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公开(公告)号：CN117094899A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202210520693.1
申请日：2022-05-12
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京小米松果电子有限公司
Abstract: 本公开是关于一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。该图像处理方法包括：对初始图像进行图像分析，得到前景图像和背景图像；根据背景图像中各个像素点的深度值确定背景图像中各个像素点对应的目标虚化强度；根据各个目标虚化强度对背景图像中各个像素点的像素值进行调整，得到虚化后的背景图像；对前景图像和虚化后的背景图像进行合成处理得到目标图像。本公开可以根据背景图像中像素点的深度值确定虚化强度，相较于一张图像对应一个固定的虚化强度，可以使得虚化后的图像的虚化效果更有层次感。同时，背景图像中每个像素点对应一个目标虚化强度，相较于图像的一块区域对应一个虚化强度，可以使得虚化后的图像的虚化效果的渐进性更强。
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公开(公告)号：CN112862848A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110292169.9
申请日：2021-03-18
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京小米松果电子有限公司
Abstract: 本公开涉及一种图像处理方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取针对图像上的目标线性对象绘制的轨迹的轨迹信息；根据轨迹信息确定目标轨迹段；根据目标轨迹段的方向信息以及包括所述目标轨迹段的像素区域范围内的像素点的边缘方向确定目标锚点；若像素点的水平梯度值大于竖直梯度值，则像素点的边缘方向为水平方向，若像素点的水平梯度值小于竖直梯度值，则像素点的边缘方向为竖直方向，所述目标锚点为梯度值大于相邻像素点的梯度值且边缘方向与目标轨迹段的方向相同的像素点，相邻像素点为在垂直于所述锚点的边缘方向上与锚点相邻的像素点；基于目标锚点确定对应于目标线性对象的边缘像素点；根据各边缘像素点对所述目标线性对象进行标记。
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公开(公告)号：CN118093925A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211469054.3
申请日：2022-11-22
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京小米松果电子有限公司
IPC: G06F16/583 , G06F16/53 , G06V10/44
Abstract: 本公开涉及一种图像查询方法、装置、介质及芯片。本公开的图像查询方法包括：接收待查询的草图图像，其中，草图图像中包含至少一个待查询的目标对象的轮廓信息；根据草图图像中的轮廓信息，确定每一目标对象对应的轮廓向量；针对每一目标对象，对目标对象对应的轮廓向量进行降维处理，确定目标对象对应的低维轮廓特征；根据目标对象对应的低维轮廓特征，从图像库中确定与目标对象对应的目标检索图像，其中，图像库中包含多个检索图像中的检索对象对应的低维轮廓特征。通过本公开，可以基于草图图像对提供的模糊信息对图像进行检索，以提供多样式的图像检索方式，并且基于低维轮廓特征进行检索，降低计算量，提高数据计算效率，提高用户使用体验。
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公开(公告)号：CN115641269A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110818653.0
申请日：2021-07-20
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京小米松果电子有限公司
IPC: G06T5/00 , G06T3/40 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045
Abstract: 本公开涉及一种图像修补方法、装置及可读存储介质，应用于图像处理领域，此方法包括：获取待修补图像；其中，所述待修补图像包括被第一像素值填充的待修补区域；确定所述待修补图像的低频残缺图和高频残缺图；将所述待修补图像的低频残缺图和高频残缺图输入训练完成的图像修补模型，获得所述图像修补模型输出的低频完整图和高频完整图；根据所述低频完整图和所述高频完整图合成修补后图像。本公开中，进行图像高频信息和图像低频信息分离、处理以及再融合，通过图像修补模型的自学习的能力在修补过程中可以智能的恢复出原图的细节，提高修补后的图像中细节部分的清晰度。
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公开(公告)号：CN117616457A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202280004623.9
申请日：2022-06-20
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京小米松果电子有限公司
