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[发明专利]一种基于情感分析的图像滤镜生成方法-CN202311007227.4在审
发明人：李思;施柏鑫;张沛瑄;翁书晨;常征 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-08-11 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06F16/583 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于情感分析的图像滤镜生成方法，引入了视觉上情绪分析的先验知识，采用预训练的BERT模型和VAD情感词典，有效提取文本中的情感，提升模型对文本情感的感知能力。通过可学习的分组编码，将内容图像编码和文本编码特征融合成跨模态序列，赋予模型跨模态感知能力，提高文本控制下图像表现出文本情感的能力。设计情感向量损失函数和情感分类损失函数，全面展示客观和主观情感，使模型准确地将文本情感反映在生成图像中。在情感展现程度、内容保留程度、图像生成质量和条件一致性等方面取得显著性能提升。
一种基于情感分析图像滤镜生成方法

[发明专利]一种建立事件相机与帧相机数据关联的方法及装置-CN202211515830.9有效
发明人： 施柏鑫;张德皓;段沛奇;周矗 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06V10/74 文献下载
摘要：本发明公开了一种建立事件相机与帧相机数据关联的方法及装置，基于transformer的神经网络，显式地建立事件相机与帧相机的数据关联，很好地结合了帧相机和事件相机的优势，避免了事件相机位姿估计中的初始解敏感问题，同时保证了精度，使得事件相机和帧相机的组合在不同的应用场景下都表现地更好、更加稳定，可以应用到多个应用场景中，比如深度估计、相机位姿估计等等。此外，本发明的方法和装置，在构造的仿真数据集上进行训练，并在真实数据上取得了比较好的效果。
一种建立事件相机数据关联方法装置

[发明专利]一种基于事件相机的全聚焦成像方法及系统-CN202310385281.6有效
发明人： 施柏鑫;楼涵月;滕明桂;杨溢鑫 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04N23/67 文献下载
摘要：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。
一种基于事件相机聚焦成像方法系统

[发明专利]脉冲相机融合普通相机重构高帧率高动态范围视频的方法-CN202310448820.6有效
发明人： 施柏鑫;常亚坤;黄铁军;许超;周矗;洪雨辰;胡力文 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： H04N23/741 文献下载
摘要：本发明公开了一种脉冲相机融合普通相机重构高帧率高动态范围视频的方法，包括以下步骤：S1、脉冲信号处理：对脉冲相机在时域内累积的光子进行积分获得脉冲重构图像，并进行光流估计；S2、彩色图像预处理：设置彩色工业相机不同曝光时间的循环交替曝光模式，对图像进行亮度矫正，并对模糊图像进行解模糊计算得到一组潜在图像，再对潜在图像重建彩色高帧率，获得无模糊图像；S3、脉冲引导的插帧与融合：使用基于循环卷积神经网络的融合插帧模块，对步骤S1中获取的脉冲重构图像进行上色，同时对步骤S2中求解得到的无模糊图像进行插帧，逐帧输出彩色HDR视频。本发明有效提高了融合图像的质量和帧率，实现高帧率高动态范围成像。
脉冲相机融合普通重构高帧率高动态范围视频方法

[发明专利]一种事件相机引导下的高动态范围视频生成方法及系统-CN202310425817.2有效
发明人： 施柏鑫;杨溢鑫;韩金;梁锦秀 -专利权人：北京大学
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H04N23/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种事件相机引导下的高动态范围视频生成方法及系统，采用传统RGB工业相机和彩色事件相机的混合相机系统，并包括以下步骤：S1、利用事件循环卷积编码器处理输入的体素网格序列E得到事件特征，利用图像循环卷积编码器处理输入线性LDR视频序列L得到图像特征，并在共享特征隐空间中对齐事件特征和图像特征的多模态表达；S2、通过融合模块考虑多种模态的置信度，针对多模态表达特征逐层进行多模态融合，得到融合特征；S3、HDR视频重建：利用解码器重建得到HDR图像序列。本发明有效解决了重建视频存在的严重闪烁问题，大大提高了高动态范围视频生成质量。
一种事件相机引导动态范围视频生成方法系统

