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公开(公告)号：CN101986716A
公开(公告)日：2011-03-16
申请号：CN201010533644.9
申请日：2010-11-05
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种快速深度视频编码方法，通过将多视点深度视频预测编码结构中的所有视点分为主视点、第一级辅助视点和第二级辅助视点三类，且针对不同视点不同类型的编码帧采取不同的快速编码策略，利用已编码帧信息判断深度视频信号的视点间相关性，以决定是否对当前编码帧进行视点间预测；并利用当前编码帧中当前编码宏块的已编码相邻块的运动矢量或最优匹配块搜索方式决定是否在当前编码宏块编码时进行双向搜索，从而避免了当前编码帧编码过程中一些较为费时但效果可能不佳的搜索，在保证深度图的准确性和压缩效率的同时，有效降低了多视点深度视频编码的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN101867810A
公开(公告)日：2010-10-20
申请号：CN201010144951.8
申请日：2010-04-07
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种深度视频序列的预处理方法，通过对待处理的深度视频序列进行变换处理，然后利用对应的彩色视频序列的相关信息进行时间平滑处理，再作逆变换处理，得到预处理后的深度视频序列，经预处理后的深度视频序列在维持虚拟视点图像绘制性能的基础上，能够有效提高深度视频序列在时间上的相关性，大大提高了深度视频序列的压缩编码效率，节省的码流可达到14.43％～37.07％。
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公开(公告)号：CN101404766B
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN200810162036.4
申请日：2008-11-05
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明公开了一种多视点视频信号的编码方法，优点在于有效地利用了多视点彩色视频中的所有B帧中各个宏块的最优宏块编码模式，使得多视点深度视频编码过程中能够在保证编码图像质量和编码压缩效率的前提下减少深度视频中所有B帧中的各个宏块的宏块编码模式的搜索范围，从而达到降低多视点深度视频编码的计算复杂度，提高多视点深度视频编码速度的目的；在确定多视点深度视频中当前宏块的最优宏块编码模式过程中引入了平滑因子，不仅保证编码率失真性能，而且提高了编码速度。
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公开(公告)号：CN101729891A
公开(公告)日：2010-06-09
申请号：CN200910154138.6
申请日：2009-11-05
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N7/26
CPC classification number: H04N19/14 , H04N19/109 , H04N19/119 , H04N19/176 , H04N19/597
Abstract: 本发明公开了一种多视点深度视频的编码方法，通过计算多视点深度视频中所有B帧的各个宏块的偏离因子，根据偏离因子将B帧图像分成深度连续区域和深度不连续区域，对于深度连续区域中的各个宏块，编码器遍历较少的宏块编码模式，这样大大地减少了多视点深度视频中深度连续区域中各个宏块的宏块编码模式的搜索范围，从而达到降低多视点深度视频编码的计算复杂度，有效提高了多视点深度视频编码的编码速度，而对于对虚拟视点图像绘制影响较大的深度不连续区域中的各个宏块，编码器遍历所有宏块编码模式，由于采用所有宏块编码模式都搜索的方法而受到保护，因此本发明方法在提高编码速度的同时保证了虚拟视点图像绘制的质量。
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公开(公告)号：CN101404766A
公开(公告)日：2009-04-08
申请号：CN200810162036.4
申请日：2008-11-05
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明公开了一种多视点视频信号的编码方法，优点在于有效地利用了多视点彩色视频中的所有B帧中各个宏块的最优宏块编码模式，使得多视点深度视频编码过程中能够在保证编码图像质量和编码压缩效率的前提下减少深度视频中所有B帧中的各个宏块的宏块编码模式的搜索范围，从而达到降低多视点深度视频编码的计算复杂度，提高多视点深度视频编码速度的目的；在确定多视点深度视频中当前宏块的最优宏块编码模式过程中引入了平滑因子，不仅保证编码率失真性能，而且提高了编码速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110910336B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201911044976.8
申请日：2019-10-30
