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公开(公告)号：CN111160226B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201911370041.9
申请日：2019-12-26
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于视角自适应特征学习的行人性别识别方法包括：视角自适应训练过程，性别识别过程。本发明利用输入行人的视角信息来指导卷积神经网络的特征学习过程，以减轻行人视角变化对神经网络进行性别识别的影响，使训练得到的网络模型具有更加准确的行人性别识别效果。本发明结合了行人的视角信息，解决了以往基于卷积神经网络用在行人性别识别问题上的不足，有效地提高了行人性别识别精度。本发明可以被广泛地应用在智能视频监控场景，例如大型商场，机场，火车站等。
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公开(公告)号：CN111524104B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202010285704.3
申请日：2020-04-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度轮廓波特征的全参考光场图像质量评价方法，基于光场图像表面的轮廓和曲线具有感知相关性，通过具有良好各向异性的多尺度多方向轮廓波变换有效地捕捉光场图像中场景结构变化的边缘和轮廓细节，充分考虑了人眼视觉系统对于光场图像的主观感知度，具有较好的光场图像质量评价性能。本发明的实施，能够得到匹配于人眼视觉的主观感知度的评价结果。
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公开(公告)号：CN115567712A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211156529.3
申请日：2022-09-22
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/149 , H04N19/177
Abstract: 本发明公开了一种基于人眼恰可察觉失真的屏幕内容视频编码感知码率控制方法及装置，属于视频编码领域。首先获取屏幕内容视频，对屏幕内容视频进行边缘建模，得到二维边缘模型，提取二维边缘模型的边缘特征，并计算得到二维边缘模型的边缘模型参数；基于边缘模型参数获取亮度自适应阈值、对比度掩蔽效应阈值、边缘非结构失真敏感度阈值以及结构失真敏感度阈值，构建屏幕内容视频的像素域JND模型，确定JND因子；然后利用边缘特征和JND因子指导感知复杂度分类和目标比特分配；最后通过参考视频帧和重建视频帧的边缘相似度构建在JND约束条件下的感知码率控制模型。该方法能够提高屏幕内容视频的码率控制精度，明显改善屏幕内容视频的编码率失真性能。
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公开(公告)号：CN111526371B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202010366824.6
申请日：2020-04-30
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/117 , H04N19/146 , H04N19/14
Abstract: 本发明涉及一种基于Gabor特征和灰度共生矩阵的视频帧内编码快速算法，属于视频编码领域。本方法利用灰度共生矩阵非零值个数与编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)分割深度的关系，设定阈值预判编码模块的分割深度，得到不同阈值对应的深度区间；然后对深度范围内的编码单元(Coding Unit,CU)利用Gabor特征进行分类，并进行平坦块和复杂块的划分，最后根据不同的CU类型选择不同编码方案。本发明一种基于Gabor特征和灰度共生矩阵的屏幕内容视频帧内编码快速算法能够减少编码器计算开销，在保持视频质量基本不变的情况下，减少编码时间。
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公开(公告)号：CN115426492A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211007565.3
申请日：2022-08-22
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/107 , H04N19/122 , H04N19/176 , H04N19/42 , H04N19/625 , H04N19/88 , H04N19/96
Abstract: 本发明涉及一种基于联合空频域的感知多描述视频编码方法，属于视频编码领域。本方法将帧内、帧间预测的预测误差像素块通过空域多相下采样，分为两组残差像素，使用一种适应多描述编码描述的DCT/DST变换方式，将两组残差像素块变换生成两组系数，结合其他编码信息经过熵编码生成两个描述，同时结合人类视觉系统，引入视觉显著性模型进行冗余率失真优化，通过HEVC编码器进行编码。将两个描述的码流打包分别通过不同的信道传输到解码端。解码端根据网络情况，分别进行频域反变换以及空域差错隐藏的边缘重建，以及像素交织的中心重建。本发明提出的一种基于联合空频域的感知多描述视频编码方法能够提高HEVC的差错恢复能力，获得更好的感知视频质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112911290B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202110127867.3
