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公开(公告)号：CN110958443B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911293110.0
申请日：2019-12-16
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N13/161 , H04N19/103 , H04N19/176 , H04N19/42 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种360度视频帧间快速编码方法，其根据360度视频的内容特性，指导运动块和静止块、边缘块和非边缘块等不同区域使用不同的划分深度和预测编码模式搜索策略，从而可以根据编码单元的运动属性、纹理特性以及与当前编码单元相邻的已处理的编码单元的最优预测编码模式等信息判断是否跳过某些深度下的编码单元的搜索，且对于每个编码单元的最优预测编码模式的搜索，其所需遍历的预测编码模式的数量也有所减少，达到了有效降低360度视频编码计算复杂度、节省编码时间的目的。
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公开(公告)号：CN112669225A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011392169.8
申请日：2020-12-01
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本申请涉及一种基于结构分解的水下图像增强方法、系统及存储介质，涉及图像增强的技术领域，其包括获取原始的第一水下图像；将原始的第一水下图像分解为第一高频信息HFI和第一低频信息LFI；完成训练的UWCNN‑SD网络模型包括初步增强网络模型，所述初步增强网络模型包括LF增强网络模型和HF增强网络模型；将第一高频信息HFI输入至完成训练的HF增强网络模型中以得到增强后的第一增强高频信息，将第一低频信息LFI输入至完成训练的LF增强网络模型中以得到增强后的第一增强低频信息；将增强后的第一增强高频信息与增强后的第一增强低频信息通过像素级的相加得到初步增强的第一增强水下图像。本申请具有能够得到视觉质量更高、纹理细节更清晰的水下图像的效果。
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公开(公告)号：CN111476739A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010306405.3
申请日：2020-04-17
Applicant: 宁波大学科学技术学院
Abstract: 本发明涉及一种水下图像增强方法、系统及存储介质，解决了水下图像清晰度无法达到要求，其包括对原始图像信息白平衡处理与锐化处理；生成网络包括细化子网络以及感知子网络；将锐化图像信息作为细化子网络的输入以提取纹理细节特征图像信息，将原始图像信息与白平衡图像信息作为感知子网络的输入以提取全局特征图像信息；将纹理细节特征图像信息与全局特征图像信息相互叠加以形成预测图像信息；预测图像信息和所预设的标准图像信息作为输入，以区分预测图像信息与标准图像信息的真伪作为优化目标，利用所获得的映射关系进行原始图像信息的重建。本发明能够提供满足清晰度要求的水下图像。
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公开(公告)号：CN110933416A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911099679.3
申请日：2019-11-12
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/186 , H04N19/147
Abstract: 本发明公开了一种高动态范围视频自适应预处理方法，首先计算每帧的各通道的最大、最小实际亮度值各自对应的量化亮度值，得到未使用的整型量化数据个数；接着去重统计各通道中落于所划分的32个各实际亮度间隔内的实际亮度值个数，以此为依据将未使用的整型量化数据优先分配给容易造成视觉产生对比度失真区域所在的实际亮度间隔；然后在确定最终分配给各实际亮度间隔的整型量化数据个数后计算各实际亮度间隔的最大、最小实际亮度值，进而对各通道中的每个像素点进行映射完成预处理；优点是能解决HDR视频非向后兼容编码框架中采用PQ曲线从16bit浮点型数据到10bit整型数据的转换过程中造成的HDR视频编码性能下降的问题。
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公开(公告)号：CN110838082A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201910916950.1
申请日：2019-09-26
Applicant: 宁波大学科学技术学院
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于张量分解的立体视频鲁棒水印方法，其在水印嵌入端，将左、右视点彩色视频的亮度分量转换成三阶张量，对该三阶张量进行张量分解，将包含主要能量的两幅特征图的二维矩阵表示按序合成三维矩阵，三维矩阵转换成三阶张量，对该三阶张量进行张量分解，对得到的包含主要能量的特征图进行互不重叠的分图像块处理，确定待嵌块，根据原始的二进制水印序列中的每位比特修改每个待嵌块的左奇异矩阵中的系数得到对应的含水印块，对含水印块进行逆操作，最终得到含水印的立体视频；在水印提取端，以相同的方式分图像块处理，根据待嵌块确定待提取块，从每个待提取块中提取出水印信息；优点是其鲁棒性好，且不可感知性好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105913413B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201610202181.5
申请日：2016-03-31
