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公开(公告)号：CN111405265B
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202010214373.4
申请日：2020-03-24
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N13/122 , H04N13/275
Abstract: 本发明公开了一种新型的图像绘制技术，包括以下步骤：3D图像变换；利用图像之间的深度差值来划分绘制不准确区域；设置图像的前景阈值和背景阈值；处理空洞。上述技术方案利用图像之间的深度差值来划分绘制不准确区域，根据图像的实际情况将图像中视觉冲击最明显的区域中的破损区域重新进行绘制，从而让图像的绘制区域变得更加清晰，减少最后一步填充空洞时空洞的个数，从而降低时间复杂度。
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公开(公告)号：CN110730350B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201910911194.3
申请日：2019-09-25
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/34
Abstract: 本发明公开了一种结合编码深度估计和贝叶斯判决的SHVC快速编码方法，其实现的方法是在基本层保持原有的编码方法，在增强层采用快速编码方法。SHVC增强层快速编码方法包括编码树单元(CTU)深度范围估计方法、基于最小风险贝叶斯判决的编码单元(CU)快速划分方法和基于最大概率贝叶斯判决的预测单元(PU)快速模式选择方法。本发明大大减少了SHVC增强层编码中的CU深度划分和PU模式选择的复杂度，在保持编码压缩效率的前提下，有效地提高了SHVC的编码速度。
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公开(公告)号：CN113179396A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110295931.9
申请日：2021-03-19
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N13/279 , H04N13/106 , H04N13/156 , H04N13/15 , G06T7/194 , G06T5/50 , G06T5/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明方法公开了基于K‑means模型的双视点立体视频融合方法。本发明方法首先对左、右视点深度图进行预处理，得到左、右视点深度图像；然后分别对左、右视点深度图像运用K‑means方法进行分割，对分割后的前景和背景区域深度图像进行三维投射运算，得到左、右视点的前景和背景绘制图像；以前景绘制图像为蓝本，用背景绘制图像填充前景绘制图像的空缺区域，将填充后的左、右视点绘制图像进行图像融合，获得虚拟视点绘制图像；最后将虚拟视点绘制图像的空洞区域根据空洞周围的像素信息进行加权填充，获得最终输出图像。本发明方法采用像素级别的操作，对空洞区域进行精准处理，使绘制效果在视觉效果上更加优质，更加协和。
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公开(公告)号：CN112738501A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011592782.4
申请日：2020-12-29
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N17/00 , H04N13/106
Abstract: 本发明公开了一种立体图像舒适度测试方法。传统的舒适度测试技术提取的特征较为简单，预测结果不够准确。本发明方法首先输入立体图像视差图提取基础视差特征，然后由视差图和中颞区皮层图提取视觉神经活动特征，再与颜色特征线性结合得到最终的舒适度预测特征，采用随机森林回归模型进行不舒适度测试，获得最终的立体视觉不舒适度分值。本发明的视觉神经活动特征模拟了大脑中颞区皮层视觉处理过程，视差特征和颜色特征则代表了图像内容本身。本发明方法充分考虑了影响立体图像舒适度的相关因素，在舒适度测试方面有很好的效果。
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公开(公告)号：CN112085683A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010816235.3
申请日：2020-08-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种显著性检测中的深度图可信度检测方法。该方法具体包括以下步骤：判断待测深度图像的收敛性；B)对收敛的深度图像做中值滤波处理；C)对中值滤波处理后的深度图像及其参考图像进行边缘检测，并获取边缘信息；D)计算深度图像及其参考图像的边缘的相似度，获得可信度分数。该方法引入图像收敛性概念，过滤显著物体不明显的深度图像，在提取边缘特征前进行中值滤波处理，通过自适应阈值的边缘检测，在像素级别上求取深度图像和参考图像的相似度，使深度图像显著物体的边缘定位更准确，不会受到边缘附近区块因失真等原因导致的数值变化的影响，获得的深度图像的可信度结果更为准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110049338A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910344082.4
