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公开(公告)号：CN102790884B
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201210264933.2
申请日：2012-07-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/56 , H04N19/129 , H04N19/423 , H04N19/533 , H04N19/57
Abstract: 本发明公开一种基于分层运动估计的搜索方法及其实现系统，所述方法将当前帧和参考帧按照比例进行一次降采样，降采样层进行运动估计时，设置候选运动向量的步长为降采样后的2个整像素单位向量。所述系统包含亮度参考像素缓存模块，分层复用的PE阵列模块；PE阵列寄存器数据更新操作控制模块。本发明提出的方案仅通过一次4:1降采样，由原始图像层的16x16块变为8x8块，块匹配的特征较明显；同时设置降采样层的搜索步长为2来降低计算量，满足视频编码器的实时性。
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公开(公告)号：CN104660951A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510031248.9
申请日：2015-01-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高清转超高清视频图像的超分辨率放大方法，所述方法步骤包括：步骤一：从高清视频流中读取一帧图像；步骤二：对读取的图像数据预处理；步骤三：对读取的图像按固定大小分块；步骤四：对每一个图像块进行n步小倍数scale放大，其中每一步都使用局部自样本学习的放大方法；步骤五：将图像块重新拼接、后处理，得到一帧超高清视频图像；步骤六：回到步骤一，读取下一帧图像。本发明所述方法能够实现实时地将高清视频转换成超高清视频，保持了高质量的画质，同时也实现了25fps的实时帧速率。
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公开(公告)号：CN104301736A
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201410538367.9
申请日：2014-10-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/57 , H04N19/513
Abstract: 本发明公开了一种减少存储带宽需求的超高清帧率上变换系统，其中：输入模块接收超高清视频图像流，经过降采样得到高清视频图像，并将原始图像及降采样后的图像存入片外存储器；运动估计模块从片外存储器读入高清分辨率下搜索窗的像素数据，计算出对应的运动矢量，此运动矢量经过缩放后作为超高清分辨率下运动矢量的粗值；矢量后处理模块接收到运动矢量粗值，对其进一步细化、平滑处理,得到运动矢量最终值；内插模块从片外存储器读入运动矢量最终值对应的参考像素块，计算出内插像素块。本发明通过只读取高清分辨率下的搜索窗而实现超高清帧率上变换，减少了片外存储带宽需求、片内存储面积和访存带宽，同时克服了降低分辨率带来的运动估计误差。
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公开(公告)号：CN106231303B
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201610584775.7
申请日：2016-07-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/114 , H04N19/115 , H04N19/176 , H04N19/70 , H04N19/96
Abstract: 本发明提供一种HEVC编码中使用预测模式进行复杂度控制的方法，包括以下步骤：统计第一个GOP中的各个编码单元预测模式的复杂度，计算出各个预测模式的复杂度的比值，并通过不同的编码单元预测模式组合得到不同的门限值。把目标复杂度平均分配到待编码GOP内的每一帧；把复杂度平均分配给剩下的编码树单元，每个编码树单元根据分配到的复杂度选择编码单元预测模式的组合，编码完成后更新剩余的复杂度。本发明整个方法避免引入额外的复杂度，且无需专门的训练视频序列，对于任何视频可以直接编码，复杂度控制的动态范围很高，而且波动较小。本发明能够在GOP级别在一定范围内实现复杂度的控制。
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公开(公告)号：CN106331723B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201610688578.X
申请日：2016-08-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/51 , H04N19/513 , H04N19/139 , H04N19/137
Abstract: 本发明公开一种基于运动区域分割的视频帧率上变换方法及系统，所述方法步骤为：提取视频图像的特征点；在图像之间进行特征点匹配，获取特征点的运动矢量；对特征点运动矢量聚类处理，提取运动区域信息；将运动区域的运动信息，从特征点出发，传播到图像中的其它每一个像素点，获得逐像素的运动区域分割结果和初始的逐像素运动矢量场；根据运动区域分割结果，对运动矢量场进行平滑滤波，获得优化的运动矢量场；根据运动矢量场进行补偿插值，获得内插帧图像，完成帧率的上变换。本发明能够准确地得到视频中的运动区域信息，并有效地辅助运动估计，运动矢量滤波，完成视频帧率的上变换，提高视频观看体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104301736B
