公开(公告)号：CN118505827B

公开(公告)日：2025-04-01

申请号：CN202410951429.2

申请日：2024-07-16

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈勇勇 ,  潘正浩 ,  曾海金

IPC: G06T9/00 ,  H04N23/85 ,  H04N23/95 ,  H04N23/63 ,  G06T3/4015 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于四拜尔阵列的彩色视频快照压缩感知重建的方法，包括以下步骤：A、获取预览四拜尔视频和与预览图像关联的四拜尔采样值，并通过给定的掩码得到与预览视频关联的四拜尔采样测量值，其中，采样值根据用户选择的压缩比例获得，预览图像根据压缩比例缩放原始视频获得。本发明提出了首个基于quad‑Bayer阵列的彩色视频SCI重建技术，相较于传统的重建方法，该方法能够显著减少伪影和色彩失真现象，实现高质量的彩色视频重建，该技术通过优化算法和重建流程，有效克服了传统方法中的难题，提供了卓越的细节表现、色彩还原和动态效果，这不仅提升了视频质量，也为彩色视频信号的压缩采样与重建领域带来了新的突破。

公开(公告)号：CN118822856A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202410804564.4

申请日：2024-08-13

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈勇勇 ,  王湘铭 ,  孔笑宇 ,  曾海金

IPC: G06T5/00 ,  G06T5/70 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图像处理领域，提供了一种基于深度低秩自适应的图像复原方法、装置、设备及介质。方法包括：获取预览图像及其关联的采样值，采样值根据用户选择的恢复任务和压缩比率获得，预览图像由原始图像按照压缩比率进行对应任务的压缩所得；将采样值、预览图像和原始图像作为训练集，以训练具有低秩自适应的深度网络展开模型，深度网络展开模型包括用于投影的梯度下降模块、用于特征提取和去噪的提取器层组的去噪器，提取层组包括由卷积模块构成的神经网络和线性注意力网络构成的神经网络；将待恢复图像输入到训练好的所述多模块深度网络展开模型中，以计算输出重建图像；因此本发明可以解决压缩图像恢复遇到的问题。

公开(公告)号：CN118488322B

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410951152.3

申请日：2024-07-16

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈勇勇 ,  周诗洋 ,  曾海金 ,  苏敬勇 ,  刘劼

IPC: H04N23/84 ,  H04N23/86 ,  H04N25/47 ,  G06T5/60 ,  G06T3/4015 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及发明一种图像去马赛克方法及系统。其中方法包括：获取包括应用混合事件图像传感器采集的RGB颜色信息的马赛克图像；根据所述马赛克图像获取Quad Bayer排列位置图和事件位置掩码图；根据将所述马赛克图像、所述Quad Bayer排列位置图和所述事件位置掩码图应用基于深度神经网络的两阶段去马赛克模型进行处理，获取去马赛克后的重建图像。通过以上方式，能够同时考虑颜色信息和位置信息，通过二者的共同编码实现高质量的去马赛克效果，重建出去马赛克的高质量的RGB图像。

公开(公告)号：CN118505827A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410951429.2

申请日：2024-07-16

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈勇勇 ,  潘正浩 ,  曾海金

IPC: G06T9/00 ,  H04N23/85 ,  H04N23/95 ,  H04N23/63 ,  G06T3/4015 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于四拜尔阵列的彩色视频快照压缩感知重建的方法，包括以下步骤：A、获取预览四拜尔视频和与预览图像关联的四拜尔采样值，并通过给定的掩码得到与预览视频关联的四拜尔采样测量值，其中，采样值根据用户选择的压缩比例获得，预览图像根据压缩比例缩放原始视频获得。本发明提出了首个基于quad‑Bayer阵列的彩色视频SCI重建技术，相较于传统的重建方法，该方法能够显著减少伪影和色彩失真现象，实现高质量的彩色视频重建，该技术通过优化算法和重建流程，有效克服了传统方法中的难题，提供了卓越的细节表现、色彩还原和动态效果，这不仅提升了视频质量，也为彩色视频信号的压缩采样与重建领域带来了新的突破。

公开(公告)号：CN118488322A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410951152.3

申请日：2024-07-16

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈勇勇 ,  周诗洋 ,  曾海金 ,  苏敬勇 ,  刘劼

IPC: H04N23/84 ,  H04N23/86 ,  H04N25/47 ,  G06T5/60 ,  G06T3/4015 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及发明一种图像去马赛克方法及系统。其中方法包括：获取包括应用混合事件图像传感器采集的RGB颜色信息的马赛克图像；根据所述马赛克图像获取Quad Bayer排列位置图和事件位置掩码图；根据将所述马赛克图像、所述Quad Bayer排列位置图和所述事件位置掩码图应用基于深度神经网络的两阶段去马赛克模型进行处理，获取去马赛克后的重建图像。通过以上方式，能够同时考虑颜色信息和位置信息，通过二者的共同编码实现高质量的去马赛克效果，重建出去马赛克的高质量的RGB图像。