-
公开(公告)号：CN103024402A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210504764.5
申请日：2012-11-29
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种自由视点视频整帧丢失错误隐藏方法，其根据编码预测结构的预测关系，充分利用丢失帧时间域上的前向参考彩色图像和后向参考彩色图像对丢失帧中的每个图像块进行进行双向运动补偿恢复，并针对自由视频系统存在多个视点，充分利用丢失帧视点域上的左向参考彩色图像和右向参考彩色图像对丢失帧中的每个图像块的双向视差补偿恢复，再根据双向运动补偿恢复结果和双向视差补偿恢复结果得到最终的恢复帧，这种恢复方式大大提高了错误隐藏后图像视频的重建质量；另一方面，对丢失帧不仅进行了时域的双向恢复，而且还进行了视点间的双向恢复，双向的视点间的参考信息增加了丢失帧恢复的冗余信息，对自由视点视频重建质量有很大的提高。
-
公开(公告)号：CN103024387A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210548358.9
申请日：2012-12-17
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于感知的多视点视频码率控制方法，特点是通过对视点层、图像组层、帧层、宏块层这四个层次分别进行码率控制，在视点层，采用预先编码一个图像组的方式来确定各视点间的比特分配；在图像组层，根据分层B帧的结构特点计算图像组的目标比特数和初始量化参数；在帧层，根据预测的复杂度确定每帧的目标比特数；在宏块层，根据视觉感知特性修改率失真模型，确定宏块的比特分配；优点是通过本发明的码率控制方法后有效地提高了视频质量的稳定性和视觉敏感区域的质量，在视觉最敏感的区域的峰值信噪比提高了0.18～0.54dB，主观效果也明显提高。
-
公开(公告)号：CN103024381A
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201210536759.2
申请日：2012-12-10
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于恰可察觉失真的宏块模式快速选择方法，其通过获取待处理的彩色视频序列中的每幅彩色图像对应的时空域的恰可察觉失真图像，然后计算时空域的恰可察觉失真图像中的每个图像块的恰可察觉失真值，再根据时空域的恰可察觉失真图像中的每个图像块的恰可察觉失真值，确定B帧彩色图像中的每个宏块的最优宏块编码模式，这种宏块编码模式的选择方法使得在保证彩色视频视觉感知质量的前提下，能够有效节约彩色视频的编码时间，节省的编码时间平均可达到72.7%，大大降低彩色视频的编码复杂度。
-
公开(公告)号：CN102595185A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210046292.3
申请日：2012-02-27
Applicant: 宁波大学
CPC classification number: G06K9/00201 , G06T7/00 , G06T7/0004 , G06T2207/10012 , G06T2207/20021 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明公开了一种立体图像质量客观评价方法，其通过模拟人类视觉系统处理立体图像的过程，获得立体图像在人类视觉系统中形成的cyclopean图像，该cyclopean图像是由遮挡区域、双目融合区域、双目掩蔽区域三个区域组成，根据图像奇异值表征图像属性具有较强的稳定性，结合人类视觉系统处理cyclopean图像中不同区域特点，采用测试立体图像和参考立体图像对应的cyclopean图像之间的奇异值距离来表示测试立体图像对应的cyclopean图像的失真程度，从而最终获得测试立体图像的整体视觉质量，本发明方法能够客观地反映立体图像受到各种图像处理和压缩方法影响下视觉质量的变化情况，与人类视觉系统特性相一致。
-
公开(公告)号：CN102420985A
公开(公告)日：2012-04-18
申请号：CN201110386288.7
申请日：2011-11-29
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种多视点视频对象提取方法，其通过纹理边缘检测、最大类间方差法提取多视点视频中的彩色视频帧的纹理信息和亮度信息，并利用多视点视频中的彩色视频帧对应的深度视频帧，采用前背景分割法获取彩色视频帧的前背景信息，然后将纹理信息、亮度信息和前背景信息相融合得到彩色视频帧的精细掩膜，最后通过运动信息和深度信息进一步地修正得到彩色视频帧最终的对象掩膜，由于本发明方法有效利用了多视点视频的纹理、亮度、深度、运动等多种信息，通过发掘它们之间各自的特性，取长补短，将多种信息有机地融合在一起，因此能够快速分割并提取得到符合人眼视觉感知的精准的视频对象，能够较好地满足多视点视频编码对对象提取方法的要求。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102142145A
公开(公告)日：2011-08-03
申请号：CN201110070253.2
申请日：2011-03-22
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人眼视觉特性的图像客观质量评价方法，利用图像梯度的幅值信息，结合人眼视觉系统的对比敏感度函数的带通特性和亮度敏感度特性，对失真图像的梯度相位信息失真程度进行视觉加权，以加权失真程度反映图像的质量变化，优点在于考虑了失真图像梯度相位信息改变对其质量的影响，并结合梯度幅值信息与人眼视觉特性，从而使得评价结果与人的主观感受较为一致，较好地反映了人眼的主观感知结果。
-
公开(公告)号：CN109035155B
公开(公告)日：2021-10-22
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。
-
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。
-
公开(公告)号：CN110749857A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910861631.5
申请日：2019-09-12
Applicant: 宁波大学
IPC: G01S3/14
Abstract: 一种基于秩损法的均匀矩形阵列二维非圆信号DOA估计方法，根据均匀矩形阵列接收到的入射信号数据及其共轭形成一个新的扩展数据矢量；基于新的扩展数据矢量，构建扩展协方差矩阵并对扩展协方差矩阵进行特征分解，得到相应的信号子空间和噪声子空间；再对含有两个角度参数的均匀矩形阵列进行位移处理转化为只含一个角度参数的虚拟长均匀线阵，虚拟长均匀线阵的导向矢量由入射信号中的一个角度参数完全表达，将二维参数解耦为两个一维参数来计算；根据秩损失原理构造出一个信源参数估计器来估计出一个角度，并根据估计出来的角度值再构造出一个信源参数估计器来估计另一个角度。本发明运算量更低，有着更高的参数估计精度，有效提高了DOA估计性能。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
210
records
(took 0.02 seconds)
