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公开(公告)号：CN112085673A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010874847.8
申请日：2020-08-27
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种强鬼影去除多曝光图像融合方法，其利用直方图匹配获取低、高曝光图像亮度图的映射图，进而获得每幅映射图与中曝光图像亮度图之间的亮度差图像的二值掩膜图像；计算中曝光图像的亮度图的曝光强度三值掩模图像；根据二值掩膜图像及曝光强度三值掩模图像得到强鬼影区域掩模图像；计算预融合图像中待修复像素点的置信度、数据项及曝光一致性因子，进而得到修复次序参考值；结合两幅强鬼影区域掩模图像的或图像，得到预融合图像中不同块间的色彩差异及中曝光图像亮度图中不同块间的亮度差异；按照修复次序参考值，根据色彩差异及亮度差异获取最优匹配块，进而实现强鬼影修复；优点是得到的融合图像含有丰富细节，又完全不存在强鬼影。
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公开(公告)号：CN109447907B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201811097909.8
申请日：2018-09-20
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的单图像增强方法，首先，考虑到单曝光图像丢失的信息可由多曝光序列来描述，利用构建的预测曝光网络来产生与输入的图像曝光不同的低曝光图像和高曝光图像，以此构建出一个多曝光序列；接着，为避免手动提取融合特征导致增强方法鲁棒性低的问题，利用构建的曝光融合网络来完成特征提取、特征融合以及图像重建任务；最后，考虑到预测曝光网络中的反卷积层会造成输出的图像出现棋盘伪像，采用与人眼感知相关的结构相异性损失来训练预测曝光网络以减轻这种伪像；优点是其既能提高图像整体对比度，又能恢复一定的图像曝光不足和曝光过度区域的信息。
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公开(公告)号：CN110944166A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911105745.3
申请日：2019-11-13
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种立体图像视觉满意度的客观评价方法，训练时获取训练集中的每幅立体图像的3D视觉满意度的平均主观评价均值；计算每幅立体图像的视觉舒适度客观评价值、感知绝对距离客观评价值和感知相对距离客观评价值；用训练模型ε-SVR在所有平均主观评价均值与所有视觉舒适度客观评价值、感知绝对距离客观评价值、感知相对距离客观评价值之间进行拟合，得到立体图像视觉满意度客观评价模型；测试时获取待评价的立体图像的视觉舒适度客观评价值、感知绝对距离客观评价值和感知相对距离客观评价值，输入到立体图像视觉满意度客观评价模型中，预测得到视觉满意度预测值；优点是能预测出与人类对立体图像满意程度主观感知相一致的客观评价结果。
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公开(公告)号：CN108010023B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201711297233.2
申请日：2017-12-08
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明提供了一种基于张量域曲率分析的高动态范围图像质量评价方法，该方法中的张量分解可以保持HDR图像绝大多数颜色信息，而曲率分析可以提取HDR图像的结构信息；通过张量分解和曲率分析的结合来构造一个有效的特征集，用来表征HDR图像块的不同失真程度；随后HDR图像的局部特征从利用特征集和带标签的稀疏字典重建得到的标签矩阵中提取；最终，通过聚合HDR图像的局部特征和全局特征得到图像的预测质量。本发明方法在二个公开的数据库进行测试，实验结果表明，其性能指标均优于其它无参考度量，这意味着本发明与人类视觉感知的一致性较高。
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公开(公告)号：CN108322733B
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201810042480.6
申请日：2018-01-17
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种无参考高动态范围图像客观质量评价方法，其将图像表示成三阶张量，由于色度信息在高动态范围图像质量评价中具有重要作用，因此利用张量分解中的Tucker分解算法，对失真高动态范围图像进行张量分解，得到融合了亮度失真和色度失真的第1个通道作为第一特征图像，在第一特征图像上提取失真信息，与仅在亮度通道上提取失真信息相比，第一特征图像还包含了色度通道的失真，同时数据量又与亮度通道相同，不会增加额外的数据量；将第一特征图像中提取的张量域感知特征向量与支持向量回归训练模型结合，得到失真高动态范围图像的客观质量评价值，从而实现了无参考的高动态范围图像的客观质量评价，评价效果显著提高，且其不需要参考图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107172418B
