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公开(公告)号：CN113012073B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202110357426.2
申请日：2021-04-01
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本公开关于一种视频质量提升模型的训练方法和装置，方法包括：模型中的第一阶段生成器处理第一质量的视频帧来获得第一输出图像；模型中的第二阶段生成器根据第一输出图像和随机变量获得第二输出图像；根据第二质量的视频帧和第一输出图像计算第一损失函数；根据第二质量的视频帧、第二输出图像和模型中的判别器判别第二输出图像和第二质量的视频帧的结果计算第二损失函数，第一质量的视频帧是通过对第二质量的视频帧进行编码和解码后得到的，第一质量高于第二质量；根据判别器判别第二输出图像和第二质量的视频帧的结果计算第三损失函数；根据第一、第二和第三损失函数分别调整第一阶段生成器、第二阶段生成器和判别器的模型参数训练模型。
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公开(公告)号：CN113936071B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202111211465.8
申请日：2021-10-18
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T11/00 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本公开关于一种图像处理方法及装置。该图像处理方法包括：提取图像的浅层特征；基于浅层特征对图像进行局部尺度上的细节特征提取，得到图像的局部动态特征，并且基于浅层特征对图像进行全局尺度上的区域特征提取，得到图像的可变形特征；基于图像的局部动态特征和可变形特征进行融合，得到融合特征；对融合特征进行重建，得到重建图像。根据本公开的图像处理方法及装置，可提高图像处理的去散焦模糊效果和效率。
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公开(公告)号：CN113936071A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111211465.8
申请日：2021-10-18
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种图像处理方法及装置。该图像处理方法包括：提取图像的浅层特征；基于浅层特征对图像进行局部尺度上的细节特征提取，得到图像的局部动态特征，并且基于浅层特征对图像进行全局尺度上的区域特征提取，得到图像的可变形特征；基于图像的局部动态特征和可变形特征进行融合，得到融合特征；对融合特征进行重建，得到重建图像。根据本公开的图像处理方法及装置，可提高图像处理的去散焦模糊效果和效率。
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公开(公告)号：CN113012073A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110357426.2
申请日：2021-04-01
Applicant: 清华大学 , 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种视频质量提升模型的训练方法和装置，方法包括：模型中的第一阶段生成器处理第一质量的视频帧来获得第一输出图像；模型中的第二阶段生成器根据第一输出图像和随机变量获得第二输出图像；根据第二质量的视频帧和第一输出图像计算第一损失函数；根据第二质量的视频帧、第二输出图像和模型中的判别器判别第二输出图像和第二质量的视频帧的结果计算第二损失函数，第一质量的视频帧是通过对第二质量的视频帧进行编码和解码后得到的，第一质量高于第二质量；根据判别器判别第二输出图像和第二质量的视频帧的结果计算第三损失函数；根据第一、第二和第三损失函数分别调整第一阶段生成器、第二阶段生成器和判别器的模型参数训练模型。
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公开(公告)号：CN113096011B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202110319786.3
申请日：2021-03-25
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0464
Abstract: 本公开关于一种图像处理方法、装置及电子设备，包括：对第一图像进行特征提取，获得所述第一图像对应的N个特征图像，N为正整数；针对所述N个特征图像中每个特征图像，基于预设量化精度对所述特征图像中的特征信息进行重排，生成所述特征图像对应的K个第一待重排特征图像，K为大于1的正整数；基于分辨率放大参数和所述K个第一待重排特征图像，生成所述特征图像的目标放大特征图像；对所述N个特征图像的目标放大特征图像进行特征合成，生成第二图像；其中，所述第二图像的分辨率高于所述第一图像。本公开可以提高图像分辨率的放大能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111698512B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010589089.5
申请日：2020-06-24
