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公开(公告)号：CN111988613A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010778526.8
申请日：2020-08-05
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/154 , H04N17/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于张量分解的屏幕内容视频质量分析方法，方法包括：对选定参考屏幕内容视频序列和失真屏幕内容序列分别进行张量分解，得到三方向切片集合的主成分切片；分别提取三方向参考主成分切片和三方向失真主成分切片的Gabor特征图，从而计算得到三方向特征相似度图；基于三方向特征相似度图获得最终失真屏幕内容视频质量分析值。本发明充分利用张量分解理论来描述屏幕内容视频的基本纹理结构，并通过Gabor滤波器提取人眼高度敏感的边缘信息，反映人眼视觉系统对于屏幕内容视频的主观感知度，具有较好的失真屏幕内容视频质量分析性能。
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公开(公告)号：CN111510707A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010326713.2
申请日：2020-04-23
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空Gabor特征张量的全参考屏幕视频质量评估方法。该方法首先分别给定参考和失真屏幕视频序列，将3D-Gabor滤波器作用于参考和视频序列以获得时空特征张量；然后计算出参考屏幕视频和失真屏幕视频的时空特征张量相似度；最后，使用基于时空特征张量的池化策略获得失真屏幕视频的质量分数。本发明所述的方法计算简单，能够准确评估屏幕视频质量。
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公开(公告)号：CN113011281A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110220509.7
申请日：2021-02-26
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开一种基于3D‑DOG特征的光场图像质量识别方法，包括：将输入参考和失真光场图像转化为参考和失真光场序列；分别对参考和失真光场序列采用3D‑DOG滤波器提取3D‑DOG特征；基于3D‑DOG特征计算参考和失真光场序列的相似度；使用3D‑DOG特征池化策略计算得到光场图像质量分数。本发明充分考虑到人眼视觉系统对二维边缘信息和三维几何结构的敏感度，采用3D‑DOG特征有效地描述光场图像的场景边缘信息和结构变化，具有较好的光场图像质量评价性能。
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公开(公告)号：CN111985547A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010802066.8
申请日：2020-08-11
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力引导生成学习的跨分辨率车辆再辨识方法，方法包括：构建基于生成学习的车辆图像超分辨率网络，注意力引导机制，端到端的车辆图像超分辨率模型和再辨识模型联合机制，联合损失函数，从而实现高效跨分辨率车辆再辨识。本发明特别考虑了车辆再辨识中跨分辨率车辆图像识别精度不高的问题，即在实际情况中捕捉到的查询图像往往是低分辨率图像，无法准确匹配到查询库中高分辨率候选图像，本发明能够有效提高跨分辨率车辆再辨识的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110310269A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910569095.1
申请日：2019-06-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于极平面多尺度Gabor特征相似度的光场图像质量评价方法，方法包括：对参考光场图像和失真光场图像分别提取极平面图；分别计算参考极平面图和失真极平面图三个尺度和四个方向下的Gabor特征图；分别融合参考极平面图和失真极平面图同一尺度不同方向的Gabor特征图得到极平面多尺度Gabor特征图，进而计算得到极平面多尺度Gabor特征相似度图；基于极平面多尺度Gabor特征相似度图得到最终失真光场图像质量评价值。本发明利用极平面多尺度Gabor特征描述极平面图像的细节信息，进而反映出光场图像中场景结构的变化，具有较好的光场图像质量评价性能。
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公开(公告)号：CN110278444A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910645303.1
申请日：2019-07-17
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/96 , H04N19/91 , H04N19/124 , H04N19/103 , H04N19/597 , H04N19/176 , H04N19/64
Abstract: 本发明公开了一种采用几何引导的稀疏表示三维点云压缩方法，属于视频编码领域，方法包括：采用八叉树对输入三维点云进行分块；采用图形变换的方法得到原始的冗余字典；利用块内点云的几何信息对原始的冗余字典进行降采样；对每个单元块进行去均值，随后对去均值的颜色信息在降采样字典上稀疏表示；利用基于八叉树的块均值预测算法对每个编码单元块的均值进行预测编码；采用Run-Level的方法对量化后的稀疏系数进行编码；最后用算术编码器对所有已编码的参数进行熵编码。本发明利用稀疏表示，能够对庞大的三维点云数据进行高效压缩，极大地提高了三维点云的传输和存储效率。
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公开(公告)号：CN118865075B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411319739.9
申请日：2024-09-23
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/98 , G06N3/043 , G06N3/0464 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于分层时空感知的屏幕内容视频质量评价方法及装置，涉及视频评价领域，包括：提取屏幕内容视频中的若干个碎片化视频和若干个关键帧并输入经训练的屏幕内容视频质量评价模型，每个关键帧输入显著性计算模块筛选出若干个显著视频块，每个显著视频块输入双通道卷积神经网络，得到每个阶段的多层特征并输入块级质量评估模块，经过空间门特征增强模块，得到每个阶段的增强特征并输入块级质量聚合模块，得到每个视频块的块级质量分数；采用自适应加权策略计算得到空域感知质量分数；碎片化视频输入时域感知质量评估支路，得到时域感知质量分数，两者结合计算得到屏幕内容视频的质量分数，解决现有视频质量评价方法可靠性差的问题。
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公开(公告)号：CN113014916B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110219595.X
申请日：2021-02-26
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于局部视频活动度的屏幕视频质量识别方法，方法包括：分别对参考和失真屏幕视频序列采用3D‑LOG滤波器提取屏幕特征；计算屏幕区域相似度，基于3D‑LOG池化策略得到屏幕质量分数；分别对参考和失真屏幕视频序列采用3D‑NSS方法提取自然特征；计算自然区域相似度，基于池化策略得到自然质量分数；计算局部视频活动度；基于局部视频活动度结合屏幕和自然质量分数获得最终失真屏幕视频质量评价值。本发明充分考虑到人类视觉系统对于屏幕视频的屏幕和自然内容区域感知度不同且人眼对于边缘特征高度敏感，具有较好的失真屏幕视频质量评价性能。
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公开(公告)号：CN115115983A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210724179.X
申请日：2022-06-24
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开一种基于时空稀疏字典的全参考屏幕视频质量评价方法及系统，包括：将输入参考和失真屏幕视频进行预处理分割成屏幕视频块；采用两种不同尺度的3D‑DOG滤波器对输入训练数据进行预处理，基于K‑TSVD模型训练两个不同尺度的稀疏字典；使用所得两种不同尺度的稀疏字典进行特征提取；基于提取到的特征计算参考和失真屏幕视频的相似度；采用时空池化策略计算屏幕视频对应的质量分数。本发明符合人类视觉系统主观感知和屏幕视频特点，具有较好的屏幕视频质量评价效果。
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