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公开(公告)号：CN119854521A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411968852.X
申请日：2024-12-30
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: H04N19/527 , H04N19/51
Abstract: 本发明涉及一种运动矢量估计方法、系统及可读存储介质，利用金字塔的多层结构，从不同层计算运动矢量，下采样的运动矢量计算采用稠密光流，并由最底层到最顶层利用卡尔曼滤波逐层更新不断迭代，上采样时依据上采样层的运动矢量更新结果所指向区域做局部的块匹配算法更新运动矢量，再通过最底层到最顶层过程中获得的滤波后的运动矢量进行纠正，由最顶层到最底层利用卡尔曼滤波逐层更新不断迭代，达到获得干净且准确的运动矢量的效果。由此结合了两种计算运动矢量的算法的优点并互相弥补其缺点，并通过金字塔的完整结构中由最底层到最顶层再到最底层的迭代，最终可以在处理信噪比很差的视频时，也能快速获得干净且判别较准确的运动矢量。
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公开(公告)号：CN111145210B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN201911328264.9
申请日：2019-12-20
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种前景提取方法及装置、可读存储介质，方法包括：获取第一带噪图像以及第一背景图像；其中，所述第一带噪图像包含待提取前景和噪声，所述第一背景图像不包含所述待提取前景和噪声；获取所述第一带噪图像和所述第一背景图像的残差图像，作为第一残差图像；对所述第一残差图像进行小波分解与重建，得到滤波图像，作为第一滤波图像；将所述第一滤波图像进行二值化，得到第一二值化图像，利用基于密度的聚类算法从所述第一二值化图像中提取所述待提取前景的区域，得到第一前景图像，并对所述第一前景图像进行形态学操作处理。本发明的方案可以解决在有噪声存在的情况下，前景提取容易出现误判且实时性不佳的问题。
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公开(公告)号：CN119919296A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411979146.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种图像时空域联合降噪的三维递归滤波方法及装置。本发明的图像时空域联合降噪方法不同于传统三维递归滤波拆成三个一维滤波直接串联的思路，而是通过在逐点空域递归的过程中融入时域递归的信息，提升空域滤波的效果，接着在逐点时域滤波的过程中融入空域递归的信息，提升时域滤波的效果，如此反复递归遍历整幅图像，在相同级别的运算逻辑和存储开销下，本发明相比传统时空域串联、时空域并联方法能够更好地提升图像清晰度和信噪比的同时，运动拖影缺少和雨点噪声的现象均有减少。
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公开(公告)号：CN111145210A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911328264.9
申请日：2019-12-20
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种前景提取方法及装置、可读存储介质，方法包括：获取第一带噪图像以及第一背景图像；其中，所述第一带噪图像包含待提取前景和噪声，所述第一背景图像不包含所述待提取前景和噪声；获取所述第一带噪图像和所述第一背景图像的残差图像，作为第一残差图像；对所述第一残差图像进行小波分解与重建，得到滤波图像，作为第一滤波图像；将所述第一滤波图像进行二值化，得到第一二值化图像，利用基于密度的聚类算法从所述第一二值化图像中提取所述待提取前景的区域，得到第一前景图像，并对所述第一前景图像进行形态学操作处理。本发明的方案可以解决在有噪声存在的情况下，前景提取容易出现误判且实时性不佳的问题。
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公开(公告)号：CN117880442A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410084350.4
申请日：2024-01-19
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: H04N5/21
Abstract: 本发明涉及视频图像处理技术领域，尤其涉及一种视频去噪方法、系统及可读存储介质，方法包括：输入连续帧的YUV视频数据；将所述YUV视频数据变换为互不相关的一级粗粒度数据和两级细粒度数据；对所述一级粗粒度数据以及所述两级细粒度数据分别进行去噪；通过逆变换将所述去噪后的一级粗粒度信息和二级细粒度信息重构为具有相关性的YUV视频数据进行输出。通过去相关性的方法将所述YUV视频数据划分为一级粗粒度通道数据和两级细粒度通道数据，使得各个通道之间相互独立，避免噪声在通道之间的相关性影响，然后分别对所述一级粗粒度数据以及所述两级细粒度数据分别进行去噪，能够有效提升视频帧各个通道的去噪水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113905198B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202111143640.4
