公开(公告)号：CN107071422B

公开(公告)日：2019-07-12

申请号：CN201710248379.1

申请日：2017-04-17

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 熊健 ,  桂冠 ,  杨洁 ,  华文韬 ,  解晓波 ,  朱颖

IPC: H04N19/147 ,  H04N19/96 ,  H04N19/124

Abstract: 本发明公开了一种基于图像相关模型的低复杂度HEVC码率适配转换编码方法，该方法步骤：（1）依据极大量化为零的原则，对码率‑量化参数模型进行估计；（2）根据估计的码率‑量化参数模型和目标码率选取初始量化参数；（3）据码率失真估计模型，生成初始编码树；（4）基于图像相关模型，求取图像相关系数和图像能量项；（5）计算运动矢量的位移项；（6）通过各子编码单元的残差系数对相关系数项进行估计；（7）失真代价进行求解，基于自底向上编码框架进行转换编码的编码模式的快速选择。本发明结合图像相关模型和输入视频的编码信息，以降低视频转换编码复杂度为核心，对提高转换编码的效率具有重要的意义。

公开(公告)号：CN107577985A

公开(公告)日：2018-01-12

申请号：CN201710584911.7

申请日：2017-07-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 解晓波 ,  熊健 ,  李海波 ,  桂冠 ,  杨洁 ,  华文韬 ,  朱颖

IPC: G06K9/00 ,  G06F17/30 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于循环生成对抗网络的人脸头像卡通化的实现方法，包括步骤：从网络上爬取若干真实人物图片和卡通人物图片；基于人脸检测算法识别图片中的人脸，获得真实人脸头像和卡通人脸头像后作为训练样本；构建由生成器和鉴别器组成的循环生成对抗网络，并设计损失函数；将真实人脸头像和卡通人脸头像分别作为输入，训练循环生成对抗网络来最小化损失函数；将待处理的真实人脸头像输入训练完成后的循环生成对抗网络的生成器，获得对应的卡通人脸头像。本发明使得循环生成对抗网络的第一生成器性能达到最佳，可以将输入的真实人脸头像卡通化，做到人脸卡通化的实时性和有效性。

公开(公告)号：CN107547902A

公开(公告)日：2018-01-05

申请号：CN201710589689.X

申请日：2017-07-19

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 熊健 ,  桂冠 ,  杨洁 ,  华文韬 ,  朱颖 ,  解晓波

IPC: H04N19/176 ,  H04N19/147 ,  H04N7/18 ,  H04N7/15

Abstract: 本发明公开了一种面向监控视频编码的自适应率失真优化方法，包括步骤：对初始若干帧编码中，将SKIP模式的编码块作为背景块及将其他为前景块，并分别将其VSAD特征作为各类的训练样本；对当前编码块划分若干子编码块，计算子编码块绝对差值和的方差以判断当前编码块的分类特征；进行分类检测，将当前编码块分为背景块和前景块；建立前景块自适应率失真优化的模型，对背景块数据清除及对模型进行估计以确定模型中的参数；估计编码比特数据并选取，代入模型以确定参数的估计值；利用确定的参数的估计值对当前前景块进行率失真优化编码。本发明极大地提升了监控视频的编码效率，消除了背景块编码信息的干扰影响，可以保证前景块自适应率失真模型的准确性。