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公开(公告)号：CN118864320A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410857477.5
申请日：2024-06-28
申请人： 苏州科达科技股份有限公司
IPC分类号： G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0475 , G06N3/045
摘要： 本发明公开了一种车窗彩纹去除方法、设备及计算机程序产品。车窗彩纹去除模型的训练方法包括：根据第一车窗图像样本和图像生成描述文本训练初始图像生成模型，获得车窗图像生成模型；将第二有彩纹车窗图像样本和无彩纹图像生成描述文本输入车窗图像生成模型，获得预测无彩纹车窗图像；将第二无彩纹车窗图像样本和预测无彩纹车窗图像输入判别器，根据判别器的判别结果计算第一损失函数值，并对判别器的参数进行调整；根据判别结果计算第二损失函数值，并对车窗图像生成模型的模型参数进行调整，获得目标车窗彩纹去除模型，利用车窗图像的先验信息和无监督方式训练的车窗彩纹去除模型，在有效减少或消除车窗图像的彩纹的同时保证图像质量。
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公开(公告)号：CN112102204A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011036003.2
申请日：2020-09-27
申请人： 苏州科达科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，具体设备及图像增强方法、装置及电子设备，所述方法包括获取原始图像对应的待处理图像并提取原始图像的色彩信息以及饱和度信息；将所述待处理图像输入至亮度增强模型中，得到增强后的亮度信息；对所述色彩信息、所述饱和度信息以及所述增强后的亮度信息进行融合，确定增强后的所述待处理图像。将待处理图像作为亮度增强模型的输入，输出为增强后的亮度信息，且将增强后的亮度信息与原始图像的色彩信息以及饱和度信息进行融合，所得到的增强后的待处理图像能保持待处理图像的色彩信息以及饱和度信息不变，仅对亮度信息进行增强，从而有效解决了增强后图像的偏色问题。
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公开(公告)号：CN116347251A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310291835.6
申请日：2023-03-23
申请人： 苏州市科远软件技术开发有限公司 , 苏州科达科技股份有限公司
IPC分类号： H04N23/95 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04N23/951 , H04N23/60 , H04N23/81 , H04N23/88 , H04N19/30
摘要： 本申请提供了一种图像处理超参数优化方法、系统、设备及存储介质，方法包括：从调试设备获取多组第一训练图像数据；基于第一训练图像数据训练第一图像处理模型；从对比设备获取多组第二训练图像数据；基于第二训练图像数据训练第二图像处理模型；从调试设备获取第三拍摄图像，并基于第二图像处理模型得到第三标签图像；将第三拍摄图像和初始化超参数组合作为第一图像处理模型的输入，第三标签图像作为第一图像处理模型的标签数据，优化初始化超参数组合。通过采用本申请，解决了调试设备与对比设备的视角差异问题，进一步提高图像处理超参数优化的效果。
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公开(公告)号：CN115984133A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211709136.0
申请日：2022-12-29
申请人： 苏州科达科技股份有限公司
摘要： 本申请涉及一种图像增强方法、车辆抓拍方法、设备及介质，属于图像处理技术领域，该方法包括：对图像采集组件采集的原始图像数据进行预处理；将预处理后的图像数据输入图像增强模型得到亮度增强后的图像数据；通过对输入至学生网络的图像进行降采样处理，可以提高图像增强网络的计算效率。而输入至教师网络的图像未经过降采样处理，既可以保证教师网络进行图像增强的性能、又可以保证学生网络的计算速度，且学生网络的网络复杂度低于教师网络的网络复杂度，之后教师网络将学习到的知识蒸馏至学生网络，使得学生网络在保证计算速度的情况下，可以保证图像增强性能。而将教师网络输出的中间特征图共享至学生网络还可以提高学生网络的训练效率。
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公开(公告)号：CN115082338A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210705908.7
申请日：2022-06-21
申请人： 苏州市科远软件技术开发有限公司 , 苏州科达科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种图像处理方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：从成像设备获取原始Raw图像和成像处理后的RGB图像；将所述原始Raw图像和所述RGB图像输入第一处理模型，得到所述第一处理模型输出的描色图像；将所述描色图像和指示抑制光晕信息的数值图输入第二处理模型，得到所述第二处理模型输出的抑制光晕后的图像。通过采用本发明提供了一种基于处理模型的端到端的图像处理方法，可以实时自动对图像进行描色和抑制光晕处理。
