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[发明专利]图像处理方法及装置、神经网络的训练方法、存储介质-CN201910995755.2有效
发明人： 那彦波;陈文彬;刘瀚文;朱丹 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2019-10-18 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：一种图像处理方法及装置、神经网络的训练方法及存储介质。该图像处理方法包括：基于输入图像，得到分辨率从高到低排列的N个层级的初始特征图像，N为正整数，且N2；基于第2～N层级的初始特征图像，对第1层级的初始特征图像进行循环缩放处理，以得到中间特征图像；以及对中间特征图像进行合成处理，以得到输出图像。循环缩放处理包括：N‑1个层级的逐层嵌套的缩放处理，每个层级的缩放处理包括依次执行的下采样处理、联接处理、上采样处理和残差链接相加处理；当前层级的联接处理基于当前层级的下采样处理的输出和下一层级的初始特征图像进行联接得到当前层级的联合处理的输出；下一层级的缩放处理嵌套在当前层级的下采样处理和联接处理之间。
图像处理方法装置神经网络训练存储介质

[发明专利]图像处理方法、装置、设备及存储介质-CN201910124973.9有效
发明人：朱丹;刘瀚文;那彦波;张丽杰 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2019-02-19 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06T5/50 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种图像处理方法、装置、设备及存储介质。该图像处理方法包括：获取待处理的第一图像和第二图像；将第一图像和第二图像进行拼贴，形成拼贴后的第三图像；通过预先训练出的风格转换网络模型，提取第三图像的内容特征和第二图像的风格特征，根据第二图像的风格特征对第三图像的内容特征进行归一化处理，得到处理后的目标图像特征，根据目标图像特征生成相应的目标图像并输出。本申请实施例可对第一图像和第二图像进行拼贴，并可使第三图像的内容特征和第二图像的风格特征深度融合，使拼贴后的第三图像和第二图像的风格高度统一，更适用于不同风格的图像，可应用于智能贴图领域，实现实时、快速的智能贴图。
图像处理方法装置设备存储介质

[发明专利]图像处理方法及装置、神经网络的训练方法、存储介质-CN201910209662.2有效
发明人：刘瀚文;张丽杰;朱丹;那彦波 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像处理方法、图像处理装置、神经网络的训练方法以及存储介质。该图像处理方法包括：接收第一特征图像；以及对第一特征图像进行至少一次多尺度循环采样处理；其中，多尺度循环采样处理包括嵌套的第一层级采样处理和第二层级采样处理，第一层级采样处理包括依次执行的第一下采样处理、第一上采样处理和第一残差链接相加处理，第二层级采样处理嵌套在第一下采样处理和第一上采样处理之间，第二层级采样处理包括依次执行的第二下采样处理、第二上采样处理和第二残差链接相加处理。该图像处理方法可以对低质量的输入图像进行图像增强处理，通过在多个尺度上反复采样以获取更高的图像保真度，可以大幅提升输出图像的质量。
图像处理方法装置神经网络训练存储介质

[发明专利]视频处理方法、装置、电子设备和可读存储介质-CN202180003120.5在审
发明人： 那彦波;卢运华 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本公开提供一种视频处理方法、装置、电子设备和可读存储介质。视频处理方法，包括以下步骤：获取输入数据，所述输入数据包括图片数据和/或视频数据；将所述输入数据输入视频处理模型获得输出视频数据；其中，所述输出视频数据和所述输入数据的分辨率和/或时长不相等，所述视频处理模型包括多个依次设置且对应不同图像分辨率的生成器，每一所述生成器包括转置三维卷积单元和多个第一三维卷积层，所述转置三维卷积单元用于根据所述生成器的输入数据和中间处理数据生成第一输出数据，所述输出视频数据是根据所述第一输出数据得到的，所述中间处理数据是将所述输入数据输入所述多个第一三维卷积层后得到的。本公开实施例能够提高视频处理效果。
视频处理方法装置电子设备可读存储介质

