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公开(公告)号：CN105447884A
公开(公告)日：2016-03-30
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 , G06T7/00 , G06T2207/20081
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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公开(公告)号：CN103345728B
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201310264655.5
申请日：2013-06-27
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种显微图像的清晰度获取方法，其通过提取原始显微图像的暗通道图像，进而得到传输衰减图像和光照分离后的源图像，最后在源图像基础上通过目标定位计算得到源图像的清晰度，这种图像清晰度获取方式有效地消除了环境光照对清晰度计算的影响，计算得到的清晰度对光照的影响更具鲁棒性；此外，本发明方法的计算复杂度较低。
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公开(公告)号：CN105120290A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510470699.2
申请日：2015-08-04
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/597
Abstract: 本发明公开了一种深度视频快速编码方法，其先对深度视频序列进行空域增强和时域增强完成预处理，再对预处理后的深度视频序列中的每帧进行编码，在编码过程中，对于第1帧和最后一帧直接采用3D-HEVC原始编码平台进行编码；对于其余帧，根据编码单元所属的区域类型，减少需要遍历的HEVC编码预测模式的种类，从而在保证虚拟视点绘制质量和编码率失真性能的情况下，有效地降低了编码的复杂度。
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公开(公告)号：CN104954778A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510303868.3
申请日：2015-06-04
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于感知特征集的立体图像质量客观评价方法，其以视觉感知特征图的失真程度来衡量立体图像的失真程度，提取与视点感知质量相关的显著图、梯度图和空域恰可察觉失真图，提取与立体感知质量相关的视差图，将四种感知特征图的失真程度作为立体图像的特征构成感知特征集，再用随机森林机器学习算法模拟复杂的人类视觉系统，进行特征参数的融合；优点是本发明方法能够客观地反映立体图像受到各种图像处理和压缩方法影响下视觉质量的变化情况，并且本发明方法的评价性能不受立体图像内容和失真类型的影响，与人眼的主观感知一致。
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公开(公告)号：CN102982532B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210427390.1
申请日：2012-10-31
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于矩阵分解的立体图像客观质量评价方法，其从结构失真的角度出发，有效地利用了奇异值稳定，能较好地表征立体图像的结构信息的特性，利用了海赛矩阵能较好地表征图像的纹理或凹凸特性，利用了奇异值能较好地表征绝对差值图的结构信息特性，以及充分地考虑了人眼对区域的敏感度，融合了立体图像画质质量以及深度感知质量，从而有效地提高了立体图像客观质量评价结果与主观感知之间的相关性，并准确衡量了立体图像的失真程度，为立体系统中的各种编码方法、绘制方法、错误隐藏方法等提供了性能优劣的评判准则。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103369341B
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201310285370.X
申请日：2013-07-09
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种深度图像的后处理方法，其处理过程为：首先，在解码端获取解码得到的彩色图像和对应的深度图像；然后，利用基于置信区间的交点规则确定解码得到的深度图像中的每个像素点的邻域窗口；接着，通过最小化逼近多项式的均方误差估计解码得到的深度图像中的每个像素点的深度值，得到深度估计图像；最后，采用加权模式滤波器对深度估计图像中的每个像素点进行滤波处理，得到深度滤波图像，该深度滤波图像用于虚拟视点图像的绘制；优点是通过分别通过最小化逼近多项式的均方误差和加权模式滤波器两种深度后处理技术，能够从解码得到的失真深度图像中精确地恢复出真实深度信息，这样就能够有效地提高虚拟视点图像的绘制性能。
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公开(公告)号：CN103200420B
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201310088062.8
申请日：2013-03-19
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于三维视觉注意力的立体图像质量客观评价方法，其首先分别计算原始的无失真的立体图像的独眼图和待评价的失真的立体图像的独眼图，然后计算两个独眼图的显著图及原始的无失真的立体图像的独眼图的中心偏移图、前景图和背景图，再获取三维视觉注意力图像，并对待评价的失真的立体图像的独眼图中的每个像素点的客观评价度量值进行融合，得到待评价的失真的立体图像的图像质量客观评价预测值，优点是获得的三维视觉注意力图像能够较好地反映空间立体视觉信息对注意的影响，使得客观评价结果能更符合人类视觉，从而有效地提高了客观评价结果与主观感知的相关性。
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公开(公告)号：CN103338380B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201310226269.7
申请日：2013-06-06
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N17/00 , H04N19/147
Abstract: 本发明公开了一种自适应图像质量客观评价方法，其在获取原始的无失真图像和待评价的失真图像中坐标位置相同的两个图像块之间的结构相似度时，不仅利用了原始的无失真图像和待评价的失真图像中的每个图像块中的所有像素点的亮度均值和标准差，及原始的无失真图像和待评价的失真图像中所有的坐标位置相同的两个图像块中的所有像素点之间的协方差，而且还结合了待评价的失真图像的失真类型，使得本发明方法能够从自适应评价的角度出发，根据待评价的失真图像的失真类型确定两个图像块之间的结构相似度，从而提高了图像质量客观评价结果与主观感知之间的一致性。
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公开(公告)号：CN103354617B
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201310278405.7
申请日：2013-07-03
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DCT域的边缘强度压缩的图像质量客观评价方法，其首先通过分别获取无失真图像和失真图像的亮度分量图的4个方向的系数矩阵，获取无失真图像和失真图像的亮度分量图的全局边缘强度，其次通过获取两个全局边缘强度中的每个8×8的半重叠块的均值、标准差和方差，获取失真图像中相对应的每个区域的敏感因子，接着通过获取两个全局边缘强度中的每个半重叠块的DCT系数矩阵，获取两个全局边缘强度中相对应的两个半重叠块的能量相似性，最后根据敏感因子及能量相似性，获取失真图像的质量评价分数，由于本方法充分去除了人眼的视觉冗余信息，有效利用了人眼比较敏感的边缘强度，因此得到的客观评价结果与人眼主观感知能够保持很好的一致性。
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公开(公告)号：CN102788682B
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201210260520.7
申请日：2012-07-25
Applicant: 宁波大学
IPC: G01M11/02
CPC classification number: G01M11/02 , G01M11/0264 , G01M11/0292 , G02B21/241
Abstract: 本发明公开了一种连续变倍体视显微镜齐焦性检测方法，其通过利用四个清晰度判定函数来联合获取多帧图像对应的四个最大清晰度值，然后利用四个最大清晰度值来确定相对最清晰位置，再通过比较相对最清晰位置下的清晰度值与合焦位置下的清晰度值，判定相对最清晰位置是否为合焦位置，接着通过调整倍率，获得有限个离散倍率下的合焦位置，最后通过拟合得到连续倍率下的齐焦曲线，本发明方法能够自动有效实现体视显微镜的齐焦性检测，且检测精度高，并可有效提高生产效率；此外，本发明方法无需使用者经常干预调整，具有较强的鲁棒性，对绝大多数体视显微镜的齐焦性检测都适用，如果跟自动化装置配合，可大幅度提高生产效率。
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