公开(公告)号：CN114331989A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111585112.4

申请日：2021-12-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 罗雷 ,  柏家宝

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/90 ,  G06T5/40 ,  G06K9/62 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明涉及一种基于点特征直方图测地距离的全参考3D点云质量评估方法，属于多媒体信息处理领域，包括以下步骤：S1：对三维点云进行重采样的预处理操作；S2：通过k近邻搜索算法来聚类高频点在参考点云和失真点云中近邻点的集合和S3：计算和的快速点特征直方图，计算两者的测地距离(EMD)，得到局部区域的几何质量度量结果；S4：将和的颜色属性转换到高斯颜色空间，在分别计算和颜色属性亮度分量的均值、标准差和协方差，得到局部区域颜色属性的质量度量；S5：将几何和颜色的质量度量结果线性加权聚合，得到全局感知质量评价模型。

公开(公告)号：CN112437310A

公开(公告)日：2021-03-02

申请号：CN202011510836.8

申请日：2020-12-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 罗雷 ,  何全

IPC: H04N19/182 ,  H04N19/11 ,  H04N19/593 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林的VVC帧内编码快速CU划分决策方法，属于视频编码领域，包括以下步骤：S1：根据纹理信息与上下文信息将CU分为三类，并为各类CU选取一系列具有代表性的特征；S2：选取一系列具有不同分辨率与内容的视频序列进行编码，提取编码过程中各类CU的五类特征构建数据集；S3：为不同种类的CU分别构建随机森林分类器，通过数据集对随机森林分类器进行训练；S4：将训练好的随机森林分类器嵌入VVC原始编码流程中，预测各类CU的划分模式，替换原始递归的CU划分过程。本发明将随机森林分类器引入到VVC帧内编码中，在保证RD性能的同时有效地减小了编码复杂度。

公开(公告)号：CN111242974A

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN202010013947.1

申请日：2020-01-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李骜 ,  罗雷

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明涉及基于孪生网络和反向传播的车辆实时跟踪方法，属于智能交通管理技术领域，本发明首先设计了基于孪生网络的前向位置预测，以减少错误检测的干扰，同时进行了反向预测进行验证，以减少前向位置预测方法产生的误匹配，最后基于检测器置信度和前向位置预测置信度得分，通过加权融合的方法得到最终轨迹。本发明具有速度快，跟踪准确率高等优点，适于推广应用。

公开(公告)号：CN108156440A

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201711433284.3

申请日：2017-12-26

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 罗雷 ,  杨太海

IPC: H04N13/194 ,  H04N13/161 ,  H04N19/597 ,  H04N19/176 ,  H04N19/625 ,  H04N19/129

Abstract: 本发明涉及一种基于分块DCT变换的三维视频深度图非编码传输方法，属于三维视频传输领域。该方法包括以下步骤：(1)输入一帧三维视频深度图以及对应的纹理图像；(2)对深度图进行分块；(3)计算所有分块的虚拟视点合成失真估计值；(4)选择需传输的分块进行DCT变换；(5)对DCT变换后的分块进行系数重排；(6)对重排后的每个分块计算功率分配因子并对系数进行缩放；(7)依次进行哈德玛变换、稠密星座图映射，并发送到OFDM信道。与传统的深度图传输方法相比，本发明显著提高了接收端的三维视频质量，克服了传统传输方法的悬崖效应，在一个大范围的信道条件下，实现了线性的接收质量变换。

公开(公告)号：CN106162198A

公开(公告)日：2016-11-23

申请号：CN201610790111.6

申请日：2016-08-31

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 罗雷 ,  钱壮

IPC: H04N19/597 ,  H04N19/154 ,  H04N19/147 ,  H04N13/00

CPC classification number: H04N19/597 ,  H04N19/147 ,  H04N19/154

Abstract: 本发明涉及一种基于不规则匀质块分割的三维视频深度图编码及解码方法，包括以下步骤；1)输入一帧深度图及对应纹理图像；2)采用标准编码方法对纹理视频进行编码；3)对重建纹理视频进行超像素分割；4)将深度图划分为不规则匀质块；5)计算使得不规则匀质块对应合成区域失真最小的深度像素值并用该像素值表示整个不规则匀质块；6)对不规则匀质块表示的深度图进行无损编码；7)接收并解码一帧三维视频图像码流；8)对解码的纹理视频图像进行超像素分割；9)对解码的深度图进行重建；10)对重建深度图采用伪边缘滤波法进行质量增强。本发明充分考虑深度图分片平滑的内部特性和虚拟视点的合成失真，可提高深度图编码效率并显著降低深度图编码的计算复杂度，还可兼容任何标准深度图编码方法。