IPC: G06T7/50 , G06N3/0464
Abstract: 本公开是关于一种图像深度预测方法、装置、设备及存储介质，包括：获取待处理图像。将待处理图像输入至深度网络模型，预测待处理图像的图像深度。该深度网络模型由多层深度可分离卷积构成。其中，深度网络模型采用基于误差权重参数、深度梯度误差以及深度结构损失参数中的至少一项确定的目标损失函数训练得到。本公开采用的深度网络模型具有深度可分离卷积，从而实现深度网络模型在终端设备上的部署，并有效节约了运行时长，避免了大型模型在终端设备上运行耗时长、不适配的情况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115564012A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202110749135.8
申请日：2021-07-01
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京小米松果电子有限公司
Abstract: 本申请提出了一种图像修补模型的训练方法、图像修补方法和装置。具体方法为：将残缺图像输入图像修补模型的生成器网络，输出预测填充区域图像，将预测填充区域图像和获取的真实填充区域图像，输入图像修补模型的判别器网络，输出用于指示预测填充区域图像真实度的预测判别表和用于指示真实填充区域图像真实度的真实判别表，根据真实填充区域图像和预测填充区域图像确定绝对值误差，根据预测判别表和真实判别表分别与对应期望之间的差异确定铰链损失误差，根据铰链损失误差和绝对值误差的积确定的自适应误差训练图像修补模型，使得训练得到的模型兼顾了填充区域的纹理细节和自然观感，使得填充区域更加自然，提高了模型的训练效果。
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公开(公告)号：CN117670692A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202211034933.3
申请日：2022-08-26
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京小米松果电子有限公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本公开是关于一种图像处理方法和装置、电子设备、可读存储介质。该方法包括：获取待处理的原始图像；获取交互操作对应的交互点集以及获取所述原始图像对应的锚点图像；所述锚点图像包括多个锚点，所述锚点是指水平方向或垂直方向上大于相邻两个像素的梯度幅值的像素；根据所述交互点集中的交互点和所述锚点图像中的锚点获取所述交互操作对应的目标线条；对所述原始图像中的目标线条进行处理，获得目标图像。本实施例通过交互点和锚点来获取目标线条，可以提高目标线条的质量，使之与交互操作相匹配，进而有利于提高目标图像的质量。
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公开(公告)号：CN117501309A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202280004202.6
申请日：2022-05-31
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京小米松果电子有限公司
Abstract: 一种图像处理方法、装置及可读存储介质。该方法包括：获取目标图像；通过目标抠图模型确定用于分割所述目标图像的分割信息，所述目标抠图模型基于第一样本分割图像和样本抠图图像交替训练基础抠图网络得到，所述基础抠图网络基于第二样本分割图像训练原始抠图网络得到，所述第一样本分割图像和所述第二样本分割图像携带第一分割标签，所述样本抠图图像携带第二分割标签，所述第一分割标签的分割粒度大于所述第二分割标签的分割粒度；根据所述分割信息，确定所述目标图像中的抠图目标。
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公开(公告)号：CN112862848B
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202110292169.9
申请日：2021-03-18
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京小米松果电子有限公司
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公开(公告)号：CN116804813A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210257323.3
申请日：2022-03-16
Applicant: 北京小米移动软件有限公司 , 北京小米松果电子有限公司
Abstract: 本公开是关于一种相机、遮挡物检测方法、车辆、装置、设备及存储介质，其中，相机包括相机本体、第一偏振片和第二偏振片，第一偏振片和第二偏振片均位于相机本体的图像采集侧，且第一偏振片和第二偏振片层叠设置；第一偏振片与第二偏振片包括第一状态和第二状态；在第一状态下，第一偏振片的偏振方向与第二偏振片的偏振方向平行；在第二状态下，第一偏振片的偏振方向与第二偏振片的偏振方向垂直。本公开可广泛适应于各类环境下的遮挡物的检测，且鲁棒性强，而且，不需要复杂的深度神经网络相关的部件，消除了深度神经网络的不确定性带来的安全隐患，还可以降低检测遮挡物时的算力负担，进一步提升用户使用体验。
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