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公开(公告)号：CN113393397A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110684682.2
申请日：2021-06-21
申请人： 杭州微帧信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种图像对比度增强的方法和系统，所述方法包括：统计目标图像Y、U、V三通道的直方图并归一化，计算YUV图像的非线性目标概率密度函数。根据YUV图像的非线性目标概率密度函数对目标图像的直方图进行裁剪和分配，得到第二概率密度函数。根据所述第二概率密度函数对目标图像进行直方图规定化，输出对比度增强的图像。本发明提供的方法无需将YUV图像格式与RGB图像格式进行互相转换，同时防止对目标图像对比度拉伸过度。
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公开(公告)号：CN110428382B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910720203.0
申请日：2019-08-07
申请人： 杭州微帧信息科技有限公司
摘要： 本发明提供一种应用于移动端的高效视频增强方法、装置和存储介质，通过优化的CNN去噪模型和CNN超分辨率模型两部分，使用把图像拆分为多个子图作为CNN去噪模型的输入，以及CNN去噪模型和CNN超分辨率模型只针对图像的Y通道信息进行处理，U、V通道信息使用简单超分辨率方法得到大尺寸图像的U、V通道信息，通过上述优化方法来降低模型的复杂，有效地结合去噪模型和超分辨率的模型来达到整体增强效果的提升。
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公开(公告)号：CN112651886B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202011333875.5
申请日：2020-11-25
申请人： 杭州微帧信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种联合原图去除增强图像中的色带的方法，属于图像处理技术领域。所述方法为先根据原图与经过滤波后的图像的像素差值来判断该像素在经过图像增强处理后是否容易出现色带。然后针对经过图像增强处理后易于出现色带的像素，结合原图和经过滤波后的图像，通过简单的算法对色带进行去除。本发明提供的方法可以有效地防止误将纹理较密的像素当作色带而被去除，影响图像的主观质量。此外，本发明中去色带使用的算法与图像经过何种图像增强技术处理无关，具有普适应强、简单快速等优点。
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公开(公告)号：CN113038135B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110543224.7
申请日：2021-05-19
申请人： 杭州微帧信息科技有限公司
IPC分类号： H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/86
摘要： 本发明公开了一种基于块效应检测的CRF自适应方法，属于图像编码技术领域，所述方法包括：将原始帧与重建帧进行分块，对宏块进行边缘检测，判断是否为块效应边缘；根据块效应边缘计算当前帧的块效应强度；最后根据块效应强度进行CRF的自适应调整。本发明利用对主观结果影响较大的块效应作为质量评价指标，编码器可以根据这个质量指标自适应调整CRF参数值，使得当质量过高时可以升高CRF以降低码率与质量，当质量过低时可以降低CRF以提高码率与质量，获得更好的整体质量，更低的平均码率。
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公开(公告)号：CN113012077A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110489373.X
申请日：2021-05-06
申请人： 杭州微帧信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于卷积导向图滤波的去噪方法，属于图像恢复、去噪技术领域。所述方法是将卷积神经网络的去噪方法和导向图滤波的去噪方法相结合，通过利用低复杂度的卷积神经网络去除图像边缘的毛刺噪声，再利用导向图滤波的方法通过调整平滑参数对平坦区域的块噪声进行有效去除，可以更好的保护边缘纹理；两者结合的去噪模型不仅降低了卷积神经网络的复杂度，还使去噪性能更加广泛，在保证去噪结果清晰度的情况下，可以同时去除平坦区域的块噪声和边缘区域的毛刺噪声。
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公开(公告)号：CN113012077B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110489373.X
申请日：2021-05-06
申请人： 杭州微帧信息科技有限公司
IPC分类号： G06T5/00 , G06T5/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于卷积导向图滤波的去噪方法，属于图像恢复、去噪技术领域。所述方法是将卷积神经网络的去噪方法和导向图滤波的去噪方法相结合，通过利用低复杂度的卷积神经网络去除图像边缘的毛刺噪声，再利用导向图滤波的方法通过调整平滑参数对平坦区域的块噪声进行有效去除，可以更好的保护边缘纹理；两者结合的去噪模型不仅降低了卷积神经网络的复杂度，还使去噪性能更加广泛，在保证去噪结果清晰度的情况下，可以同时去除平坦区域的块噪声和边缘区域的毛刺噪声。
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公开(公告)号：CN113393397B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110684682.2
申请日：2021-06-21
申请人： 杭州微帧信息科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种图像对比度增强的方法和系统，所述方法包括：统计目标图像Y、U、V三通道的直方图并归一化，计算YUV图像的非线性目标概率密度函数。根据YUV图像的非线性目标概率密度函数对目标图像的直方图进行裁剪和分配，得到第二概率密度函数。根据所述第二概率密度函数对目标图像进行直方图规定化，输出对比度增强的图像。本发明提供的方法无需将YUV图像格式与RGB图像格式进行互相转换，同时防止对目标图像对比度拉伸过度。
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公开(公告)号：CN114554248B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210447346.0
申请日：2022-04-27
申请人： 杭州微帧信息科技有限公司
IPC分类号： H04N21/2343 , H04N21/4402 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的视频插帧方法，所述方法包括：将第一视频帧和第二视频帧，输入视频插帧神经网络，获取卷积过程中得到的视频插帧信息，输出插入帧；然后通过warp函数反向计算预估第一视频帧，和/或，预估第二视频帧。最后根据所述第一预估视频帧，和/或，所述第二预估视频帧，判断当前场景是否需要插帧处理，若需要则将所述插入帧插入至所述第一视频帧和所述第二视频帧之间，否则复制所述第一视频帧，或/和，第二视频帧插入所述第一视频帧和所述第二视频帧之间。本发明提供的方法提高了插入帧的精度，并且在实际应用中很好的解决了高速运动和复杂场景下插帧处理出现的badcase。
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公开(公告)号：CN114554248A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210447346.0
申请日：2022-04-27
申请人： 杭州微帧信息科技有限公司
IPC分类号： H04N21/2343 , H04N21/4402 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的视频插帧方法，所述方法包括：将第一视频帧和第二视频帧，输入视频插帧神经网络，获取卷积过程中得到的视频插帧信息，输出插入帧；然后通过warp函数反向计算预估第一视频帧，和/或，预估第二视频帧。最后根据所述第一预估视频帧，和/或，所述第二预估视频帧，判断当前场景是否需要插帧处理，若需要则将所述插入帧插入至所述第一视频帧和所述第二视频帧之间，否则复制所述第一视频帧，或/和，第二视频帧插入所述第一视频帧和所述第二视频帧之间。本发明提供的方法提高了插入帧的精度，并且在实际应用中很好的解决了高速运动和复杂场景下插帧处理出现的badcase。
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公开(公告)号：CN112019840A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202011135588.3
申请日：2020-10-22
申请人： 杭州微帧信息科技有限公司
IPC分类号： H04N17/00
摘要： 本发明公开了一种结合JND和VMAF的视频质量评估方法，属于视频编码、视频质量评价技术领域。本方法根据人眼成像原理建立图像的JND模型，计算原视频每帧每像素的JND值，将失真图像与原图像在每个像素上的差值与该像素JND值进行对比，如果差值小于JND值的话，就把失真图像的像素替换成原始图像的像素。本方法通过替换像素把失真图像差值低于JND值的像素都替换成原始图像后，得到新的失真图像，在新的失真图像上计算VMAF可以把低于JND值的像素忽略掉，即把人眼不敏感的区域忽略掉，从而使视频质量评价结果更加接近主观。
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