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公开(公告)号：CN107464222B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201710549128.7
申请日：2017-07-07
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于张量空间的无参考高动态范围图像客观质量评价方法，其从图像数据本身出发，用三阶张量表示彩色的高动态范围图像，然后通过张量分解中的Tucker分解算法，对失真高动态范围图像进行张量分解，从而得到三个特征图像，即第一特征图像、第二特征图像和第三特征图像，三个特征图像中融合了高动态范围图像的颜色信息，接着提取第一特征图像的流形结构特征和第二、三特征图像的感知细节对比度特征，再利用机器学习中的支持向量回归的方法计算失真高动态范围图像的客观质量评价值，从而实现了无参考的彩色高动态范围图像的质量客观评价，评价效果明显提高，从而有效地提高客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN109218710A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811054805.9
申请日：2018-09-11
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种自由视点视频质量评估方法，其先将每帧转换到LAB颜色空间；然后获取每帧的每个通道对应的时空域差值图；接着提取每帧的各个通道中的失真关键区域；再根据第1个通道中的失真关键区域并利用结构相似度算法获取质量分数；根据第2个通道和第3个通道各自中的失真关键区域并利用对比度计算相应的质量分数；之后对每帧的3个通道的质量分数进行融合，得到每帧的质量分数；最后根据所有帧的质量分数得到失真自由视点视频的质量分数；优点是其能够有效地提高客观评价结果与人眼主观感知的一致性。
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公开(公告)号：CN105263024B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201510664347.0
申请日：2015-10-15
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/467 , H04N19/186 , H04N19/96 , H04N19/124
CPC classification number: G06T1/0028 , G06T1/0057 , G06T2201/0053 , H04N19/40 , H04N19/467
Abstract: 本发明公开了一种抗量化转码的HEVC视频流零水印的注册和检测方法，该注册方法在利用深度特征构造注册水印信息的过程中，先对目标视频流中的所有亮度块各自对应的深度值进行深度二值化处理，通过深度二值化处理能够很好的反映注册水印的顽健性，从而能够提高注册水印的抗攻击能力；利用一个随机矩阵对由深度二值化处理后的部分值组成的第一水印信息矩阵进行加密，可以提高注册水印的安全性；该注册方法直接利用视频流的深度特征生成零水印，不需要修改原始载体信息，不影响水印透明性，同时，对于量化参数在一定变化范围内的重量化转码以及常见的信号处理等攻击具有很强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106973281A
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201710038624.6
申请日：2017-01-19
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N13/00 , H04N17/02 , H04N19/124
CPC classification number: H04N13/15 , H04N13/111 , H04N17/02 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种虚拟视点视频质量预测方法，其将第1帧彩色图像和第1帧深度图像各自中的各个分割块的均值和方差、第1帧彩色图像和第1帧深度图像各自的梯度图像中的各个分割块的均值、第1帧深度图像与第1帧失真深度图像的深度差值图像中的各个分割块的均值作为训练特征，将第1帧失真深度图像对应的标签图像中的各个分割块的均值作为训练标签，使用SVM对训练特征和训练标签组成的训练样本进行训练，得到SVM回归模型；将其余任一帧相应的均值和方差作为测试特征，利用SVM回归模型进行测试；利用输出的测试值获得失真虚拟视点视频的质量值；优点是考虑了虚拟视点绘制质量的各影响因子，使得在深度视频压缩失真下能有效预测出虚拟视点视频质量。
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公开(公告)号：CN105913413A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610202181.5
申请日：2016-03-31
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/4652 , G06K9/00288 , G06K9/036 , G06K9/4642 , G06K9/4671 , G06K9/52 , G06K9/6201 , G06K9/6223 , G06K9/6247 , G06K2009/4695 , G06T7/0002 , G06T2207/20021 , G06T2207/20081 , G06T2207/30168 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明公开了一种基于在线流形学习的彩色图像质量客观评价方法，其考虑到显著性与图像质量客观评价的关系，利用视觉显著检测算法，通过求取参考图像与失真图像各自的显著图来获得最大融合显著图，并在最大融合显著图中的图像块的最大显著性的基础上利用绝对差值来衡量参考图像块与对应的失真图像块的显著差异值，由此筛选提取到参考视觉重要图像块与失真视觉重要图像块，再利用参考视觉重要图像块与失真视觉重要图像块的流形特征向量来计算失真图像的客观质量评价值，评价效果明显提高，客观评价结果与主观感知之间的相关性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103391436B