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的立体高动态范围成像方法，其利用曝光校准网络将左视点欠曝光图像和右视点过曝光图像转换到同一曝光下；基于估计的视差图，分别对左视点欠曝光图像和右视点过曝光图像执行前向绘制产生绘制右视点欠曝光图像和绘制左视点过曝光图像；引入额外曝光信息来指导绘制产生的图像中的空洞填补；利用HDR图像融合网络提取融合特征，将空洞填补后的左视点过曝光图像与原始左视点欠曝光图像融合为左视点HDR图像，并将空洞填补后的右视点欠曝光图像与原始右视点过曝光图像融合为右视点HDR图像；进而得到立体HDR图像；优点是能提高原始立体LDR图像的动态范围，并能重建出在原始立体LDR图像的曝光不足和曝光过度区域的细节信息。
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公开(公告)号：CN108010024B
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN201711303968.1
申请日：2017-12-11
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种盲参考色调映射图像客观质量评价方法，首先，提取色调映射图像的高亮区域和低亮区域，将这些局部区域的细节信息量与全局区域的细节信息量相结合对色调映射导致的细节信息失真进行度量；然后，使用色调映射图像亮度通道和黄色通道的自然场景统计特征分别对其亮度和色彩的自然度失真进行衡量；接着，从美学的角度对色调映射图像提取亮度和色彩特征；最后，使用随机森林对所有特征进行回归，预测图像质量，从而实现了盲参考的色调映射图像的客观质量评价，评价效果明显提高，与人眼视觉感知具有更好的一致性。
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公开(公告)号：CN110415211B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201910524245.7
申请日：2019-06-18
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图谱特征和空间特征的盲参考三维网格质量评价方法，其通过构建失真三维网格中的每个顶点的曲率张量，获得每个顶点的极大主曲率和极小主曲率及高斯曲率；根据加权邻接矩阵和高斯曲率得到第一特征向量；根据拉普拉斯矩阵获得第二特征向量；通过每个顶点的极大主曲率和极小主曲率得到每个顶点的形状指数和弯曲度，进而得到第三特征向量和第四特征向量；通过获取每个顶点到失真三维网格的中心的距离、方位角和仰角，得到第五特征向量；将五个特征向量构成感知质量特征向量；使用随机森林技术，将感知质量特征向量作为输入量，得到客观质量评价值；优点是其无需参考三维网格，且能有效地提高客观评价结果与主观感知之间的一致性。
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公开(公告)号：CN107656240B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201710622602.4
申请日：2017-07-27
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于信号非圆特性的分步秩损远近场参数估计算法，该算法包括步骤：S1.根据阵列观测数据，构造扩展数据矢量；S2.计算所述扩展数据矢量的协方差矩阵；S3.对所述协方差矩阵进行特征分解，得到其噪声子空间；S4.解耦阵列导向矢量；S5.构造一谱函数，一维搜索得到所有远近场信号的测向角；S6.构造谱函数，一维搜索得到K个距离估计值；S7.根据所述距离估计值，区分出远近场信号的类型。本发明提出一种基于信号非圆特性的分步秩损远近场参数估计算法，不仅将多维参数估计器解耦成两个只和角度和距离有关的一维参数估计器，从而减少了运算量；而且还能提高角度、距离参数估计的精度并能区分出远近场信号。
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公开(公告)号：CN108924554B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201810768508.4
申请日：2018-07-13
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/172 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种球形加权结构相似度的全景视频编码率失真优化方法，其通过计算球形全景视频经过等矩形投影后得到的平面全景视频中的每帧B帧和每帧P帧中的每个编码树单元以结构相似度SSIM作为失真度量对HEVC编码平台的原始率失真模型中的拉格朗日因子带来的变化因子和失真权重，获得每个编码树单元的基于球形加权结构相似度的率失真优化模型；并根据每个编码树单元的失真权重，计算每个编码树单元的量化参数；再根据每个编码树单元的基于球形加权结构相似度的率失真优化模型和量化参数，编码对应的编码树单元；优点是其率失真性能更好，编码效果更佳。
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