公开(公告)号：CN104053012B

公开(公告)日：2017-08-29

申请号：CN201410231054.9

申请日：2014-05-28

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 王荣刚 ,  赵洋 ,  王振宇 ,  高文 ,  王文敏 ,  董胜富 ,  黄铁军 ,  马思伟

IPC: H04N19/65 ,  H04N19/176 ,  H04N19/149 ,  H04N19/124 ,  H04N19/503

Abstract: 一种基于字典库的视频编解码方法及装置，该编码方法包括：将视频流中待编码的当前图像帧划分为若干图像块；采用纹理字典库的方式恢复当前图像帧前一帧的解码重建图像的编码失真信息，以得到恢复编码失真信息后的图像，并将恢复编码失真信息后的图像作为参考图像进行时域预测，得到待编码块的预测块；纹理字典库包括清晰图像字典和与所述清晰图像字典对应的失真图像字典；将待编码块与预测块相减得到残差块，对残差块进行处理得到视频码流。本申请提供的编解码方法及装置采用纹理字典库的方式恢复作为对待编码块(待解码块)进行预测的参考图像的编码失真信息，使得待编码块(待解码块)的预测块更加准确，从而提高编解码效率。

公开(公告)号：CN104063855B

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201410230714.1

申请日：2014-05-28

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 赵洋 ,  王荣刚 ,  王振宇 ,  高文 ,  王文敏 ,  董胜富 ,  黄铁军 ,  马思伟

IPC: G06T5/50 ,  G06T3/40 ,  G06K9/66

Abstract: 本申请提供一种基于分类字典库的超分辨率图像重构装置，该装置可以从训练图像中选取第一局部块以及降采样后对应的第二局部块，提取相应特征，组合得到一组字典组，再对多组字典组按照LBS和SES的计算值作为分类标记进行分类并进行预训练，得到包含多个带分类标记的字典组的分类字典库。在重构图像时，同样提取待重构图像上局部块的局部特征，并将局部块的LBS和SES分类与分类字典库中各字典的LBS和SES分类相匹对，即可以快速获取到匹对的字典，最后利用匹对的字典对该待重构图像进行图像重构。从而，可以在恢复图像的高频信息的同时，提升图像的超分辨率重构的效率。

公开(公告)号：CN104053012A

公开(公告)日：2014-09-17

申请号：CN201410231054.9

申请日：2014-05-28

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 王荣刚 ,  赵洋 ,  王振宇 ,  高文 ,  王文敏 ,  董胜富 ,  黄铁军 ,  马思伟

IPC: H04N19/65 ,  H04N19/176 ,  H04N19/149 ,  H04N19/124 ,  H04N19/503

Abstract: 一种基于字典库的视频编解码方法及装置，该编码方法包括：将视频流中待编码的当前图像帧划分为若干图像块；采用纹理字典库的方式恢复当前图像帧前一帧的解码重建图像的编码失真信息，以得到恢复编码失真信息后的图像，并将恢复编码失真信息后的图像作为参考图像进行时域预测，得到待编码块的预测块；纹理字典库包括清晰图像字典和与所述清晰图像字典对应的失真图像字典；将待编码块与预测块相减得到残差块，对残差块进行处理得到视频码流。本申请提供的编解码方法及装置采用纹理字典库的方式恢复作为对待编码块(待解码块)进行预测的参考图像的编码失真信息，使得待编码块(待解码块)的预测块更加准确，从而提高编解码效率。

公开(公告)号：CN102547292B

公开(公告)日：2018-07-06

申请号：CN201210033977.4

申请日：2012-02-15

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 王荣刚 ,  王振宇 ,  董胜富 ,  高文 ,  黄铁军 ,  马思伟

IPC: H04N19/176 ,  H04N19/513

Abstract: 本发明公开了一种使用非固定参考场前向预测跳过模式的编码解码方法。所述编码方法包括：以场编码方式编码隔行扫描序列前向预测图像时，图像头中添加前向预测跳过模式参考索引标记；跟据前向参考跳过模式参考索引标记的值，确定所述前向预测图像中前向预测跳过模式便用的参考场。所述解码方法在解码以场编码方式编码的隔行扫描序列的前向预测图像时，先解码得到前向预测跳过模式参考索引标记；跟据前向预测跳过模式参考索引标记的值，确定所述前向预测图像中前向预测跳过模式的宏块使用的参考场。

公开(公告)号：CN104063856B

公开(公告)日：2017-04-05

申请号：CN201410230840.7

申请日：2014-05-28

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 赵洋 ,  王荣刚 ,  王振宇 ,  高文 ,  王文敏 ,  董胜富 ,  黄铁军 ,  马思伟

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/50 ,  G06T7/13 ,  G06T7/155

Abstract: 一种快速超分辨率图像重建方法和装置，本申请提供的一种快速超分辨率图像重建方法和装置中，在对原始图像进行超分辨率图像重建过程中至少采用基于纹理结构约束的迭代后向映射的方式对原始图像进行处理，以增强图像的纹理细节，从而提高超分辨率图像的高频细节质量。

公开(公告)号：CN103716623B

公开(公告)日：2017-02-15

申请号：CN201310695685.1

申请日：2013-12-17

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 王振宇 ,  王荣刚 ,  高文 ,  董胜富 ,  王文敏 ,  马思伟 ,  黄铁军

IPC: H04N19/126 ,  H04N19/176 ,  H04N19/61 ,  H04N19/44

Abstract: 本申请公开一种基于加权量化的视频压缩编解码方法，编码过程包括将待编码图像的属性分量划分成若干属性块；对属性块进行预测得到残差块，并变换得到残差块中各频点的变换系数；选取一个默认矩阵，对频点的初始量化步长进行加权计算得到加权量化步长矩阵；使用加权量化步长矩阵对变换系数进行量化，得到量化块，将量化块写入码流，并根据量化块的值，确认写入码流的其他信息。本申请还公开一种基于加权量化的视频压缩编解码器。本申请由于预设加权量化矩阵集中包括多个默认矩阵，能有效地对不同情况下的变换系数矩阵进行加权量化，在不降低主观质量的情况下，有效的降低编码所需码率。