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201410538367.9
申请日：2014-10-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/57 , H04N19/513
Abstract: 本发明公开了一种减少存储带宽需求的超高清帧率上变换系统，其中：输入模块接收超高清视频图像流，经过降采样得到高清视频图像，并将原始图像及降采样后的图像存入片外存储器；运动估计模块从片外存储器读入高清分辨率下搜索窗的像素数据，计算出对应的运动矢量，此运动矢量经过缩放后作为超高清分辨率下运动矢量的粗值；矢量后处理模块接收到运动矢量粗值，对其进一步细化、平滑处理,得到运动矢量最终值；内插模块从片外存储器读入运动矢量最终值对应的参考像素块，计算出内插像素块。本发明通过只读取高清分辨率下的搜索窗而实现超高清帧率上变换，减少了片外存储带宽需求、片内存储面积和访存带宽，同时克服了降低分辨率带来的运动估计误差。
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公开(公告)号：CN104268098B
公开(公告)日：2017-07-11
申请号：CN201410432183.4
申请日：2014-08-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F12/0877 , G06F9/50 , H04N19/85 , H04N7/01
Abstract: 本发明提供了一种用于超高清视频帧率上变换的片上缓存系统，包括访问请求控制模块、片上存储器阵列和数据对齐模块，其中：访问请求控制模块负责仲裁外部的数据读写请求，并将标示访问请求的运动矢量映射成数据在片上存储器阵列中的地址信息；片上存储器阵列用于在超高清帧率上变换过程中，缓存参考帧搜索窗内的像元数据，实时从片外存储器更新新的像元数据，并实现不同规格像元块的随机访存；数据对齐模块用于片上存储器阵列输出像元数据后，提取出有效的像元数据，并利用不同规格像元块之间的共性，对输出像元数据组织形式进行优化，实现逻辑复用。本发明能大幅提升系统的数据吞吐率，降低系统的平均访问延时和片外访存带宽。
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公开(公告)号：CN105472442A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510868809.0
申请日：2015-12-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N21/433 , H04N21/426 , H04N19/42 , H04N19/423 , H04N19/433
CPC classification number: H04N21/4331 , H04N21/42692
Abstract: 本发明提供了一种用于超高清帧率上变换的片外缓存压缩系统，包括压缩模块和解压缩模块，其中：所述压缩模块，实时压缩来自视频输入和超高清视频帧率上变换处理内核的待压缩视频帧数据，形成压缩码流，并将压缩码流写到片外缓存中；所述解压缩模块，向片外缓存请求压缩码流，从片外缓存接收压缩码流；解压缩模块对压缩码流实时解码形成解压后像素块，并将解压后像素块输出给超高清视频帧率上变换处理内核和输出显示模块。本发明能大幅降低片外访存带宽，提升系统的数据吞吐率，降低超高清视频帧率上变换系统的功耗。
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公开(公告)号：CN104915966A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510233587.5
申请日：2015-05-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/277 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开一种基于卡尔曼滤波的帧率上变换运动估计方法及系统。所述方法包括以下步骤：首先设置卡尔曼滤波模型的参数以及状态初始值，使得模型与实际系统吻合；然后通过先进行单向运动估计、后映射到内插帧的策略得到运动矢量观测值；最后采用一种增益时变的卡尔曼滤波方法对观测矢量进行更新，从而得到更为准确的运动矢量。在此方法基础上，提出一种基于卡尔曼滤波的帧率上变换运动估计硬件架构，通过交替的块扫描顺序以及并行的两路数据通道实现系统的高利用率以及高吞吐率。
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公开(公告)号：CN104601992A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201510007324.2
申请日：2015-01-07
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/109 , H04N19/147
Abstract: 本发明提供了一种基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法，具体步骤是：首先采用当前编码单元的SKIP模式的率失真代价作为决策特征，在线统计学习前四帧，针对不同量化参数及不同编码单元深度，通过非参数概率密度估计分别得到最优选为SKIP模式和非SKIP模式时的决策特征的条件概率分布。然后基于在线学习的统计信息，利用贝叶斯风险最小模型对剩余帧的SKIP模式进行提前判决。此方法能够在保证编码性能的情况下，可以快速的进行SKIP模式的判定，从而跳过其它不必要的预测编码模式计算，能够有效的降低HEVC编码器的编码复杂度，有利于实现HEVC编码器的实时应用。
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