息生成针对所述子像素中的每一者的第二特征图,以及基于所述第二特征图确定针对所述子像素中的每一者的结果值。

    图像处理设备及其操作方法

    公开(公告)号:CN113196380A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN201980082417.8

    申请日:2019-10-10

    Abstract: 一种图像处理设备包括存储一个或多个指令的存储器,以及执行存储在所述存储器中的所述一个或多个指令的处理器,其中,所述处理器使用一个或多个深度神经网络来从第一图像生成第一特征图,基于所述第一特征图和布置在显示器中的每个子像素的位置信息生成针对所述子像素中的每一者的第二特征图,以及基于所述第二特征图确定针对所述子像素中的每一者的结果值。

    用于对图像进行编码/解码的方法及设备

    公开(公告)号:CN108293115A

    公开(公告)日:2018-07-17

    申请号:CN201680068871.4

    申请日:2016-11-23

    Abstract: 根据一个实施方式,提供的是一种视频解码方法,所述视频解码方法包括:从视频图片中确定用于帧内预测的数据单元;从比特流获得帧内预测类型信息,所述帧内预测类型信息指示了是根据使用预先确定的预测信息进行预测的第一帧内预测类型还是根据使用与所述数据单元相邻的数据单元进行预测的第二帧内预测类型来预测所述数据单元;基于从所述比特流获得的所述帧内预测类型信息,确定根据所述第一帧内预测类型所预测的第一数据单元和根据所述第二帧内预测类型所预测的第二数据单元;通过使用所述预先确定的预测信息来生成关于根据所述第一帧内预测类型所预测的所述第一数据单元的第一预测值;以及通过使用与所述数据单元相邻的数据单元来生成关于根据所述第二帧内预测类型所预测的所述第二数据单元的第二预测值。

    图像处理设备及其操作方法
    7.
    发明公开

    公开(公告)号:CN112534443A

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN201980051536.7

    申请日:2019-07-29

    Abstract: 公开了一种图像处理设备。图像处理设备包括存储一个或多个指令的存储器以及配置为执行存储在存储器中的一个或多个指令的处理器,其中处理器还被配置为:获得指示图像处理的目的的第一图像和分类符,并且通过使用深度神经网络(DNN)来处理第一图像,DNN根据分类符指示的目的来处理输入图像,其中DNN根据不同的目的来处理输入图像。

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