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N19/154 , H04N19/117
Abstract: 本公开关于一种视频处理方法、装置、设备及存储介质，属于多媒体技术领域。本公开的一些实施例通过对原始视频进行前处理和编码，根据编码后的视频得到视频的压缩失真参数，依据压缩失真参数对前处理参数进行调整，由于在调整前处理参数时考虑了视频编码后的压缩失真，使得调整后的前处理参数的准确性得到显著的提升，因此设备通过应用调整后的前处理参数进行前处理，能够减少视频在编码后产生的压缩失真，从而提升了视频的质量，优化了设备进行视频前处理的性能。
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公开(公告)号：CN110460856B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201910829454.2
申请日：2019-09-03
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N19/176 , H04N19/124 , H04N19/91 , H04N19/51 , H04N19/86 , G06T7/223 , G06T7/246
Abstract: 本公开公开了一种视频编码方法、装置、编码设备及计算机可读存储介质，属于互联网技术领域。所述方法包括：获取当前帧图像的运动信息，所述运动信息用于表征所述当前帧图像中图像内容的运动状态；根据所述当前帧图像的理论参考帧和运动信息，确定所述当前帧图像的实际参考帧，所述理论参考帧为根据编码顺序确定的参考帧；根据所述实际参考帧，对所述当前帧图像进行编码。本公开通过获取当前帧图像真实的运动信息，并基于该运动信息，重新确定对当前帧图像进行编码的实际参考帧，进而通过实际参考帧，对当前帧图像进行编码。由于基于真实的运动状态进行编码，能够将当前帧图像真实的运动信息编码到图像中，因而提高了编码图像的准确性。
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公开(公告)号：CN110650370B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910995614.0
申请日：2019-10-18
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N21/44 , H04N21/4402 , H04N21/845 , G06N3/04
Abstract: 本公开关于一种视频编码参数确定方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：将待编码视频切分成多个视频片段；计算各个视频片段的复杂度特征，所述复杂度特征用于表征视频片段的时间复杂度和空间复杂度；将各个视频片段的复杂度特征和当前网络带宽输入预先训练好的神经网络模型中，得到各个视频片段的编码参数。通过本发明实施例提供的技术方案，对于待编码视频切分所得的每一视频片段而言，利用从预先训练好的神经网络模型所输出的编码参数，对该视频片段进行编码，编码后的该视频片段的视频质量较高；且上传编码后的样本视频所需的网络带宽小于当前网络带宽，进而确保成功上传编码后的视频。
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公开(公告)号：CN112533024A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011354376.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N19/117 , H04N5/357 , H04N5/21
Abstract: 本申请公开了一种人脸视频处理方法、装置及存储介质，涉及图像处理领域，以减少移动终端因编码导致上传的视频存在画质问题，从而导致人脸边缘处存在彩块，噪点，伪影等缺陷。该方法中，通过对待处理视频的每一帧图像进行人脸检测，确定待处理图像的人脸区域，并对确定的人脸区域进行滤波处理，得到处理后的图像，将原图像与处理后的图像进行图像融合，得到优化图像，并根据各帧优化图像确定优化视频。这样，可减少移动终端因编码导致上传的视频存在画质问题，从而导致人脸边缘处存在彩块，噪点，伪影等缺陷。
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公开(公告)号：CN110719457B
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN201910876978.7
申请日：2019-09-17
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N17/00 , H04N19/154
Abstract: 本公开实施例中提供一种视频编码方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：接收针对目标视频数据的视频获取请求，视频获取请求携带：目标码率；将候选分辨率、所述目标码率及预先记录的特性指标输入至视频质量评估模型，得到在目标码率下候选分辨率相对应的视频质量值；根据目标码率以及相对应视频质量值最高的候选分辨率，对目标视频数据进行编码，并返回编码后的目标视频数据。通过建立包含有不同编码配置的特性指标与视频质量值之间函数关系的质量评价模型，在每次视频获取过程中可以求得适配的编码配置并将目标视频数据进行编码后返回，无需再生成多个版本的目标视频数据后进行比较，减少了了视频获取过程中所需的计算资源。
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