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公开(公告)号：CN112102204B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011036003.2
申请日：2020-09-27
申请人： 苏州科达科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，具体设备及图像增强方法、装置及电子设备，所述方法包括获取原始图像对应的待处理图像并提取原始图像的色彩信息以及饱和度信息；将所述待处理图像输入至亮度增强模型中，得到增强后的亮度信息；对所述色彩信息、所述饱和度信息以及所述增强后的亮度信息进行融合，确定增强后的所述待处理图像。将待处理图像作为亮度增强模型的输入，输出为增强后的亮度信息，且将增强后的亮度信息与原始图像的色彩信息以及饱和度信息进行融合，所得到的增强后的待处理图像能保持待处理图像的色彩信息以及饱和度信息不变，仅对亮度信息进行增强，从而有效解决了增强后图像的偏色问题。
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公开(公告)号：CN114240794A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111576172.X
申请日：2021-12-21
申请人： 苏州科达科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种图像处理方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取一可逆图像转换模型，其用于将图像在第一格式和第二格式之间转换；采集第二格式的第一图像，并基于所述可逆图像转换模型获取第一格式的第一图像；采用预设图像处理算法的逆向算法处理所述第一格式的第一图像，得到第一格式的第二图像，并基于所述可逆图像转换模型获取第二格式的第二图像；基于所述第二格式的第二图像和所述第二格式的第一图像训练所述图像处理模型；将第二格式的待处理图像输入训练好的图像处理模型，得到第二格式的处理后图像。通过采用本发明，可以得到用于训练图像处理模型的第二格式的第二图像和第一图像，提升图像处理模型的处理效果。
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公开(公告)号：CN111310724A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010170734.X
申请日：2020-03-12
申请人： 苏州科达科技股份有限公司
摘要： 本申请涉及一种基于深度学习的活体检测方法、装置、存储介质及设备，属于计算机技术领域，该方法包括：获取待进行活体检测的目标图像；获取活体检测模型；将目标图像输入活体检测模型，得到活体检测结果；终端检测模型由第一神经网络模型和终端样本数据进行深度学习得到，照片检测模型由第二神经网络模型和照片样本数据进行深度学习得到；终端样本数据包括在自然场景下采集的具有不同角度、不同背景信息和/或不同终端型号的终端图像；照片样本数据包括在自然场景下采集的不同角度、不同背景信息和/或不同遮挡程度的真实人脸图像和照片人脸图像；可以解决使用运动信息的特征进行活体检测的检测效率较低的问题；提高活体检测效率。
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公开(公告)号：CN113469897A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110567235.9
申请日：2021-05-24
申请人： 苏州市科远软件技术开发有限公司 , 苏州科达科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及图像增强模型的训练、图像增强方法、装置及电子设备，所述训练方法包括获取第一样本图像块、与第一样本图像块对应的第二样本图像块以及翻转样本图像块，第二样本图像块的分辨率高于第一样本图像块，翻转样本图像块为第一样本图像块翻转得到的；将第一样本图像块以及第一翻转样本图像块输入图像增强模型中，得到第一目标图像块以及翻转图像块；对翻转图像块进行翻转，得到翻转目标图像块；基于第一目标图像块、第二样本图像块以及翻转目标图像块进行损失函数计算，更新图像增强模型的参数，确定目标图像增强模型。在模型的卷积处理过程中，第一样本图像块与翻转样本图像块对应的补零位置不同，解决边界效应。
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公开(公告)号：CN118537210A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410710104.5
申请日：2024-06-03
申请人： 苏州科达科技股份有限公司 , 苏州市科远软件技术开发有限公司
摘要： 本发明公开了一种图像背景虚化系统、方法、设备及存储介质，包括：主处理模块，用于接收输入的待处理图像，并对待处理图像进行处理以得到中间图像，将待处理图像下发至背景模糊模块和图像融合模块，并将中间图像下发至人物处理模块；背景模糊模块，用于对待处理图像进行背景模糊处理，并将所生成的背景模糊图像发送至图像融合模块；人物处理模块，用于将中间图像输入至各人物图像处理模型进行推理处理，并将生成的各人物图像处理结果发送至图像融合模块；图像融合模块，用于根据待处理图像、背景模糊图像和各人物图像处理结果生成输出图像，并将输出图像发送至主处理模块进行对外输出。避免了不同人物图像处理模块对所需公共处理器资源的竞争。
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