[发明专利]一种基于文本交互的实例感知图像着色方法-CN202310481974.5在审
发明人：李思;施柏鑫;常征;翁书晨;张沛瑄 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2023-04-28 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T11/40 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于文本交互的实例感知图像上色方法，使用可学习的分组令牌，将颜色相近的图像块聚合作为实例表征，赋予了模型实例感知的能力，提高了文本控制下对图像中指定实例的着色效果；通过使用亮度通道增强的算法，干扰了图像在LAB颜色空间中亮度值和颜色值的统计相关性，使模型更高效地利用文本条件，增强了文本交互的效率；通过使用颜色对比损失函数，增强了图像块分组的准确性，提高了实例感知的效率，更加有效的完成基于文本交互的实例感知图像上色任务。
一种基于文本交互实例感知图像着色方法

[发明专利]一种图像反射分离方法及装置-CN201911066820.X有效
发明人： 施柏鑫;李思;吕游伟;崔兆鹏 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06T7/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像反射分离方法及装置，方法包括：将同一视点场景的图像组输入已训练的参数预测网络，由参数预测网络基于该图像组预测得到玻璃几何参数，该图像组由一帧偏振图像和一帧非偏振图像组成或者由两帧偏振角度不同的偏振图像组成；利用玻璃几何参数确定该图像组中每帧图像上各像素点的混合系数；依据每帧图像上各像素点的混合系数和该图像组分离出反射图像和背景图像。通过将输入图像减少到两帧图像，减小了数据获取的难度，能够在手机相机、监控设备等设备中部署，扩大了算法应用范围。本方案充分利用了光的偏振特性，由预测得到的玻璃几何参数进行逐像素计算以实现图像的反射分离，可提升输出背景图像和反射图像的质量。
一种图像反射分离方法装置

[发明专利]城市场景空间可变环境光照的数据采集与估计方法及装置-CN202211311444.8在审
发明人： 施柏鑫;汤佳骏;李思;朱勇杰 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06T15/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种城市场景空间可变环境光照的数据采集与估计方法及装置，通过将室外空间可变光照表示为解耦空间中的不同光照成分，光照估计的效果得到了提升，并且该光照表示相较于非参数化的表示更加紧凑从而节约计算资源，同时光照成分的解耦特性也支持了具有物理含义的光照编辑。此外，本发明使用深度学习的方法，结合新提出的解耦空间光照表示设计编码网络与光照估计网络，实现了端到端的室外场景空间可变环境光照估计，并且从视觉效果和定量评价上较现有技术有较大改善。
城市场景空间可变环境光照数据采集估计方法装置

[发明专利]一种由颜色标符指导的自动着色算法及装置-CN202211368563.7有效
发明人： 施柏鑫;翁书晨;孙冀蒙;李昱;李思 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种由颜色标符指导的自动着色算法及装置，通过端到端的着色Transformer结构的设计，在图像着色任务上的着色效果大大超越之前的着色方法。同时，通过设计全新的灰度选择模块，减小可选颜色的范围从而减少不合理着色现象的发生。由于没有引入额外的外部先验，本发明的模型可以适合更多通用场景。此外，引入color token的概念，从而将着色任务看做是分类任务来提升色彩饱和度。设计了color attention和color query的模块来指导灰度图像特征和color token之间的交互，从而生成视觉上美观并且合理的着色结果。
一种颜色指导自动着色算法装置

[发明专利]一种基于事件信号神经编码方式的图像增强方法及装置-CN202211515957.0在审
发明人： 施柏鑫;滕明桂;周矗;楼涵月 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：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。
一种基于事件信号神经编码方式图像增强方法装置

[发明专利]一种神经形态脉冲信号去噪和超分辨方法及装置-CN202211543963.7在审
发明人： 施柏鑫;段沛奇;马逸;周鑫渝;施新宇 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-11-29 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经形态脉冲信号去噪和超分辨方法及装置，通过在显示屏中设置不同分辨率的相同视频，并用脉冲相机来拍摄显示屏，从而得到不同分辨率的真实脉冲数据对，用实拍数据集作为训练集，避免了由于仿真数据与真实数据的差距太大而导致训练后的网络对真实数据不兼容的问题，解决了脉冲信号仿真器无法准确生成事件数据的问题。同时使用深度学习的方法，利用3D‑UNet网络模型来学习脉冲信号去噪和超分辨率重建的端到端的映射模型，在输入只有脉冲序列的情况下，就可以有效实现对事件的去噪和超分辨任务，避免了现有方法依赖视频帧和IMU信息，省去了求解光流信息的过程，节省了大量的运行时间，极大的提升了处理速度。
一种神经形态脉冲信号分辨方法装置

