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公开(公告)号：CN104767993A
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201510161665.5
申请日：2015-04-08
Applicant: 宁波大学
CPC classification number: G06T7/55 , G06T7/0002 , G06T2207/10021 , G06T2207/30168 , H04N17/00 , H04N19/597 , H04N2013/0085
Abstract: 本发明公开了一种基于质降时域加权的立体视频客观质量评价方法，其考虑到人眼在视频感知过程中存在的时域感知冗余特性，利用无失真的立体视频的运动强度均值和运动强度方差及每个帧组的运动强度均值和运动强度方差，确定无失真的立体视频中的每个帧组的运动强度等级；然后对于不同运动强度等级的帧组，通过不同密度的帧提取策略选取无失真质降立体图像；接着度量同时刻的失真质降立体图像相对于无失真质降立体图像的质量；最终通过加权各同时刻的失真质降立体图像相对于无失真质降立体图像的质量，得到失真的立体视频相对于无失真的立体视频的质量；优点是获得的质量更符合人眼的时域感知，有效地提高了客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN104243974A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410464325.5
申请日：2014-09-12
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维离散余弦变换的立体视频质量客观评价方法，其考虑到人眼对立体视频的感知过程中左视点视频和右视点视频权重的不确定性，将在立体视频的左视点图像和右视点图像中进行块匹配，组合成立体块，利用三维离散余弦变换能够有效提取视频左右视点帧对的特点，将立体块通过三维离散余弦变换提取部分系数进行质量评价，得到最终的立体视频质量，有效地提高了客观评价结果与主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN104202594A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410360953.9
申请日：2014-07-25
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N17/00
CPC classification number: H04N17/004 , G06T7/0002 , G06T2207/10016 , G06T2207/20064 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种基于三维小波变换的视频质量评价方法，其将三维小波变换应用于视频质量评价之中，对视频中的各帧组进行二级三维小波变换，通过在时间轴上对视频序列的分解完成对帧组内时域信息的描述，在一定程度上解决了视频时域信息描述困难的问题，有效地提高了视频客观质量评价的准确性，从而有效地提高了客观评价结果与人眼主观感知质量之间的相关性；其对于帧组间存在的时域相关性，通过运动剧烈程度和亮度特征对各帧组的质量进行加权，从而使得本发明方法能较好地符合人眼视觉特性。
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公开(公告)号：CN118798232A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410777113.6
申请日：2024-06-17
Applicant: 宁波大学科学技术学院
IPC: G06K7/14
Abstract: 本发明公开了一种基于L型虚边定位的低质量DM码快速识别方法，其包括粗定位、细定位和解码三个阶段；使用预训练yolov5网络对待识别的低质量DM码图像进行粗定位，并提取得到DM码粗略位置图像；对DM码粗略位置图像进行预处理，基于预处理得到的图像，并利用两级约束筛选策略进行DM码L型虚边定位，进一步获得DM码精确位置图像；使用libdmtx方法对DM码精确位置图像进行解码，得到DM码的内容；优点是基于深度学习方法的粗定位和基于L型虚边的细定位框架，解决了L型实边易受毛刺和断开干扰的问题，从而得到了更准确的DM码定位和识别结果；两级约束筛选策略在使用了通用约束筛选策略的基础上，结合了中心约束筛选策略，提高了定位L型虚边的精度。
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公开(公告)号：CN118608414A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410657406.0
申请日：2024-05-25
Applicant: 宁波大学科学技术学院
IPC: G06T5/70 , G06T7/40 , G06T5/60 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及图像去噪技术领域，尤其涉及一种LDCT图像去噪方法、产品、设备及介质。该方法包括：获取LDCT图像，并对LDCT图像进行分解，得到LDCT图像的低频分量信息和高频分量信息；控制密集连接的多个稀疏Transformer块对低频分量信息进行处理，得到低频处理分支输出特征；基于低频分量信息，控制高频处理模块从高频分量信息中提取纹理结构信息，得到高频处理分支输出特征；根据低频处理分支输出特征和高频处理分支输出特征，重建去噪后的LDCT图像。本申请可以保留图像细节的同时提高LDCT图像的去噪效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111476739B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010306405.3