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201310294675.7
申请日：2013-07-12
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目视觉感知的立体视频码率控制方法，特点是过对立体图像组层、立体图像对层、帧层这三个层次分别进行码率控制，在立体图像组层，计算每个立体图像组的目标比特数并计算关键帧的量化参数；在立体图像对层，根据剩余比特数和缓冲区饱和度来计算每个立体图像对的目标比特数；在帧层，根据人眼双目视觉掩蔽效应，建立了立体指数码率与量化参数模型来优化立体率失真模型，使左图像分配较多的目标比特数，而右图像相对分配较少的目标比特数，最终确定非关键帧的量化参数。优点是通过本发明的码率控制方法后有效地提高了立体视频客观质量和率失真性能。
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公开(公告)号：CN105654465A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510961830.5
申请日：2015-12-21
Applicant: 宁波大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10012 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种采用视差补偿视点间滤波的立体图像质量评价方法，其通过对立体图像的左、右视点图像进行视差补偿和视点间滤波，得到高频图像和低频图像，在频域完成了对立体图像的立体感知特性的描述，能够更准确地评价立体图像的质量；其对低频图像进行二维小波变换，提取近似系数矩阵、水平细节系数矩阵、垂直细节系数矩阵以及对角线细节系数矩阵来获得部分特征，这些特征能够有效地提高对失真立体图像的质量评价的准确性；其利用支持向量回归的方法构建立体图像的特征向量与图像主观质量之间的映射关系，避免了对于人类视觉系统工作机制的复杂模拟，同时避免了对于训练过程的过度依赖，从而提高了主观质量和客观预测质量之间的相关性。
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公开(公告)号：CN103338370B
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201310225066.6
申请日：2013-06-05
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/597 , H04N13/00
Abstract: 本发明公开了一种多视点深度视频快速编码方法，其通过提出一个宏块的编码模式复杂度因子，并根据该模式复杂度因子将宏块归分到简单模式区域或复杂模式区域，即将深度视频划分为简单模式区域和复杂模式区域，且针对不同的区域采用不同的快速编码模式选择策略，对简单模式区域中的宏块只选择简单的编码模式搜索，而复杂模式区域中的宏块则进行较复杂的搜索，从而避免了当前的编码帧编码过程中贡献很小但很费时的编码模式搜索，这样在保证虚拟视点绘制质量和不影响深度视频编码码率的前提下，能够有效地降低多视点深度视频编码的计算复杂度，节约多视点深度视频的编码时间。
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公开(公告)号：CN105611272A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201511003001.2
申请日：2015-12-28
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于纹理复杂度的立体图像人眼恰可察觉失真分析方法，其从纹理复杂度角度出发，分析非对称立体图像编码时右视点图像的质量相对于左视点图像的质量可以下降的最大量化参数编码范围，通过大量主观实验，在以左视点图像质量固定不变的情况下，测定人眼可感知立体图像变化右视点图像质量的临界值，通过线性拟合得到右视点图像的最大可容忍量化参数阈值与纹理复杂度和编码量化参数之间的定量的数学模型关系，使得既能通过降低右视点图像质量来达到提高编码压缩效率的目的，同时又利用立体视觉掩蔽效应使观察者不能感知到右视点图像质量的下降，从而保证了立体图像的整体质量。
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公开(公告)号：CN103345728B
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201310264655.5
申请日：2013-06-27
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种显微图像的清晰度获取方法，其通过提取原始显微图像的暗通道图像，进而得到传输衰减图像和光照分离后的源图像，最后在源图像基础上通过目标定位计算得到源图像的清晰度，这种图像清晰度获取方式有效地消除了环境光照对清晰度计算的影响，计算得到的清晰度对光照的影响更具鲁棒性；此外，本发明方法的计算复杂度较低。
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