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于在线流形学习的彩色图像质量客观评价方法，其考虑到显著性与图像质量客观评价的关系，利用视觉显著检测算法，通过求取参考图像与失真图像各自的显著图来获得最大融合显著图，并在最大融合显著图中的图像块的最大显著性的基础上利用绝对差值来衡量参考图像块与对应的失真图像块的显著差异值，由此筛选提取到参考视觉重要图像块与失真视觉重要图像块，再利用参考视觉重要图像块与失真视觉重要图像块的流形特征向量来计算失真图像的客观质量评价值，评价效果明显提高，客观评价结果与主观感知之间的相关性高。
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公开(公告)号：CN109035155A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810617257.X
申请日：2018-06-15
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种光晕去除的多曝光图像融合方法，其计算每幅曝光图像的亮度图像的局部梯度稀疏复杂度映射图和曝光质量映射图；然后融合得到每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像，进而得到每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像的归一化图像的优化图像的归一化图像；再获得所有曝光图像的最终融合图像；优点是通过针对亮度图像的梯度幅值图像的稀疏表示构建局部梯度稀疏复杂度映射图及曝光质量映射图进行图像融合，有效抑制了大幅值的无效梯度在图像融合过程中产生的影响，消除了融合图像中的光晕现象，且能更有效地提取多曝光图像序列中不同曝光条件下的图像纹理细节，因此融合图像中含有更丰富的纹理细节和具有更高的清晰度。
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公开(公告)号：CN105654465B
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201510961830.5
申请日：2015-12-21
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种采用视差补偿视点间滤波的立体图像质量评价方法，其通过对立体图像的左、右视点图像进行视差补偿和视点间滤波，得到高频图像和低频图像，在频域完成了对立体图像的立体感知特性的描述，能够更准确地评价立体图像的质量；其对低频图像进行二维小波变换，提取近似系数矩阵、水平细节系数矩阵、垂直细节系数矩阵以及对角线细节系数矩阵来获得部分特征，这些特征能够有效地提高对失真立体图像的质量评价的准确性；其利用支持向量回归的方法构建立体图像的特征向量与图像主观质量之间的映射关系，避免了对于人类视觉系统工作机制的复杂模拟，同时避免了对于训练过程的过度依赖，从而提高了主观质量和客观预测质量之间的相关性。
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公开(公告)号：CN106162195B
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201610534911.1
申请日：2016-07-05
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/467 , H04N19/593 , H04N19/147 , H04N19/154 , H04L9/08 , H04L9/00
CPC classification number: H04N19/593 , H04N19/463 , H04N19/467 , H04N19/48 , H04N19/597
Abstract: 本发明公开了一种基于单深度帧内模式的3D‑HEVC深度视频信息隐藏方法，其包括信息嵌入和信息提取；在信息嵌入过程中，解析左右视点深度图像中编码树单元中编码单元对应的编码模式，当为单深度帧内编码模式时，构建像素值候选列表并比较列表中的两个元素：若两者相等且提取的密钥位信息为1，则利用加密信息调制该像素值的索引值，完成隐秘信息嵌入；若两者不相等，则对深度为2或3的编码单元，当右和下相邻编码单元的编码模式均不为单深度帧内编码模式且右上、右、右下、左下和下相邻编码单元各自的预测模式均不属于各自相应的模式范围时，利用加密信息调制该像素值的索引值，完成隐秘信息嵌入；优点是安全性较高、计算复杂度较低，且对码率影响较小。
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公开(公告)号：CN104811691B
公开(公告)日：2017-07-21
申请号：CN201510164528.7
申请日：2015-04-08
Applicant: 宁波大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/10021 , G06T2207/10028 , G06T2207/20064 , G06T2207/30168 , H04N13/106 , H04N13/161 , H04N19/597 , H04N2013/0081 , H04N2013/0085
Abstract: 本发明公开了一种基于小波变换的立体视频质量客观评价方法，其利用双目亮度信息融合的方式将立体图像中的左视点图像中的像素点的亮度值和右视点图像中的像素点的亮度值进行融合，得到立体图像的双目融合亮度图，通过这种亮度融合方式，在一定程度上解决了立体视频质量评价中立体感知质量评价困难的问题，有效地提高了立体视频客观质量评价的准确性；其在对失真立体视频对应的双目融合亮度图视频中的各帧组的质量进行加权时，充分考虑到人眼视觉特性对于视频中各类信息的敏感程度，利用运动剧烈程度和亮度差异来确定各帧组的权重，因此使得该立体视频质量评价方法更加符合人眼主观感知特点。
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