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公开(公告)号：CN102427530A
公开(公告)日：2012-04-25
申请号：CN201110306265.0
申请日：2011-10-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 帧内预测方法，包括以下步骤：(1)定义N个不同方向的模板，对应N个新帧内预测模式，N为1～9之间的任意值；采用模板匹配的方式在图像已编码区域中搜索与当前待预测图像块最相似的m个图像块；(2)将每个模板搜索到的最相似的m个图像块重新排列，构造一个低秩的观测矩阵；(3)对N个不同预测模式得到的观测矩阵分别进行低秩矩阵填充，重建观测矩阵中的未知元素值，得到N个当前图像块预测值；(4)使用H.264中标准帧内预测方法对当前待预测图像块进行帧内预测；(5)从步骤(3)得到的预测值与步骤(4)得到的预测值中，采用率失真优化选择一个最优预测值；即从N+1个预测值中选择一个最优预测值。本发明能更有效地利用图像中的空间相关性。
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公开(公告)号：CN102420983A
公开(公告)日：2012-04-18
申请号：CN201110369707.6
申请日：2011-11-18
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 公开了一种在维持编码效率总体不变的条件下，减少应用的上下文模型个数，删除冗余模型，节省系统资源的针对HEVC熵编码的上下文简化方法，HEVC的CABAC上下文模型储存于三维上下文模型容器中，容器维度分别为x、y、z，调用时使用3个参数a、b、c(a≤x，b≤y，c≤z)，则调用到的上下文模型在容器中的线性位置为a*y*z+b*z+c，在对于变换后的NxN图像块参数进行熵编码时，N为正整数，应用于一个指定上下文模型的待编码元素取值只能是0或1，而编码的效率取决于0和1出现的概率，其特征在于：对于两个不同的上下文模型，如果它们的对应的编码元素概率相等，那么将这两个上下文模型合并。
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公开(公告)号：CN102065291A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201010539595.X
申请日：2010-11-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 基于稀疏表示模型的图像解码方法，包括：(1)建立反映图像不同纹理的六个PAR模型，其对应六个自适应稀疏矩阵A，A由像素的权重构成，像素的权重就是PAR模型的参数值；(2)在解码端，将反量化得到的图像块变换系数通过IDCT变换，得到该图像块In×n的初值再通过分析该图像块的结构特征和纹理特征，确定选用六个PAR模型中的哪一个；(3)根据该图像信号的最优模式，预测PAR模型的参数值；(4)将得到的模型参数填充到A；(5)通过CS重构图像；(6)若解出的不满足设定条件，则重复步骤(3)-(5)，如此迭代，直到前后得到的两个值满足设定条件为止；然后将最后迭代得到的转化成矩阵实现图像的解码。本发明能够提升图像的重构质量。
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公开(公告)号：CN106097278B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201610474921.0
申请日：2016-06-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种多维信号的稀疏模型，其能够保证不需要采用Kronecker乘积，从而保证在算法复杂度和存储空间上都有明显的改进。这种多维信号的稀疏模型，其为公式其中，张量X表示成一个N维稀疏张量与一系列稀疏字典的张量乘积，In≤Mn，Dn定义为第n个方向的字典，K是稀疏度，用来刻画稀疏系数中的非零元素的个数。还提供了重建方法和字典训练方法。
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公开(公告)号：CN109495745B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201811381007.7
申请日：2018-11-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/50 , H04N19/91
Abstract: 本发明涉及一种基于逆量化/逆变换的无损压缩解码方法，首先在解码每帧头信息时,获取当前帧使用的量化参数；解码预测信息,得到当前帧的预测图像块；根据码流中当前帧图像块的残差位符号信息判断是否需要对当前帧图像块的残差进行逆量化和逆变换,如果需要，解码当前帧图像块残差系数C,并对C进行逆量化得到矩阵Y；对Y进行逆变换,得到当前帧图像块的第一次残差信息R；继续解码当前帧图像块二次残差信息,将两次残差信息相加得到当前帧图像块的最终残差信息；如果不需要则直接解码当前帧图像块残差系数做为当前帧图像块的最终残差信息；将当前帧图像块的预测图像块和最终残差信息相加得到当前帧重建图像块，极大的提高了无损压缩性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106993189B