申请日：2019-04-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/503 , H04N19/119 , H04N19/96 , H04N19/147 , H04N19/14 , H04N19/30 , H04N19/103
Abstract: 本发明公开了基于多层次分类的HEVC快速帧间编码方法。本发明包括运用CU层次的分类树、PU层次的分类树和TU层次的分类树实现HEVC快速帧间编码，其内容包括基于CU深度分类树的快速CU划分方法、基于帧间模式分类树的快速PU选择方法和基于TU深度分类树的TU划分方法。本发明利用了HEVC编码过程中CU深度、PU模式和TU深度在时空上的相似性，减少了CU划分的复杂度，简化了帧间预测模式的选择过程，同时利用TU的变换系数特征，降低了TU划分的复杂度。
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公开(公告)号：CN105635742B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201511020433.4
申请日：2015-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/80 , H04N19/59 , H04N19/132 , H04N19/18 , H04N19/30
Abstract: 本发明涉及一种面向3D视频编码的基于深度增强的重采样方法。本发明方法对彩色视频按原始分辨率进行编码，对深度视频进行降分辨率编码；对深度视频编码前采用基于频率选择的方法对深度视频进行下采样，对解码后的深度视频，先采用预插值方法生成原始分辨率的深度视频，再采用基于深度图可信边缘引导的深度增强方法对深度视频进行上采样；最后对解码得到的彩色视频和上采样深度视频进行视点合成，得到所需的多视点视频。本发明方法减少了重采样的深度视频在3D视频编解码过程中的失真，保护了深度视频的边缘，提高了合成视点的质量。
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公开(公告)号：CN105635742A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201511020433.4
申请日：2015-12-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/80 , H04N19/59 , H04N19/132 , H04N19/18 , H04N19/30
CPC classification number: H04N19/597 , H04N19/132 , H04N19/18 , H04N19/30 , H04N19/59 , H04N19/80
Abstract: 本发明涉及一种面向3D视频编码的基于深度增强的重采样方法。本发明方法对彩色视频按原始分辨率进行编码，对深度视频进行降分辨率编码；对深度视频编码前采用基于频率选择的方法对深度视频进行下采样，对解码后的深度视频，先采用预插值方法生成原始分辨率的深度视频，再采用基于深度图可信边缘引导的深度增强方法对深度视频进行上采样；最后对解码得到的彩色视频和上采样深度视频进行视点合成，得到所需的多视点视频。本发明方法减少了重采样的深度视频在3D视频编解码过程中的失真，保护了深度视频的边缘，提高了合成视点的质量。
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公开(公告)号：CN103347268B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310221326.2
申请日：2013-06-05
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: Y02D70/10
Abstract: 本发明公开了认知传感器网络中基于能量有效性观测的自适应压缩重构方法，根据认知传感器节点功耗受限的特点，节点通过模拟信息转换器对实际感知到数据进行本地检测与压缩测量；利用感知信号的空时相关性结构，感知数据映射到小波正交基级联字典进行稀疏变换，通过加权能量子集函数进行自适应观测，以能量有效的方式获取合适的观测值，同时对所选观测向量进行正交化构造测量矩阵；经压缩测量后的感知数据通过报告信道反馈给汇聚节点，汇聚节点采用基于凸松弛法的梯度投影稀疏重构Barzilai-Borwein方法对感知数据进行自适应重构，实现了重构性能与节点能耗之间的有效折衷。本发明对于感知信号准确重构的同时保障感知节点能量有效性，具有实际的应用意义。
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公开(公告)号：CN104780383A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510053812.7
申请日：2015-02-02
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/82
Abstract: 本发明涉及一种3D-HEVC多分辨率视频编码方法。本发明方法在视频编码器内部对基本视点视频采用原始分辨率编码，而对依赖视点视频采用降分辨率编码。本发明方法将基本视点视频下采样作为依赖视点视频的参考帧，同时在编码器内对依赖视点视频进行下采样。在解码器内，根据人眼对视频图像亮度的变化敏感度大于色度的变化，采用双滤波器插值方法对亮度分量采用6抽头滤波器进行精确上采样，而对色度分量采用4抽头滤波器进行上采样。本发明方法在保持编码性能的前提下，降低了算法复杂度。
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