申请日：2021-01-29
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/182 , H04N19/467 , H04N1/32 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于预测差值压缩编码的密文图像可逆数据隐藏方法，方法包括：图像拥有者通过像素预测得到预测差值，采用熵编码对预测差值进行无损压缩编码，对压缩数据流和原图像分别加密，然后将加密后的压缩数据流保存在密文图像的低位有效位，最后将得到的含嵌入空间的密文图像上传云服务器；在云服务器端，数据嵌入者从含嵌入空间的密文图像中提取并解密数据，确定数据嵌入空间，通过比特替换方式嵌入加密后的附加数据，得到载密密文图像；授权接收者首先对载密密文图像低位位平面的压缩数据流解密，根据嵌入数据加密密钥则可正确提取得到嵌入的附加数据，根据图像加密密钥则可无失真恢复原图像；本发明方法可实现密文图像大容量的可逆数据隐藏，实现正确提取嵌入数据且无失真恢复原图像，可保障图像内容安全。
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公开(公告)号：CN111741306B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202010505633.3
申请日：2020-06-05
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/91 , H04N19/13
Abstract: 本发明公开了一种提高熵编码效率的JPEG压缩图像重编码方法，属于图像信号处理领域，方法包括：提取JPEG图像各数据分量Huffman编码定义表并构建Huffman树；提取在熵编码数据流中各数据分量行程长度编码并统计个数；对各数据分量的所有行程长度编码值重新分配Huffman编码；修改熵编码段中相应的行程长度编码值对应的Huffman编码；重组JPEG图像数据流，完成JPEG图像重编码。本发明能够提升JPEG图像熵编码效率性能，在保持图像质量完全一致和JPEG图像格式兼容性的情况下，降低JPEG图像文件大小。
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公开(公告)号：CN110390654B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910688638.1
申请日：2019-07-29
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种针对去雨图像的多级迭代协同表示的后处理方法，基于训练图像对，即去雨图像和对应的无雨图像，使得在去雨过程中丢失的部分细节，可以通过训练图像对组成的训练集学习其回归关系来恢复。本发明提出迭代协同的表示方法，即在训练阶段系统的学习去雨图像与对应的无雨图像特征对之间的多层次映射模型，随后利用多级映射模型，在相应的迭代中不断优化去雨图像，有效地提高去雨图像的视觉质量。
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公开(公告)号：CN110310269B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910569095.1
申请日：2019-06-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于极平面多尺度Gabor特征相似度的光场图像质量评价方法，方法包括：对参考光场图像和失真光场图像分别提取极平面图；分别计算参考极平面图和失真极平面图三个尺度和四个方向下的Gabor特征图；分别融合参考极平面图和失真极平面图同一尺度不同方向的Gabor特征图得到极平面多尺度Gabor特征图，进而计算得到极平面多尺度Gabor特征相似度图；基于极平面多尺度Gabor特征相似度图得到最终失真光场图像质量评价值。本发明利用极平面多尺度Gabor特征描述极平面图像的细节信息，进而反映出光场图像中场景结构的变化，具有较好的光场图像质量评价性能。
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公开(公告)号：CN110278444B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201910645303.1
申请日：2019-07-17
Applicant: 华侨大学
IPC: H04N19/96 , H04N19/91 , H04N19/124 , H04N19/103 , H04N19/597 , H04N19/176 , H04N19/64
Abstract: 本发明公开了一种采用几何引导的稀疏表示三维点云压缩方法，属于视频编码领域，方法包括：采用八叉树对输入三维点云进行分块；采用图形变换的方法得到原始的冗余字典；利用块内点云的几何信息对原始的冗余字典进行降采样；对每个单元块进行去均值，随后对去均值的颜色信息在降采样字典上稀疏表示；利用基于八叉树的块均值预测算法对每个编码单元块的均值进行预测编码；采用Run‑Level的方法对量化后的稀疏系数进行编码；最后用算术编码器对所有已编码的参数进行熵编码。本发明利用稀疏表示，能够对庞大的三维点云数据进行高效压缩，极大地提高了三维点云的传输和存储效率。
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