一种基于事件信号神经编码方式的图像增强方法及装置

    公开(公告)号:CN116091337B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202211515957.0

    申请日:2022-11-29

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于事件信号神经编码方式的图像增强方法及装置,结合了物理成像模型和数据驱动两种方式的特性,提出了一种鲁棒的、良好编码事件信号流中运动和时序信息的编码方式——神经事件帧,通过神经事件帧,构建了低质量图像和高质量图像之间的转换关系,有效克服了事件信号中的噪声干扰等问题,实现了对于图像信号的去模糊以及超分辨率。同时,本发明设计了事件信号引导下统一的高速视频生成框架,实现了从低速视频到高速视频的恢复。

    一种基于事件相机的全聚焦成像方法及系统

    公开(公告)号:CN116347231B

    公开(公告)日:2023-10-10

    申请号:CN202310385281.6

    申请日:2023-04-12

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于事件相机的全聚焦成像方法及系统,方法步骤包括拍摄事件焦点堆栈、基于黄金比例搜索算法搜索聚焦时间、重建重聚焦图像和融合重建出焦点堆栈,系统包括混合相机及神经网络中的相应模块。本发明通过基于事件相机的焦点堆栈拍摄过程,更清晰、全面地记录场景信息,同时使用深度学习的方法,有效融合失焦图片与事件焦点堆栈,实现画面重聚焦,产生清晰的全聚焦图像,解决现有技术重建结果质量不稳定、不可靠的问题。

    一种基于事件相机的全聚焦成像方法及系统

    公开(公告)号:CN116347231A

    公开(公告)日:2023-06-27

    申请号:CN202310385281.6

    申请日:2023-04-12

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于事件相机的全聚焦成像方法及系统,方法步骤包括拍摄事件焦点堆栈、基于黄金比例搜索算法搜索聚焦时间、重建重聚焦图像和融合重建出焦点堆栈,系统包括混合相机及神经网络中的相应模块。本发明通过基于事件相机的焦点堆栈拍摄过程,更清晰、全面地记录场景信息,同时使用深度学习的方法,有效融合失焦图片与事件焦点堆栈,实现画面重聚焦,产生清晰的全聚焦图像,解决现有技术重建结果质量不稳定、不可靠的问题。

    一种基于事件信号神经编码方式的图像增强方法及装置

    公开(公告)号:CN116091337A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202211515957.0

    申请日:2022-11-29

    Applicant: 北京大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于事件信号神经编码方式的图像增强方法及装置,结合了物理成像模型和数据驱动两种方式的特性,提出了一种鲁棒的、良好编码事件信号流中运动和时序信息的编码方式——神经事件帧,通过神经事件帧,构建了低质量图像和高质量图像之间的转换关系,有效克服了事件信号中的噪声干扰等问题,实现了对于图像信号的去模糊以及超分辨率。同时,本发明设计了事件信号引导下统一的高速视频生成框架,实现了从低速视频到高速视频的恢复。

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