[发明专利]图像处理方法及装置、非瞬态计算机可读存储介质-CN202111260240.1在审
发明人： 那彦波;卢运华 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2021-10-28 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本公开提供了一种用于边缘设备的图像处理方法，其包括：对第一尺度的输入图像进行特征提取，以生成多个具有第一尺度的第一初始特征图；对多个第一初始特征图进行第一处理或第二处理，生成具有第二尺度的输出图像，第二尺度大于第一尺度；第一处理包括：将多个第一初始特征图划分为多个第一初始特征图组，对于每个第一初始特征图组，对第一初始特征图组中的多个第一初始特征图进行像素重排，以生成与第一初始特征图组对应的第一特征图，第一特征图具有第二尺度；对多个第一初始特征图组对应的第一特征图进行处理，生成输出图像。本公开还提供了一种图像处理装置、非瞬态计算机可读存储介质。
图像处理方法装置瞬态计算机可读存储介质

[发明专利]非抽取的图像处理方法及装置-CN202180001637.0在审
发明人： 那彦波;卢运华 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2021-06-25 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06T1/40 文献下载
摘要：本公开提供一种非抽取的图像处理方法及装置，该非抽取的图像处理方法包括：获取待处理图像；将待处理图像输入至图像处理网络，得到输出图像以输出，输出图像的分辨率与待处理图像的分辨率相同；其中，图像处理网络包括：分析模块、合成模块和至少一个处理模块；将待处理图像输入至图像处理网络，得到输出图像以输出包括：将待处理图像输入至分析模块进行特征分析后输出特征张量图像；将特征张量图像输入至处理模块进行处理后输出处理后的特征张量图像，处理模块输出的特征张量图像的分辨率与待处理图像的分辨率相同；通过合成模块将至少一个处理模块输出的特征张量图像进行合成后得到输出图像。
抽取图像处理方法装置

[发明专利]图像处理方法及装置、训练方法、计算机可读存储介质-CN202110878340.4在审
发明人： 那彦波;卢运华 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2023-02-07 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：图像处理方法及装置、训练方法、计算机可读存储介质。本公开提供了一种图像处理方法，包括：获取输入图像和N‑1个层级的动量项，N为正整数，且N2；基于所述输入图像，生成分辨率从高到低排列的N个层级的初始特征图像；基于第i+1层级的初始特征图像和第i层级的动量项，进行第i层级的迭代反投影处理，以生成第i层级的更新特征图像；i＝1，2，…，N‑1；基于第1层级的更新特征图像生成输出图像。本公开还提供了一种图像处理装置、神经网络的训练方法、非瞬态计算机可读存储介质。
图像处理方法装置训练计算机可读存储介质

[发明专利]视频块处理方法及装置、神经网络的训练方法和存储介质-CN202180000384.5在审
发明人： 那彦波;张文浩 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：一种频块处理方法包括：(S110)获取输入视频块，输入视频块包括按时间顺序设置的多个视频帧；(S120)，基于输入视频块，得到分辨率从高到低排列的N个层级的初始特征视频块，N为正整数，且N2；(S130)，基于第2～N层级的初始特征视频块，对第1层级的初始特征视频块进行循环缩放处理，以得到中间特征视频块，中间特征视频块的分辨率与输入视频块的分辨率相同；以及(S140)，对中间特征视频块进行合成处理，以得到输出视频块，输出视频块的分辨率与输入视频块的分辨率相同。此外，还公开了一种神经网络训练方法、视频块处理装置(470)、计算机设备(500)和存储介质(600)。
视频处理方法装置神经网络训练存储介质

[发明专利]图像重建方法、电子设备和计算机可读存储介质-CN202080002800.0在审
发明人： 那彦波;张文浩 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2020-11-16 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种用于边缘设备的图像重建方法、电子设备和存储介质。图像重建方法包括：从第一尺度的输入图像提取低级别特征以生成多个第一特征图，多个第一特征图相比于输入图像均具有大于第一尺度的第二尺度；从输入图像提取低级别特征以生成多个第二特征图，多个第二特征图均具有第二尺度；基于多个第二特征图生成多个掩模图；基于多个掩模图和多个第一特征图生成多个中间特征图，多个中间特征图均具有第二尺度，基于多个中间特征图合成具有第二尺度的重建图像。该方法有助于在较低的资源消耗下实现较好的图像超分辨率重建效果。
图像重建方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]卷积神经网络和用于其的处理方法、装置、系统-CN201710094069.9有效
发明人： 那彦波;刘瀚文 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2017-02-21 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：提供一种卷积神经网络和用于其的处理方法、装置、系统，该方法包括利用激活记录器层作为卷积神经网络中的激活函数层，其中响应于向所述卷积神经网络输入具有内容的探测图像，其中所述激活记录器层执行与所述激活函数层相同的激活操作并记录所述激活操作的激活结果；修改所述卷积神经网络，所述修改步骤包括利用掩盖层来替换所述激活记录器层，其中所述掩盖层使用记录的所述激活结果；向修改后的卷积神经网络输入分析图像作为输入图像以输出所述修改后的卷积神经网络的输出图像，以便分析所述输入图像与所述输出图像之间的正向影响或反向影响，其中，所述分析图像是像素级别的二值图像。
卷积神经网络用于处理方法装置系统

