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- [发明专利]一种基于Android支持圆角的阴影实现方法-CN202210036229.5在审
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王家育;唐光宇;闫乃永;卢学明
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宝宝巴士股份有限公司
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2022-01-11
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2022-05-13
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G06T11/00
- 本发明涉及一种基于Android支持圆角的阴影实现方法，包括：S1、创建阴影容器的自定义控件；S2、在阴影容器的自定义控件的res/values目录下创建attrs.xml配置文件，并在attrs.xml配置文件中添加declare‑styleable标签，在declare‑styleable标签内定义阴影参数和圆角参数；S3、在阴影容器的自定义控件中创建阴影自定义控件，在阴影自定义控件中创建画笔对象并配置画笔对象参数，并在阴影自定义控件中创建阴影构造函数，将declare‑styleable标签中的阴影参数赋值到阴影构造函数中；S4、创建一个可绘制对象资源，在可绘制对象资源内使用画笔对象并基于阴影构造函数和圆角参数来绘制圆角矩形通过对该自定义控件中各个参数的配置即可实现不同阴影效果的圆角矩形的绘制，自由度较高，且提高了绘制效率。
- 一种基于android支持阴影实现方法
- [发明专利]一种阴影的动态二维字幕的实现的方法及系统-CN201110126820.1有效
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刘衡娜;蔡欢;袁慧晶;沈季
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新奥特（北京）视频技术有限公司
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2011-05-17
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2017-06-13
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H04N5/262
- 本发明公开了一种阴影的动态二维字幕的实现的方法及系统，主要涉及广播电视节目制作、播出领域中对字幕特效的制作和处理，所述方法包括1)采集字幕窗口内像素信息，及阴影参数；2)根据阴影参数，对所涉及阴影区域进行赋值；3)建立播放帧与阴影区域赋值的关联；4)按照帧序，对每帧画面根据所述关联进行渲染。所述系统包括字幕窗口信息采集单元、阴影参数采集单元、阴影区域生成关联单元、渲染赋值单元，其中，字幕窗口信息采集单元、阴影参数采集单元将参数输入阴影区域生成关联单元，阴影区域生成关联单元输出到渲染赋值单元，进行字幕窗口内的像素渲染，本发明通过原字幕窗口的基本尺寸参数、变形后字幕窗口的基本尺寸，动态获取阴影变形函数参数，从而动态、线性的解决了阴影特效的动态显示的问题，通过光线轨迹，从而提供了更多的阴影光照的显示效果
- 一种阴影动态二维字幕实现方法系统
- [发明专利]图像阴影添加方法及装置-CN201410284089.9在审
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赵谦
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联想（北京）有限公司
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2014-06-23
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2014-10-29
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G06T15/60
- 本发明公开了一种图像阴影添加方法及装置，属于计算机技术领域。所述方法包括：获得待添加阴影的图像；获取当前外界光源相对于显示屏幕的光线走向；根据所述光线走向以及所述待添加阴影的图像，确定与所述图像对应的阴影；为所述图像添加所述阴影进行显示。本发明通过获得当前外界光源相对于显示屏幕的光线走向，根据光线走向以及待添加阴影的图像，确定与该图像对应的阴影，为该图像添加确定的阴影进行显示；解决了现有技术中由于直接为图像添加预先设定好的阴影，从而使得图像的阴影在使用的过程中不会发生变化，真实感不强的问题；达到了可以增强图像阴影的实时变化性、提高了图像阴影的真实感的效果。
- 图像阴影添加方法装置
- [发明专利]阴影相位误差补偿方法及装置-CN201911018508.3有效
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孙正;金一;段明辉;陈恩红;竺长安
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中国科学技术大学
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2019-10-24
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2020-10-27
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G01B11/25
- 本发明提供了一种阴影相位误差补偿方法及装置，涉及结构光测量领域，该方法包括：获取待测物体的相位图；确定所述相位图中的阴影区域，并判断所述阴影区域的类型；若判断出所述阴影区域的类型为有效类型，则确定所述阴影区域中每个像素点的恢复顺序，依据所述恢复顺序依次获取所述阴影区域中每个像素点的预测值，以对所述阴影区域的每个所述像素点进行相位恢复；若判断出所述阴影区域的类型为无效类型，则将所述阴影区域各个像素点的相位值替换为所述相位图的背景区域相位值应用本发明实施例提供的方法，能够找到相位图中的阴影区域，并依据阴影区域的类型执行相应的相位恢复操作，有效的减少结构光测量中的阴影相位误差。
- 阴影相位误差补偿方法装置
- [发明专利]一种基于成对区域的单幅图像阴影检测方法-CN201310175602.6无效
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何凯;孔祥文;朱振伍;朱程涛
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天津大学
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2013-05-13
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2013-09-11
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G06K9/46
- 本发明公开了一种基于成对区域的单幅图像阴影检测方法，包括以下步骤：对已知的自然场景阴影图像利用中值滤波方法进行预处理，获取预处理后阴影图像；利用聚类方法对预处理后阴影图像进行初始分割，获取分割后阴影图像区域；对分割后阴影图像区域进行合并，得到最终分割结果；对分割后的各个区域提取特征值，并获取特征向量；对特征向量进行归一化处理，建立阴影区域分类模型；对未知的自然场景阴影图像样本重复操作，提取未知图像特征值并作为支持向量机的输入量，根据阴影区域分类模型对图像区域进行判决，将不同区域分为阴影区域或非阴影区域。本发明降低了计算量，提高了检测效率，能够更加准确高效地检测复杂自然纹理图像的阴影区域。
- 一种基于成对区域单幅图像阴影检测方法
- [发明专利]一种非配对图像阴影去除方法-CN202210719778.2在审
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陈斌;谭超;冯欣;明镝;薛明龙
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重庆理工大学
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2022-06-23
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2022-10-04
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G06N3/04
- 本发明涉及一种非配对图像阴影去除方法，TC‑ShadowGAN网络模型设计了一个生成网络STN，即阴影转换网络(Shadow Transformation Network,STN)，通过两组基于编码器‑解码器的生成子网络从阴影图像中生成两个无阴影网络，采用目标一致性约束，限制生成的两幅无阴影图像的一致性，此外，在没有配对的无阴影数据监督的情况下，TC‑ShadowGAN通过从各种无阴影的自然图像中学习共同的照度和亮度特征来生成真正的无阴影图像，并利用不同的真实无阴影图像指定两个判别器，以约束生成的无阴影区域与真实的无阴影区域之间的照度、颜色和纹理的一致性。
- 一种配对图像阴影去除方法
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