公开(公告)号：CN115424168A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202210975931.8

申请日：2022-08-15

Applicant: 华侨大学

Inventor： 曾焕强 ,  黄海靓 ,  陈婧 ,  朱建清 ,  施一帆 ,  黄德天

IPC: G06V20/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应3D卷积的屏幕视频质量评价方法及装置，获取屏幕视频，基于局部视频活动度Γ(Px,y,t)对屏幕视频进行自适应分割，得到屏幕视频序列集合，屏幕视频包括参考屏幕视频和失真屏幕视频，屏幕视频序列集合包括参考屏幕视频序列集合和失真屏幕视频序列集合；通过3D卷积神经网络分别提取参考屏幕视频序列集合的参考时空卷积特征STr以及失真屏幕视频序列集合的失真时空卷积特征STd；采用双尺度卷积神经网络对参考时空卷积特征STr和失真时空卷积特征STd实现双通道时空特征融合，计算得到失真屏幕视频的质量评价分数。着重于考虑人眼视觉系统特性及屏幕视频本质信息，模拟人类视觉系统的多通道视觉处理过程，从不同角度实现对失真屏幕视频的质量预测。

公开(公告)号：CN114710667A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210269314.6

申请日：2022-03-18

Applicant: 华侨大学

Inventor： 曾焕强 ,  焦超 ,  曹九稳 ,  朱建清 ,  陈婧 ,  施一帆 ,  黄德天

IPC: H04N19/107 ,  H04N19/11 ,  H04N19/96

Abstract: 本发明公开了一种针对H.266/VVC屏幕内容帧内CU划分的快速预测方法及装置，通过收集屏幕内容视频建立数据库，用于训练模型；构建宽度自适应网络模型，预测两种不同尺寸CU的划分方式，预测步骤如下：先采用网络模型对64×64大小的CU进行划分方式预测，若为不划分，则停止CU的RD代价计算，若为划分，则得到4个32×32大小的CU，则采用网络模型对32×32大小的CU的划分方式进行预测，若为不划分，则停止RD的代价计算，若为四叉树划分，则得到4个16×16的CU：若为多种类型叉树划分，则需要依靠标准编码器进行计算；最后设定适当的预设阈值来提高预测准确率。本发明能够在保持H.266/VVC编码效率的前提下，有效地降低H.266/VVC屏幕内容的帧内预测编码计算复杂度。

公开(公告)号：CN107256545B

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201710322853.0

申请日：2017-05-09

Applicant: 华侨大学 ,  泉州市华工智能技术有限公司

Inventor： 柳培忠 ,  顾培婷 ,  刘晓芳 ,  黄德天 ,  黄炜钦

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06T7/66 ,  G06T5/00

Abstract: 本发明的一种大圆机的破洞瑕疵检测方法，利用机器学习方法实现对织物破洞瑕疵的检测，根据自适应图像增强技术预处理瑕疵图像，有效分割感兴趣区域，并且根据角点检测器结合排序方法有效地提取织物瑕点的单调光照及旋转不变的特征信息；在织物瑕疵点匹配方面，利用双向匹配方法，成功地得到织破洞针瑕疵。本发明大大提高了纺织品的瑕疵检测速度和效率。

公开(公告)号：CN107610049A

公开(公告)日：2018-01-19

申请号：CN201710718998.2

申请日：2017-08-21

Applicant: 华侨大学

Inventor： 黄炜钦 ,  黄德天 ,  顾培婷 ,  林炎明

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开的基于稀疏正则化技术和加权引导滤波的图像超分辨率方法，该方法通过结合图像的非局部相似性和流形学习理论构造了一个新的稀疏编码目标函数，一方面在初始重建图像中寻找相似图像块构造非局部相似正则化项，得到图像的非局部冗余，以保持边缘信息；另一方面结合局部线性嵌入方法构造流行学习正则化项，获得图像的结构先验知识，以增强结构信息；再利用加权引导滤波的全局误差补偿模型对重建后的高分辨率图像进行误差补偿，得到重建误差更小，质量更高的图像。