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公开(公告)号：CN109447911A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811214073.5
申请日：2018-10-18
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
摘要： 本发明提出一种图像复原的方法、装置、存储介质和终端设备，其中，所述方法包括：获取待恢复的变形图像；对所述变形图像进行预处理；利用变形系数预测模型，对预处理后的所述变形图像进行计算，获得所述变形图像的变形系数；以及根据所述变形图像的变形系数，复原所述变形图像。采用本发明，识别变形系数的效率高，可以处理大量的变形图像。
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公开(公告)号：CN109121022A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201811139639.2
申请日：2018-09-28
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC分类号： H04N21/845 , H04N21/439
摘要： 本申请实施例公开了用于标记视频片段的方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：从待标记视频中获取视频特征信息序列；将上述视频特征信息序列内相邻的设定数量的视频特征信息分组，得到视频特征片段序列；对于上述视频特征片段序列中的视频特征片段，将该视频特征片段导入预先训练的视频标记模型，得到对应该视频特征片段的标识信息；响应于得到对应上述视频特征片段序列的标识信息序列，通过上述标识信息序列中的标识信息对上述待标记视频的视频片段进行标记。该实施方式提高了对视频片段标记的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN107958455A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201711278216.4
申请日：2017-12-06
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了图像清晰度评估方法、装置、计算机设备及存储介质，其中方法包括：获取待处理的图像；将待处理的图像输入给预先训练得到的评估模型；获取评估模型输出的图像清晰度综合评分，图像清晰度综合评分为评估模型分别基于N个不同尺度得到N个图像清晰度评分后，综合N个图像清晰度评分得到的，N为大于一的正整数。应用本发明所述方案，能够提高评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN109121022B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201811139639.2
申请日：2018-09-28
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC分类号： H04N21/845 , H04N21/439
摘要： 本申请实施例公开了用于标记视频片段的方法及装置。该方法的一具体实施方式包括：从待标记视频中获取视频特征信息序列；将上述视频特征信息序列内相邻的设定数量的视频特征信息分组，得到视频特征片段序列；对于上述视频特征片段序列中的视频特征片段，将该视频特征片段导入预先训练的视频标记模型，得到对应该视频特征片段的标识信息；响应于得到对应上述视频特征片段序列的标识信息序列，通过上述标识信息序列中的标识信息对上述待标记视频的视频片段进行标记。该实施方式提高了对视频片段标记的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN109388721A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811217665.2
申请日：2018-10-18
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC分类号： G06F16/44 , G06F16/435 , G06F16/43 , G06F16/957 , G06F16/958
摘要： 本发明提出了一种封面视频帧的确定方法和装置，其中，方法包括：提取文章文本的关键词，获取与各关键词对应的第一向量；提取文章视频中预设时段内每个视频帧的主体词，获取与各主体词对应的第二向量；根据各主体词对应的第二向量和各关键词对应的第一向量，计算每个视频帧与文章文本的相似度；根据每个视频帧与文章文本的相似度确定目标视频帧为封面视频帧。由此，实现了作为封面的视频帧与文章内容的一致的图文相符的效果，实现作为封面的视频帧与文章内容自动适配，提高了封面确定效率以及用户的点击率和浏览体验。
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公开(公告)号：CN109359687A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811220100.X
申请日：2018-10-19
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
CPC分类号： G06K9/6256 , G06T3/4007 , G06T7/11 , G06T2207/20132
摘要： 本申请提出一种视频风格转换处理方法和装置，其中，方法包括：根据样本图片的风格属性信息设置反映风格属性特征网络层的第一目标输出向量，根据当前输入视频帧的内容信息设置反映内容特征网络层的第二目标输出向量，根据当前输入视频帧的光流场信息设置反映光流场特征网络层的第三目标输出向量，根据第一目标输出向量、第二目标输出向量、第三目标输出向量训练目标模型中每个网络层的网络参数，根据满足预设训练条件时对应的目标网络参数和目标模型生成与样本图片对应的视频风格转换模型，以根据视频风格转换模型对目标视频进行转换处理生成与样本图片匹配的视频风格。由此，在确保视频流畅性的同时提高了视频风格转换处理的效率。
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公开(公告)号：CN108986049A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810802681.1
申请日：2018-07-20
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC分类号： G06T5/00
摘要： 本申请实施例公开了用于处理图像的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取待处理有雾图像，以及对待处理有雾图像进行最小值滤波，获得待处理有雾图像的灰度图；按照像素值由大到小的顺序，从灰度图中选取目标数量个像素点，以及从待处理有雾图像中确定与所选取的像素点相对应的图像区域；获取图像区域所包括的像素点的像素值，以及基于所获取的像素值，确定大气光值；基于灰度图和大气光值，对待处理有雾图像进行图像去雾处理，获得处理后图像。该实施方式提高了图像显示的效果和图像处理的效率。
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公开(公告)号：CN109447911B
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201811214073.5
申请日：2018-10-18
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
摘要： 本发明提出一种图像复原的方法、装置、存储介质和终端设备，其中，所述方法包括：获取待恢复的变形图像；对所述变形图像进行预处理；利用变形系数预测模型，对预处理后的所述变形图像进行计算，获得所述变形图像的变形系数；以及根据所述变形图像的变形系数，复原所述变形图像。采用本发明，识别变形系数的效率高，可以处理大量的变形图像。
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公开(公告)号：CN109285119A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811237477.6
申请日：2018-10-23
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
摘要： 本发明提出一种超分辨图像生成方法及装置，其中方法包括：获取待处理的退化图像；获取预设的神经网络模型，神经网络模型为采用训练数据对初始的神经网络模型进行训练后得到的；训练数据中包括：大于预设数量的原始图像，以及原始图像对应的退化图像；退化图像的退化类型包括以下类型中的任意一种或者多种：下采样类型、模糊类型；采用预设的神经网络模型，对退化图像进行处理，得到与退化图像对应的超分辨图像，本实施例中，采用训练后的神经网络模型对退化图像进行恢复处理，恢复得到的超分辨图像的显示效果好，与原始图像的差距小，从而提高了退化图像的恢复效率。
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公开(公告)号：CN109271542A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811140229.X
申请日：2018-09-28
申请人： 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC分类号： G06F16/532 , G06F17/27
摘要： 本发明实施例公开了一种封面确定方法、装置、设备及可读存储介质。其中，方法包括：获取文件的候选图像集合，并从各候选图像中获取显示的实体的信息；获取所述文件的内容信息；计算各候选图像显示的实体的信息与文件的内容信息的相关度；从候选图像集合中，确定相关度满足第一预设要求的候选图像作为所述文件的封面，使得确定的封面贴合文件的主要内容，实现图文相符；而且，通过智能确定相关度高的封面，可以节省人工选封面的人力成本，选取的优质封面能够提升用户点击率。
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