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公开(公告)号：CN104700109A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510130849.5
申请日：2015-03-24
申请人： 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
摘要： 本发明公开了一种高光谱本征图像的分解方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取高光谱图像序列；通过Retinex约束、非局部纹理约束和绝对尺度进行分解；通过共轭梯度算法对分解后的高光谱图像进行求解，以获取初始反射本征图与直接光照本征图；通过基于高光谱字典学习的间接光照分量分解算法对初始反射本征图进行基光谱训练和光传输分解，以获取反射本征图和间接光照本征图。该方法通过基于Retinex理论并添加非局部纹理约束，结合字典学习，从而提高图像分解的准确性，简单方便，更好地满足用户的使用需求。
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公开(公告)号：CN104700109B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510130849.5
申请日：2015-03-24
申请人： 清华大学 , 清华大学深圳研究生院
摘要： 本发明公开了一种高光谱本征图像的分解方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取高光谱图像序列；通过Retinex约束、非局部纹理约束和绝对尺度进行分解；通过共轭梯度算法对分解后的高光谱图像进行求解，以获取初始反射本征图与直接光照本征图；通过基于高光谱字典学习的间接光照分量分解算法对初始反射本征图进行基光谱训练和光传输分解，以获取反射本征图和间接光照本征图。该方法通过基于Retinex理论并添加非局部纹理约束，结合字典学习，从而提高图像分解的准确性，简单方便，更好地满足用户的使用需求。
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公开(公告)号：CN105551050A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201511019609.4
申请日：2015-12-29
申请人： 深圳市未来媒体技术研究院 , 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明涉及一种新的基于光场的图像深度估计方法。这种方法主要由三个重要部分组成：光场原始数据视点提取方法、基于块匹配的深度估计算法和基于显著特征约束的深度优化算法。所提出的光场原始数据视点提取方法，对未经去马赛克的光场数据进行视点分离；所采用的基于块匹配的深度估计算法仅对与中心视点处于同一行或同一列的视点对上并且记录相同光线颜色的对应块进行相似性度量；为优化深度估计结果，本发明提出基于显著特征约束的深度优化算法，提取显著特征点并进行匹配，将显著特征点的视差作为强约束条件。本发明的方法避免了插值过程引起的视点混淆，提升了深度估计准确性。
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公开(公告)号：CN105023249B
公开(公告)日：2017-11-17
申请号：CN201510366055.9
申请日：2015-06-26
申请人： 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 一种基于光场的高光图像修复方法及装置，该方法包括：深度估计步骤，联合散焦和立体视点匹配进行光场图像深度估计；高光检测步骤，基于对角多视点颜色空间投影差异进行高光检测；以及高光去除步骤，从深度估计结果中获取检测到的高光点对应的深度值，重聚焦找到高光点对应的宏像素，按亮度强弱将该宏像素中的像素聚为两类，用双色反射模型对该两类构建方程组求解后得到高光点的镜面反射分量，去除该镜面反射分量，实现高光去除。该装置包括实现上述步骤的深度估计模块、高光检测模块以及高光去除模块。其能准确地识别高光像素，复原结果更具有真实性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN105551050B
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201511019609.4
申请日：2015-12-29
申请人： 深圳市未来媒体技术研究院 , 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T7/50
摘要： 本发明涉及一种新的基于光场的图像深度估计方法。这种方法主要由三个重要部分组成：光场原始数据视点提取方法、基于块匹配的深度估计算法和基于显著特征约束的深度优化算法。所提出的光场原始数据视点提取方法，对未经去马赛克的光场数据进行视点分离；所采用的基于块匹配的深度估计算法仅对与中心视点处于同一行或同一列的视点对上并且记录相同光线颜色的对应块进行相似性度量；为优化深度估计结果，本发明提出基于显著特征约束的深度优化算法，提取显著特征点并进行匹配，将显著特征点的视差作为强约束条件。本发明的方法避免了插值过程引起的视点混淆，提升了深度估计准确性。
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公开(公告)号：CN107103589B
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201710170590.6
申请日：2017-03-21
申请人： 深圳市未来媒体技术研究院 , 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 一种基于光场图像的高光区域修复方法，包括：获取四维光场图像以及对应的深度图像；从四维光场图像提取中心视点图像，初步确定高光目标点的空间域坐标，依照输入的深度图像对四维光场图像进行重聚焦，获取高光目标点的角度域特性并划分成饱和高光点与非饱和高光点；对一个视点或多个视点的图像进行本征图像分解，得到图像本征反射属性，找到高光目标点对应的本征反射信息；对非饱和高光点，利用多视点下的局部区域特性分离出漫反射分量，结合步骤A3确定的本征反射信息，对非饱和高光点进行修复；A5：对饱和高光点，利用临近像素点的漫反射分量进行传播，结合步骤A3确定的本征反射信息，对饱和高光点进行修复。利用本发明能够提高含有高光表面的图像的质量。
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公开(公告)号：CN107103589A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710170590.6
申请日：2017-03-21
申请人： 深圳市未来媒体技术研究院 , 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 一种基于光场图像的高光区域修复方法，包括：获取四维光场图像以及对应的深度图像；从四维光场图像提取中心视点图像，初步确定高光目标点的空间域坐标，依照输入的深度图像对四维光场图像进行重聚焦，获取高光目标点的角度域特性并划分成饱和高光点与非饱和高光点；对一个视点或多个视点的图像进行本征图像分解，得到图像本征反射属性，找到高光目标点对应的本征反射信息；对非饱和高光点，利用多视点下的局部区域特性分离出漫反射分量，结合步骤A3确定的本征反射信息，对非饱和高光点进行修复；A5：对饱和高光点，利用临近像素点的漫反射分量进行传播，结合步骤A3确定的本征反射信息，对饱和高光点进行修复。利用本发明能够提高含有高光表面的图像的质量。
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公开(公告)号：CN105023249A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510366055.9
申请日：2015-06-26
申请人： 清华大学深圳研究生院
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 一种基于光场的高光图像修复方法及装置，该方法包括：深度估计步骤，联合散焦和立体视点匹配进行光场图像深度估计；高光检测步骤，基于对角多视点颜色空间投影差异进行高光检测；以及高光去除步骤，从深度估计结果中获取检测到的高光点对应的深度值，重聚焦找到高光点对应的宏像素，按亮度强弱将该宏像素中的像素聚为两类，用双色反射模型对该两类构建方程组求解后得到高光点的镜面反射分量，去除该镜面反射分量，实现高光去除。该装置包括实现上述步骤的深度估计模块、高光检测模块以及高光去除模块。其能准确地识别高光像素，复原结果更具有真实性和鲁棒性。
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