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201710427465.9
申请日：2017-06-08
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于曝光情况分析的色阶映射图像质量评价方法，其采用了预曝光的方式对高动态范围图像中各区域的曝光属性进行了探索，并将高动态范围图像划分为易曝光过度区域、易曝光不足区域以及易正常曝光区域，在不同区域提取不同的质量特征，这样可使得后续的质量特征提取更有针对性；其虑到色阶映射图像与传统图像中失真形态的差异，在曝光区域分割的基础上，在色阶映射图像中提取曝光异常率、曝光不足残差能量、曝光过度残差能量以及曝光色彩指数这些图像特征，能够更准确的反映出色阶映射图像的质量下降程度；从曝光区域分割和质量特征提取两个角度出发，有效提高了得到的客观评价结果与人眼主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN106803952B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201710041375.6
申请日：2017-01-20
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N17/00 , H04N13/106
Abstract: 本发明公开了一种结合JND模型的交叉验证深度图质量评价方法，其利用深度图对应的彩色图和辅助视点上的彩色图来获得差值图；利用深度图及与其对应的彩色图经3D‑Warping映射到辅助视点上的彩色图中每个坐标处的像素个数来获取遮挡掩膜；然后利用遮挡掩膜去除差值图中被遮挡的像素点得到去遮挡后的差值图；接着将辅助视点上的彩色图划分为平坦、边缘和纹理三个区域获得区域标记图；之后引入JND模型，结合区域标记图，获取辅助视点上的彩色图中的每个像素点的误差可视阈值；最后根据去遮挡后的差值图和误差可视阈值，获得深度误差图，进而获得深度图中的错误像素点的比率作为质量评价值；优点是其能有效地提高评价结果与绘制得到的虚拟视点的质量之间的一致性。
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公开(公告)号：CN108337516A
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201810094956.0
申请日：2018-01-31
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/186 , H04N19/98 , H04N19/124
Abstract: 本发明涉及一种面向多用户的HDR视频动态范围可分级编码方法，首先，考虑HDR视频感知特性，提出了动态范围可分级模型，将不同动态范围级的HDR视频分解成为一个标准动态范围视频和多个残差信号帧序列；然后，结合亮度掩蔽效应和人眼感知特性，对多个残差信号帧序列进行量化和滤波处理，滤除残差中的零散数据点，保留残差信号帧序列相邻动态范围级之间的整体差异信息，提高残差信号帧序列的编码效率；最后，在解码端重建得到标准动态范围视频和各个动态范围级的HDR视频，以适应多用户端显示设备。该方法还利用视觉掩蔽特性抑制了噪声，提高了动态范围可分级编码的效率。
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公开(公告)号：CN105430415B
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201510873417.3
申请日：2015-12-02
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/147 , H04N19/593
Abstract: 本发明公开了一种3D‑HEVC深度视频帧内快速编码方法，其在编码之前先对深度视频帧进行了平滑处理即预处理，降低了空域复杂度，提高了编码性能及虚拟视点质量；由于预处理后的深度视频帧更加平滑，更多的最大编码单元的最大划分深度集中在0和1，因此使用BP神经网络主动学习并预测最大编码单元的最大划分深度，再通过对应的彩色视频帧中的最大编码单元的最大划分深度及深度视频帧中的编码单元的边缘纹理信息赋值修正预测的最大划分深度，提前终止编码单元的划分，同时根据每层的编码单元的预测模式的统计结果及预测的最大编码单元的最大划分深度提前决定每层编码单元的预测模式的执行范围，最终在提高编码率失真性能的同时，大幅降低了编码复杂度。
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公开(公告)号：CN105352455B
公开(公告)日：2017-09-05
申请号：CN201510795488.6
申请日：2015-11-18
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像模糊度的平面倾斜度测量方法，其在升降载物台上放置被测物体，在被测物体上放置阵列有实心圆点的标定板；然后采集多幅标定板图像，划定最大矩形区域作为测量参考区域，找出测量参考区域中的每个实心圆点的中心；接着建立三维坐标系；之后得到所有测量参考区域中位于同一行同一列的所有实心圆点的中心在X轴和Y轴方向的坐标位置及所有实心圆点中的最清晰实心圆点的中心在Z轴方向的坐标位置；再得到三维散点；最后得到被测物体沿X轴方向和沿Y轴方向各自的倾斜角；优点是通过获取三维散点的三维坐标，拟合得到空间平面方程，再计算出被测物体的上表面在两个方向的倾斜角，测量过程简单，测量效率高。
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