[发明专利]用于快速图像增强的基于机器学习的技术在审
| 申请号： | 201880028574.6 | 申请日： | 2018-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN110612549A | 公开（公告）日： | 2019-12-24 |
| 发明（设计）人： | J.陈;S.哈西诺夫;M.加比;J.巴伦 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 11105 北京市柳沈律师事务所 | 代理人： | 金玉洁 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本文描述的系统和方法可以涉及利用多个深度神经网络的图像变换。示例方法包括在移动设备处接收多个图像处理参数。该方法还包括使移动设备的图像传感器捕获初始图像，并在移动设备的系数预测神经网络处接收基于初始图像的输入图像。该方法进一步包括基于输入图像和多个图像处理参数中的至少一部分使用该系数预测神经网络来确定图像变换模型。该方法附加地包括在移动设备的再现神经网络处接收初始图像和图像变换模型。又进一步，该方法包括由再现神经网络根据图像变换模型基于初始图像生成再现图像。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 初始图像 图像变换 移动设备 图像处理参数 输入图像 系数预测 图像传感器 再现图像 捕获 | ||
【主权项】：
1.一种方法，包括：/n在移动设备处接收多个图像处理参数；/n使所述移动设备的图像传感器捕获初始图像；/n在所述移动设备的系数预测神经网络处接收基于所述初始图像的输入图像；/n基于所述输入图像和所述多个图像处理参数中的至少一部分使用所述系数预测神经网络来确定图像变换模型；/n在所述移动设备的再现神经网络处接收所述初始图像和所述图像变换模型；以及/n由所述再现神经网络根据所述图像变换模型基于所述初始图像生成再现图像。/n
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