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公开(公告)号：CN102104778A
公开(公告)日：2011-06-22
申请号：CN200910261033.0
申请日：2009-12-17
Applicant: 北京三星通信技术研究有限公司 , 三星电子株式会社
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明提供了一种图像编码中码率控制的方法和装置。其中，方法包括：A、为当前图像基本单元分配编码长度；B、将为当前图像基本单元分配的编码长度与上一图像基本单元的实际编码长度进行比较；C、利用预先设定的比较结果与量化参数调整步长之间的对应关系，确定步骤B的比较结果对应的量化参数调整步长，利用确定的量化参数调整步长在上一图像基本单元的量化参数基础上进行调整，确定出当前图像基本单元的量化参数用于对当前图像基本单元进行编码；其中，所述图像基本单元为图像帧或宏块。本发明能够大大减小码率控制的运算复杂度且降低编码设备的功耗。
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公开(公告)号：CN101459839A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：CN200710195049.7
申请日：2007-12-10
Applicant: 三星电子株式会社 , 北京三星通信技术研究有限公司
IPC: H04N7/26
Abstract: 一种用于去块效应的滤波方法，包括步骤：将输入图像帧划分为多个16×16宏块；将所述多个16×16宏块分别划分为2个8×16图像块，并对于所述2个8×16图像块的边界，以4×4图像块为单位分别执行滤波。本文提出的方法和设计的VLSI实现装置具有滤波性能高，资源耗用少的优点。其中本文提出的去块效应滤波方法，作为基本方法，可以应用于任何方式实现的AVS解码器中。
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公开(公告)号：CN103914822A
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201210592951.3
申请日：2012-12-31
Applicant: 清华大学 , 北京三星通信技术研究有限公司
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素分割的交互式视频前景对象提取方法，包括：S1：对视频序列的每一帧进行下采样，然后进行基于超像素的预分割；S2：基于超像素的视频对象交互式提取的计算；S3：将交互计算出的分割结果上采样到原视频分辨率，并对分割结果的边缘进行细化。本发明能够帮助用户快速有效地交互式地提取出视频中的对象。
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公开(公告)号：CN103337082B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201310197100.3
申请日：2013-05-22
Applicant: 浙江大学 , 北京三星通信技术研究有限公司
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于统计形状先验的视频分割方法。它的步骤如下：1）视频分割初始化；2）前景形状匹配以及对齐，并计算统计形状先验量度；3）基于统计形状先验量度，优化视频分割；4）重复步骤2)、步骤3)两遍以上后结束。本发明提出了一种全新的前景形状匹配以及对齐方法，它能够有效的抽取出视频中正确的前景局部相似形状以及前景整体相似形状。其次，本发明提出了一种全新的形状先验的统计方法，它可以被应用在任一视频分割方法中，以提高分割质量。最后，本发明还提出了一种基于结合包括统计形状先验量度、全局颜色概率统计量度、背景相减量度的视频分割算法，能够在前背景颜色相近的地方鲁棒的分割出前背景。
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公开(公告)号：CN104463952A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410628461.3
申请日：2014-11-10
Applicant: 中国科学技术大学 , 北京三星通信技术研究有限公司
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种人体扫描建模方法，该方法包括：从多个视角采集包含被采集者的人体深度数据；对每一视角的人体深度数据分别进行预处理，去除其中的背景数据、地面数据及杂点数据；将预处理后的所有视角的人体深度数据一同进行刚性配准与非刚性配准，获得完整的人体深度数据；利用曲面重建算法对所述完整的人体深度数据进行曲面重建，获得对应的人体三维模型，再利用所述完整的人体深度数据的颜色信息对获得的所述人体三维模型进行纹理映射，获得包含颜色信息的人体三维模型。通过采用本发明公开的方法可以高效、准确的获得一个几何细节丰富且带有颜色信息的人体三维模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103942829A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410134422.8