[发明专利]一种面向监控场景车窗图像的图像增强方法与系统-CN201910877750.X有效
发明人：段凌宇;王策;麻岱迁;施柏鑫 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了用于增强监控中车窗图像的图像增强方法与系统，利用弱监督学习模型框架对交通监控场景中拍摄的存在高噪声，低光照与模糊等多种图像退化现象的车前窗图像的清晰度进行提升。本发明的优势在于：本发明利用基于对抗生成网络的弱监督学习框架解决了模型训练中采集与标注数据的瓶颈，并用同一模型恢复多种退化现象；设计了基于车辆再检索任务的内容保持机制，在提高图像视觉质量的同时保持与原图像的内容特征一致性。增强结果除提高车窗图片中车内场景对人类观察者的可视性外，同时在机器视觉上可提高车辆检索模型的性能。
一种面向监控场景车窗图像增强方法系统

[发明专利]一种基于可导渲染的场景光照与反射建模方法-CN202210712261.0有效
发明人： 施柏鑫;于博涵;杨思祺;崔轩宁;董思言;陈宝权 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06T15/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于可导渲染的场景光照与反射建模方法，设计一种具有发光体多反射的室内场景逆渲染模型，增加几何条件约束，能够生成新视角的图像，这种模型可以很好地描述室内场景中常见的光源，可将光照属性真正分离，很好实现环境重光照任务，并且易于使用梯度下降方法进行恢复，应用范围广泛；同时本发明对光路进行了多次追踪，并分析了使用可导光线追踪方法进行多次追踪时所存在的三种二义性问题，分别设计了三种消除歧义的方法来解决它们，恢复效果更加真实，本发明还设计一种基于蒙特卡洛光线追踪算法的可导渲染器，该渲染器融入了我们设计的具有发光体多反射的室内场景逆渲染模型，并用来监督模型的训练学习。
一种基于渲染场景光照反射建模方法

[发明专利]基于事件相机辅助的卷帘门效应矫正方法及装置-CN202210668560.9有效
发明人： 施柏鑫;段沛奇;周鑫渝;马逸 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-06-14 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于事件相机辅助的卷帘门效应矫正方法及装置。搭建了事件相机加卷帘快门传统相机的混合相机系统，对同一场景同时进行拍摄得到匹配的卷帘快门图像和事件信号。设计了一个神经网络模型，仅利用一张卷帘快门图像和对应的事件信号，实现卷帘快门矫正并会恢复出高帧率的全局快门图像序列。网络模型包含两个模块分支，从事件信号中提取出运动信息和场景亮度变化信息，分别用于解决卷帘快门效应中的扭曲和遮挡问题。两个模块中间结果通过一个特殊设计的融合优化网络融合在一起得到最后的矫正结果。相比于现有卷帘门矫正方法，本发明的方法矫正结果大幅提升，解决高速运动下运动估计不准的问题，对场景和运动不加限制，应用场景更广。
基于事件相机辅助卷帘门效应矫正方法装置

[发明专利]一种基于协同分合学习机制的反射消除方法-CN201910877757.1有效
发明人：段凌宇;麻岱迁;王策;施柏鑫 -专利权人：北京大学
申请日： 2019-09-17 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于协同分合学习机制的反射消除方法，包括：反射生成网络接收不含反射的背景图像与纯反射图像，通过特征的提取、拼接与解码，获得非线性叠加的合成含反射图像；反射分离网络接收合成含反射图像，基于多任务学习的架构对特征解耦，获得背景图像、纯反射图像与背景图像的梯度图像；将混合图像输入反射分离网络产生预测的背景图像与纯反射图像结果，再将结果输入反射生成网络获得重新合成的混合图像结果，与原始的输入混合图像进行比对形成重建自监督。本发明相比于一般深度学习方法更灵活、高效地完成反射消除。基于真实数据，通过协同分合机制，实现弱监督条件下的三个域之间的相互映射，在学到更好的去反射能力的同时生成更符合物理特性的含反射混合训练图像。
一种基于协同分合学习机制反射消除方法

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