杭州当虹科技股份有限公司赵浩获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州当虹科技股份有限公司申请的专利基于导向型特征分离的图片质量提升方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116612018B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310447352.0,技术领域涉及:G06T5/60;该发明授权基于导向型特征分离的图片质量提升方法是由赵浩;陈晓峰;祁伟;谢亚光设计研发完成,并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于导向型特征分离的图片质量提升方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于导向型特征分离的图片质量提升方法,包括训练过程和推理过程,其中采用特征粗提取模块将输入的前景和背景数据融合后提取特征,交给导向型特征分离模块,在训练过程中还需要传递参数给函数优化模块;导向型特征分离模块利用导向滤波技术快速识别分离前景背景特征,将分离后的特征交给掩模合成模块,在训练过程中需要传递参数给函数优化模块;掩模合成模块负责将分离后的特征融合输出给数据流出模块,在训练过程中需要传递参数给函数优化模块;函数优化模块首先对特征粗提取模块的参数进行阶段训练,再对特征粗提取,导向型特征分离和掩模合成模块一起进行优化,最终所有优化好的模块被用于推理过程使用。
本发明授权基于导向型特征分离的图片质量提升方法在权利要求书中公布了:1.一种基于导向型特征分离的图片质量提升方法,其特征在于,包括训练过程和推理过程, 训练过程中采用特征粗提取模块输入训练序列datax,dataref,其中dataref是待训练的输入数据datax对应的参考背景数据;特征粗提取模块将datax,dataref下采样得到引导图像对倍数任意,训练时设置为1~4之间随机值,接着对datax,dataref分别进行特征重排,得到更低尺寸的特征图再执行特征提取extract操作,公式表示为: 即为粗提取到的前景背景混合特征图,将与引导图像对一起交由导向型特征分离模块处理,同时将传递给函数优化模块单独优化特征粗提取模块的参数; 训练过程中采用导向型特征分离模块将前景背景混合特征图分解成前景和背景区域分离的特征组合接着对特征组合进行导向滤波操作,计算得到对应的高分辨率特征组合 训练过程中采用掩模合成模块将导向型特征分离模块输出的与输入数据datax,dataref进行合成操作,得到训练过程的待优化帧将待优化帧送入函数优化模块; 训练过程中函数优化模块根据单独优化特征粗提取模块的参数,得到较优的参数θextract之后,再联合导向型特征分离模块、掩模合成模块进行整体优化,通过计算基准图像GT和待优化帧之间的最小重建损失,优化最佳整体参数θall; 推理过程中特征粗提取模块、导向型特征分离模块和掩模合成模块使用在训练过程中得到的最佳整体参数θall; 推理过程中采用数据流入模块将待处理的视频或图像序列中的每一帧转换成模型适用的数据形式framex,frameref,其中framex是待处理的视频序列和frameref是对应场景下的参考背景帧,处理好后将数据传入特征粗提取模块; 推理过程中采用特征粗提取模块将framex,frameref下采样得到引导图像对imgh,imgl,接着对framex,frameref分别进行特征重排和特征提取extract操作,得到前景背景混合特征图yfeat,与引导图像对imgh,imgl一起交由导向型特征分离模块处理; 推理过程中采用导向型特征分离模块将前景背景混合特征图yfeat首先分解成前景和背景区域分离的特征组合fgr,bgr,pha,接着对特征组合进行导向滤波操作,计算得到对应的高分辨率特征组合 推理过程中掩采用掩模合成模块将与输入数据framex,frameref进行合成,得到最终质量复原后的输出帧Y; 推理过程中采用数据流出模块将掩模合成模块处理后的输出帧Y转换为实际输出的视频序列, 其中训练过程中导向型特征分离模块进一步包括引导卷积、均值滤波卷积和逐点卷积,引导卷积首先得到的引导特征Gl,与一起经过均值滤波卷积计算获得低分辨率下的相关均值方差,接着将计算获得的相关均值方差参数通过逐点卷积得到线性变换系数A,b,操作如下, meanx=boxfilterGl varx=boxfilterGl*Gl-meanx*meanx A=pointwisevarx,covxy b=mean--A*meanx 最后将低分辨率下的线性变换系数上采样后作为的引导特征G%的变换系数,引导生成对应的高分辨率特征
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