申请日：2014-04-02
Applicant: 上海交通大学 , 北京三星通信技术研究有限公司
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种单幅图像的人体三维姿态重构方法，其包括以下步骤：步骤一，建立人体的标准三维骨架模型；步骤二，在人体图像中生成人体关节点及肢体端点的位置；步骤三，估计弱透视投影的比例参数；步骤四，将标准三维骨架中的所有节点与图像中的相应标记初步对齐；步骤五，采用优化算法进行优化。本发明提高了三维姿态重构的效率。
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公开(公告)号：CN102637253B
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201110458008.9
申请日：2011-12-30
Applicant: 清华大学 , 北京三星通信技术研究有限公司
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明是一种基于视觉显著性和超像素分割的视频前景目标提取方法，包括步骤：a.对视频进行多层超像素分割：将视频作为三维的视频体进行超像素分割，将视频体元素分组成为体区域；b.对视频进行关键帧的视觉显著性区域检测并对关键帧前景目标进行提取：对视频的关键帧图像，利用视觉显著性检测方法分析图像中的视觉显著性区域，然后利用视觉显著性区域作为初始值，采用图像前景提取方法获取关键帧前景目标；c.将关键帧前景目标与视频超像素分割结果匹配并在帧间传递：对关键帧前景目标所覆盖的视频体区域进行区域扩散，进而将前景目标提取结果在帧间连续传递。本发明效率很高，结果准确，人工干预少，方法鲁棒。
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公开(公告)号：CN102637253A
公开(公告)日：2012-08-15
申请号：CN201110458008.9
申请日：2011-12-30
Applicant: 清华大学 , 北京三星通信技术研究有限公司
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明是一种基于视觉显著性和超像素分割的视频前景目标提取方法，包括步骤：a.对视频进行多层超像素分割：将视频作为三维的视频体进行超像素分割，将视频体元素分组成为体区域；b.对视频进行关键帧的视觉显著性区域检测并对关键帧前景目标进行提取：对视频的关键帧图像，利用视觉显著性检测方法分析图像中的视觉显著性区域，然后利用视觉显著性区域作为初始值，采用图像前景提取方法获取关键帧前景目标；c.将关键帧前景目标与视频超像素分割结果匹配并在帧间传递：对关键帧前景目标所覆盖的视频体区域进行区域扩散，进而将前景目标提取结果在帧间连续传递。本发明效率很高，结果准确，人工干预少，方法鲁棒。
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公开(公告)号：CN103337082A
公开(公告)日：2013-10-02
申请号：CN201310197100.3
申请日：2013-05-22
Applicant: 浙江大学 , 北京三星通信技术研究有限公司
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明公开了一种基于统计形状先验的视频分割方法。它的步骤如下：1）视频分割初始化；2）前景形状匹配以及对齐，并计算统计形状先验量度；3）基于统计形状先验量度，优化视频分割；4）重复步骤2)、步骤3)两遍以上后结束。本发明提出了一种全新的前景形状匹配以及对齐方法，它能够有效的抽取出视频中正确的前景局部相似形状以及前景整体相似形状。其次，本发明提出了一种全新的形状先验的统计方法，它可以被应用在任一视频分割方法中，以提高分割质量。最后，本发明还提出了一种基于结合包括统计形状先验量度、全局颜色概率统计量度、背景相减量度的视频分割算法，能够在前背景颜色相近的地方鲁棒的分割出前背景。
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公开(公告)号：CN103279961A
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201310197108.X
申请日：2013-05-22
Applicant: 浙江大学 , 北京三星通信技术研究有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度恢复和运动估计的视频分割方法。它的步骤如下：1）通过用单应性矩阵估计或利用视频序列一致性深度恢复方法恢复出的相机运动以及稠密深度图获得背景相减量度；2）稠密运动估计，为连续的两帧图像估计其稠密运动场d和遮挡图o；3）根据交互制定的多个量度的结合策略来计算视频分割结果；4）重复步骤3)两遍以上后结束。首先，本发明能够通过运动、深度和分割信息的迭代优化，对视频进行分割。其次，本发明无须估计摄像机参数和深度信息，就能对背景做平面运动的视频进行分割。最后，本发明是多量度结合的视频分割方法，能对各种量度的准确率进行衡量，筛选出可靠的量度参加视频分割计算。
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