[发明专利]图像处理方法和装置-CN202210086020.X在审
发明人： 那彦波;卢运华 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： H04N19/139 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种图像处理方法和装置，涉及图像领域。具体方案为：首先，获取当前图像帧和参考图像帧，将当前图像帧依次进行下采样和上采样，得到处理后的当前图像帧，将参考图像帧依次进行下采样和上采样，得到处理后的参考图像帧。然后，根据预设划分方式分别将处理后的当前图像帧和处理后的参考图像帧划分为多个当前子图像块和多个参考子图像块。在多个参考子图像块中确定与每个当前子图像块相似度最小的参考子图像块作为该当前子图像块的匹配块。基于每个当前子图像块，以及该当前子图像块对应的匹配块，得到当前子图像块对应的运动矢量。最后，基于运动矢量对当前图像帧进行编码。
图像处理方法装置

[发明专利]一种图像处理的方法、装置及计算机存储介质-CN201810835406.X有效
发明人：朱丹;那彦波;刘瀚文 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：一种图像处理的方法、装置及计算机存储介质，包括：对原始图像进行最大值滤波处理后，获得亮通道；对获得的亮通道进行引导滤波，估计获得入射分量。本发明实施例在保证图像增强效果的前提下，降低了图像处理过程的运算量。
一种图像处理方法装置计算机存储介质

[发明专利]图像处理方法、电子设备和非瞬态计算机可读介质-CN202210115313.6在审
发明人：卢运华;陈冠男;那彦波 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2022-01-30 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种图像处理方法，包括：利用训练后的多尺度细节增强模型对待处理的输入图像进行细节增强，得到输出图像；其中，对输入图像进行多尺度分解，得到输入图像的基础层图像和至少一个细节层图像；获取第一特征图对应的第一残差特征，以及获取每个细节层图像的第二特征图对应的第二残差特征；根据第一残差特征、每个第二残差特征和第一特征图得到基础层输出图像，以及，对于每个细节层图像，根据第一残差特征、每个第二残差特征和该细节层图像的第二特征图得到该细节层图像对应的细节层输出图像；将基础层输出图像和每个细节层输出图像进行图像融合，得到输出图像。本公开还提供了一种电子设备和非瞬态计算机可读介质。
图像处理方法电子设备瞬态计算机可读介质

[发明专利]一种基于机器学习的数据处理方法及装置-CN202210068252.2在审
发明人： 那彦波;段然 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2022-01-20 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F16/31 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于机器学习的数据处理方法及装置，解决了SoftMax模块实现自注意力机制较为困难的问题。本发明一实施例提供的一种基于机器学习的数据处理方法包括：接收数字序列，基于所述数字序列中对象的数目得到索引序列；基于所述索引序列在现实查询表进行权重查询以得到概率序列；基于所述概率序列对机器学习系统进行配置。
一种基于机器学习数据处理方法装置

[发明专利]加密认证方法、系统、终端设备、服务器及存储介质-CN202210006054.3在审
发明人：段然;姜幸群;那彦波;夏友祥 -专利权人：京东方科技集团股份有限公司
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本申请公开了一种加密认证方法、系统、终端设备、服务器以及存储介质。加密认证方法包括：根据认证请求获取用户认证信息，对用户认证信息进行处理得到认证特征信息，对认证特征信息进行同态加密得到同态加密信息，将同态加密信息和预设同态加密信息进行比较得到加密比较结果，对加密比较结果进行同态解密得到解密比较结果，根据解密比较结果对用户身份进行认证。本申请实施方式的加密认证方法中，通过对用户的认证特征信息进行同态加密得到同态加密信息，再将同态加密信息和预设同态加密信息比较得到的比较结果对用户进行认证，如此，避免了用户隐私泄露，保证用户信息安全。
加密认证方法系统终端设备服务器存储介质

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