申请日：2021-09-28
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: H04N7/10
Abstract: 本发明提供一种同轴视频传输系统的自适应信道均衡方法及装置、计算机存储介质，通过将复合视频信号特征提取、判断均衡器的信道补偿效果与特征工程结合，且提出使用有限均衡器系数搜索空间，近似全参数搜索，进行快速自适应均衡的方法，设计了一种不依赖导频信号，使用复合视频信号本身衰减特性，快速选择均衡器系数的自适应信道均衡方法，使得能够减少同轴视频传输系统信道衰减、缩减长距离同轴电缆视频传输系统均衡时间及加快显示图像的速度，同时提高均衡装置鲁棒性，解决了如何减少同轴视频传输系统信道衰减的问题，以及如何在长距离同轴视频传输系统中减少均衡时间、加快显示图像的速度和提高均衡装置鲁棒性的问题。
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公开(公告)号：CN111414909B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010182524.2
申请日：2020-03-16
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种目标检测方法，包括以下步骤：获取一原始图像；将原始图像输入卷积神经网络结构中进行若干次特征提取得到特征图，设置其中一张特征图为共享特征图；从共享特征图获取若干目标特征图，分别对每个目标特征图进行特征提取获取分支特征图；以及分别对每个分支特征图进行分类和回归操作，进行目标检测。每个分支特征图负责检测一定尺寸范围的目标，不再需要向其他分支特征图输送特征，或者不再需要与其他分支特征图进行融合，在一定程度上将不同尺寸目标的目标检测之间进行了解耦。同时，该方法无需进行上采样运算，不会带来网络计算带宽的增大，在计算量上也不会有明显增加。本发明还提供一种目标检测装置。
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公开(公告)号：CN114240760A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111640472.X
申请日：2021-12-29
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种视频图像非整数倍超分辨率重建方法及装置，该方法包括：S1，获取图像帧及图像帧运动信息图；S2，分别进行相同位置的分块处理；S3，进行运动概率估计；S4，对每个图像块纹理复杂度进行分类；S5，基于运动概率估计与纹理复杂度分类标签选择超分辨率网络；S6，设计多个超分辨率网络，并使用相同数据集训练；S7，利用K个超分辨率网络，对选取的超分辨率网络进行正向推理，输出每个图像块的非整数倍超分辨率图像块；S8，将每个图像块的超分结果与前一帧对应块的超分结果进行基于运动的加权融合，得到当前帧的超分辨率输出；S9，对当前帧所有图像块的超分结果进行拼接融合，得到当前帧全幅面超分结果。
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公开(公告)号：CN113905198A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111143640.4
申请日：2021-09-28
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司
IPC: H04N7/10
Abstract: 本发明提供一种同轴视频传输系统的自适应信道均衡方法及装置、计算机存储介质，通过将复合视频信号特征提取、判断均衡器的信道补偿效果与特征工程结合，且提出使用有限均衡器系数搜索空间，近似全参数搜索，进行快速自适应均衡的方法，设计了一种不依赖导频信号，使用复合视频信号本身衰减特性，快速选择均衡器系数的自适应信道均衡方法，使得能够减少同轴视频传输系统信道衰减、缩减长距离同轴电缆视频传输系统均衡时间及加快显示图像的速度，同时提高均衡装置鲁棒性，解决了如何减少同轴视频传输系统信道衰减的问题，以及如何在长距离同轴视频传输系统中减少均衡时间、加快显示图像的速度和提高均衡装置鲁棒性的问题。
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公开(公告)号：CN115604469A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211271291.9
申请日：2022-10-17
Applicant: 上海富瀚微电子股份有限公司(CN)
IPC: H04N19/124 , H04N19/13 , H04N19/182 , H04N19/52
Abstract: 本发明提供了一种无损编码方法，包括：S1：提供已量化的4X4像素块，每个像素块包括多个像素，每个像素对应一个量化系数；S2：前向所有像素的量化系数平均值对当前像素的Golomb‑Rice参数m值进行预测；S3：将当前像素对应的量化系数按照Golomb‑Rice参数m分为编码前缀和编码后缀，编码前缀按照一元编码表进行一元编码，编码后缀进行二进制编码；S4：循环步骤S2～步骤S3，直到完成所有像素块的编码。在本发明实施例提供的无损编码方法中，提供的Golomb‑Rice参数m是随着像素块或者像素的排列是递增也可以是递减的，并且量化Golomb‑Rice参数m是不固定的，加快了编码的收敛速度。
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