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热词
    • 23. 发明授权
    • Methods and apparatuses for generating co-salient thumbnails for digital images
    • 用于产生数字图像的共显着缩略图的方法和装置
    • US08619098B2
    • 2013-12-31
    • US12868519
    • 2010-08-25
    • Elya ShechtmanDaniel R. GoldmanDavid E. Jacobs
    • Elya ShechtmanDaniel R. GoldmanDavid E. Jacobs
    • G09G5/02G09G5/14
    • G09G5/14G06K9/6202G06K2009/6213G06T3/0012G06T11/60G06T2210/22G09G2320/0626G09G2320/0686G09G2320/08G09G2320/10G09G2340/12H04N1/3875
    • Methods and apparatus for generating context-sensitive, co-salient thumbnails are described. Co-salient thumbnails may effectively convey more useful information than conventional thumbnails while using the same or similar display space. As such, co-salient thumbnails may make it easier for a user to locate a particular image in a large collection of similar images. In some embodiments, for each of a plurality of patches in a first image, an illustrative method may identify a corresponding similar patch in a second image based on one or more similarity measures. The method may then determine a distance from each of the plurality of patches to its corresponding similar patch and select a crop in the first image relative to the second image based on the determined distance. Optionally, the method may repeat these operations in the opposite direction to select a crop in the second image relative to the first image.
    • 描述了用于生成上下文相关的,共显着的缩略图的方法和装置。 在使用相同或相似的显示空间时,共显着的缩略图可以有效地传达比传统缩略图更有用的信息。 因此,共显着的缩略图可以使得用户更容易在大量相似图像的大集合中定位特定图像。 在一些实施例中,对于第一图像中的多个贴片中的每一个,说明性方法可以基于一个或多个相似性度量识别第二图像中的对应的相似贴片。 该方法然后可以确定从多个补丁中的每一个到其对应的相似补丁的距离,并且基于所确定的距离来选择相对于第二图像的第一图像中的裁剪。 可选地,该方法可以沿相反方向重复这些操作,以相对于第一图像选择第二图像中的裁剪。
    • 24. 发明申请
    • Non-Rigid Dense Correspondence
    • 非刚性密集函数
    • US20130129213A1
    • 2013-05-23
    • US13223202
    • 2011-08-31
    • Elya ShechtmanDaniel Robert GoldmanYoav HaCohenDaniel Lischinski
    • Elya ShechtmanDaniel Robert GoldmanYoav HaCohenDaniel Lischinski
    • G06K9/00
    • G06T7/0028G06T7/33G06T2207/10024
    • Non-rigid dense correspondence (NRDC) for image enhancement may be performed. In one embodiment, a correspondence may be computed for each one of a plurality of regions of a source image to one of a plurality of regions of a reference image. Computing the correspondences may include searching within a search range for each of a plurality of image characteristics. One or more of the correspondences may be aggregated into matched regions. A global color transform and/or deblurring may be applied to the source image. In one embodiment, the global color transform and/or deblurring may be based on the matched regions. At least one of the search ranges may optionally be adjusted. In some embodiments, computing, aggregating, applying and/or deblurring, and adjusting may be iteratively performed.
    • 可以执行用于图像增强的非刚性密集对应(NRDC)。 在一个实施例中,可以将源图像的多个区域中的每一个的对应关系计算为参考图像的多个区域之一。 计算对应可以包括在搜索范围内搜索多个图像特征中的每一个。 一个或多个通信可以被聚合成匹配的区域。 全局颜色变换和/或去模糊可以应用于源图像。 在一个实施例中,全局颜色变换和/或去模糊可以基于匹配区域。 可以可选地调整至少一个搜索范围。 在一些实施例中,可以迭代地执行计算,聚合,应用和/或去模糊和调整。
    • 27. 发明授权
    • Non-rigid dense correspondence
    • 非刚性密集通信
    • US09014470B2
    • 2015-04-21
    • US13223202
    • 2011-08-31
    • Elya ShechtmanDaniel Robert GoldmanYoav HaCohenDaniel Lischinski
    • Elya ShechtmanDaniel Robert GoldmanYoav HaCohenDaniel Lischinski
    • G06K9/00G06T7/00
    • G06T7/0028G06T7/33G06T2207/10024
    • Non-rigid dense correspondence (NRDC) for image enhancement may be performed. In one embodiment, a correspondence may be computed for each one of a plurality of regions of a source image to one of a plurality of regions of a reference image. Computing the correspondences may include searching within a search range for each of a plurality of image characteristics. One or more of the correspondences may be aggregated into matched regions. A global color transform and/or deblurring may be applied to the source image. In one embodiment, the global color transform and/or deblurring may be based on the matched regions. At least one of the search ranges may optionally be adjusted. In some embodiments, computing, aggregating, applying and/or deblurring, and adjusting may be iteratively performed.
    • 可以执行用于图像增强的非刚性密集对应(NRDC)。 在一个实施例中,可以将源图像的多个区域中的每一个的对应关系计算为参考图像的多个区域之一。 计算对应可以包括在搜索范围内搜索多个图像特征中的每一个。 一个或多个通信可以被聚合成匹配的区域。 全局颜色变换和/或去模糊可以应用于源图像。 在一个实施例中,全局颜色变换和/或去模糊可以基于匹配区域。 可以可选地调整至少一个搜索范围。 在一些实施例中,可以迭代地执行计算,聚合,应用和/或去模糊和调整。