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201710219589.8
申请日：2017-04-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/186 , H04N19/105
Abstract: 本发明公开一种基于优化排序的屏幕内容视频的编码方法，包括序列分组、哈希特征提取、预测代价计算、最优排序生成、序列重排序、参考帧设置及编码。采用本发明的技术方案，通过利用屏幕内容的帧间相关性对视频序列进行重排序，来提升视频序列的编码效率。
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公开(公告)号：CN109584557A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811536443.7
申请日：2018-12-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态分解模式和矩阵填充的交通流预测方法，本方法从设置在道路上的各种交通探测器中得到的交通数据，将其处理成m-1列的数据快照矩阵的形式，然后分成两个快照矩阵来分别代表原始数据的前m列和后m列。之后利用低秩矩阵填充中的映射算子方法生成对应于每一个数据快照矩阵的映射矩阵P，然后将映射矩阵与对应的数据快照矩阵进行点乘操作，最后通过基于动态模式分解方法的模型进行交通预测得到待估计的交通量。在动态模式分解进行交通流预测的模型基础上，考虑了由于外界天气或交通设备自身会发生失灵等问题，会造成交通数据发生丢失的问题。
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公开(公告)号：CN109495745A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811381007.7
申请日：2018-11-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/50 , H04N19/91
Abstract: 本发明涉及一种基于逆量化/逆变换的无损压缩解码方法，首先在解码每帧头信息时,获取当前帧使用的量化参数；解码预测信息,得到当前帧的预测图像块；根据码流中当前帧图像块的残差位符号信息判断是否需要对当前帧图像块的残差进行逆量化和逆变换,如果需要，解码当前帧图像块残差系数C,并对C进行逆量化得到矩阵Y；对Y进行逆变换,得到当前帧图像块的第一次残差信息R；继续解码当前帧图像块二次残差信息,将两次残差信息相加得到当前帧图像块的最终残差信息；如果不需要则直接解码当前帧图像块残差系数做为当前帧图像块的最终残差信息；将当前帧图像块的预测图像块和最终残差信息相加得到当前帧重建图像块，极大的提高了无损压缩性能。
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公开(公告)号：CN109194957A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810789394.1
申请日：2018-07-18
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/117 , H04N19/159 , H04N19/176 , H04N19/42 , H04N19/52 , G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种解码端帧间预测图像的增强方法，其使预测精度提升，从而提高压缩性能。包括步骤：(1)输入初始预测图像块Y，计算每个像素yi,j的几何信息 和 yi,j表示Y中第i行和第j列的元素，若当前图像块为Skip模式，转入步骤(2)，否则转入步骤(3)；(2)根据预测块Y的亚像素运动矢量和局部几何信息从f1中找到相应的增强滤波器，并对每个像素yi,j进行增强，转入步骤(4)，对于Skip模式下的增强滤波器组记为f1，非Skip模式下的增强滤波器组为f2，增强滤波器由同样的分类方法和维纳滤波得到；(3)根据预测块Y的亚像素运动矢量和局部几何信息从f2中找到相应的增强滤波器，并对每个像素yi,j进行增强，转入步骤(4)；(4)输出增强图像块YE。
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公开(公告)号：CN104780379B
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201510029087.X
申请日：2015-01-21
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04N19/50 , H04N19/157 , H04N19/196 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种屏幕图像集合的压缩方法，其能够获得更高的压缩效率。包括步骤：(1)计算每幅图像的每个图像块的哈希值；(2)通过提取图像块的哈希特征来衡量图像与图像之间的相关性；(3)对所有图像生成基于有向图的最小生成树，从而确定图像集合的预测结构；(4)对图像集合进行重新排序，确定每幅图像的4个最优的预测参考图像；(5)用步骤(4)的4个最优的预测参考图像代替HEVC标准中默认的4个参考帧来对当前图像进行预测。
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