申请日：2020-04-17
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明涉及一种水下图像增强方法、系统及存储介质，解决了水下图像清晰度无法达到要求，其包括对原始图像信息白平衡处理与锐化处理；生成网络包括细化子网络以及感知子网络；将锐化图像信息作为细化子网络的输入以提取纹理细节特征图像信息，将原始图像信息与白平衡图像信息作为感知子网络的输入以提取全局特征图像信息；将纹理细节特征图像信息与全局特征图像信息相互叠加以形成预测图像信息；预测图像信息和所预设的标准图像信息作为输入，以区分预测图像信息与标准图像信息的真伪作为优化目标，利用所获得的映射关系进行原始图像信息的重建。本发明能够提供满足清晰度要求的水下图像。
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公开(公告)号：CN112866820A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011644779.2
申请日：2020-12-31
Applicant: 宁波大学科学技术学院
IPC: H04N21/8358 , H04N19/467
Abstract: 本申请涉及一种基于JND模型和T‑QR的鲁棒HDR视频水印嵌入提取方法、系统及存储介质，解决了仅考虑了空间域的视觉特征而导致鲁棒性较差，其包括根据HDR视频信息以提取关键帧图像信息；根据关键帧图像信息进行分解以提取待嵌入矩阵；根据亮度感知信息、对比度感知信息以及时间域感知信息构建JND模型；将JND模型分块形成嵌入参考矩阵；根据嵌入参考矩阵以将所预设的水印矩阵嵌入至待嵌入矩阵以形成完成嵌入矩阵，直至关键帧图像信息所对应全部的待嵌入矩阵均完成水印矩阵的嵌入；依次嵌入形成完成水印嵌入的关键帧图像信息；合成该关键帧图像信息以形成完成水印嵌入的HDR视频信息。本申请根据JND模型以综合考虑空间域与时间域，提高视频的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110958443A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911293110.0
申请日：2019-12-16
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N13/161 , H04N19/103 , H04N19/176 , H04N19/42 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种360度视频帧间快速编码方法，其根据360度视频的内容特性，指导运动块和静止块、边缘块和非边缘块等不同区域使用不同的划分深度和预测编码模式搜索策略，从而可以根据编码单元的运动属性、纹理特性以及与当前编码单元相邻的已处理的编码单元的最优预测编码模式等信息判断是否跳过某些深度下的编码单元的搜索，且对于每个编码单元的最优预测编码模式的搜索，其所需遍历的预测编码模式的数量也有所减少，达到了有效降低360度视频编码计算复杂度、节省编码时间的目的。
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公开(公告)号：CN109191447A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811011860.X
申请日：2018-08-31
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明一种基于几何曲率分析的三维网格质量评价方法，该方法考虑了全局曲率特征和局部曲率特征与三维网格质量评价的关系，全局曲率特征为提取了网格的全局高斯曲率和全局平均曲率，模拟了人眼对网格质量的主观感知；局部曲率特征为考虑了网格的视觉显著区域，提取了网格五个不同区域的局部高斯曲率。然后分别通过计算失真网格和参考网格之间曲率的相似度来衡量失真网格的失真程度，再利用支持向量回归的模型对全局及局部曲率特征进行融合，训练得到三维网格模型的客观质量分数，评价效果明显提高，客观评价结果与人眼主观感知具有更好的一致性。
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公开(公告)号：CN105447884B
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201510961907.9
申请日：2015-12-21
Applicant: 宁波大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/036 , G06K9/4652 , G06K9/6248 , G06T7/408 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种基于流形特征相似度的图像质量客观评价方法，其首先采用了视觉显著和视觉阈值两个策略来去除对于视觉感知不重要的图像块即图像块粗选和细选过程，在完成选块之后利用最佳映射矩阵提取从原始的无失真自然场景图像和待评价的失真图像中选取出的图像块的流形特征向量，然后通过流形特征相似度来衡量失真图像的结构失真；之后考虑了图像亮度变化对人眼的影响，基于图像块的均值求取失真图像的亮度失真；最后根据结构失真和亮度失真获得质量分数，这使得本方法具有更高的评价准确性，也扩大了其对各类失真的评价能力，并且评价性能不受图像内容和失真类型的影响，与人眼的主观感知质量具有较高的一致性。
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