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公开(公告)号：CN106331433A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610729038.1
申请日：2016-08-25
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于深度递归神经网络的视频去噪方法，所述方法采用端到端的深度神经网络模型，所述深度神经网络模型包含两层递归神经网络，将有噪视频作为输入，第一层递归神经网络通过递归和非线性运算获得视频的初级特征，并将其作为输出传递到下一层递归神经网络，视频在第二层递归网络中获得高级特征，输出层利用两层递归神经网络获得的特征解码重构最终输出去噪后的视频；本发明利用时间域的递归结构端到端地进行视频去噪，无须通过其他复杂算法获取视频的运动信息；利用深度网络结构强大的表达能力实现有噪视频与去噪视频之间的映射；能够延展并应用在各种不同类型的噪声中，如高斯噪声、泊松-高斯混合噪声等。
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公开(公告)号：CN104802582A
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201510216053.1
申请日：2015-04-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: B44D3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于色彩感知的绘画辅助系统，包括：用于检测真实世界颜色的探测设备，该设备将检测结果传给信息处理中心；用于绘制相应色彩的颜料喷头；用于处理信息以及系统控制的信息处理中心，该信息处理中心根据探测设备的信息进行判断与算法处理，并给出控制信号，分别控制装有不同颜色颜料的颜料喷头以相应的比例喷射颜料，从而绘制出对应的颜色。本发明解决色彩感知能力较弱或者患有颜色视觉障碍人群的绘画障碍，具有使用简单，成本低，功能明确等特点。
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公开(公告)号：CN104346810A
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201410490293.6
申请日：2014-09-23
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06T2207/30168
Abstract: 本发明提供了一种基于图片质量水平分类的图片质量评价方法，包括如下步骤：步骤一，对图片质量水平进行分类，分成高质量水平图片、低质量水平图片两类；步骤二，对于高质量水平图片使用类结构相似性方法进行评价图片质量，对于低质量水平图片使用类视觉信息保真度方法来评价图片质量。本发明利用人分别在低质量和高质量状况下不同的视觉感知机制，通过对图片质量水平进行分类，在高图片质量水平下使用类结构相似性方法，在低图片质量水平下使用类视觉信息保真度方法来评价图片质量，提供了比主流图片质量评价方法更加优良的性能。
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公开(公告)号：CN104240254A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201410491095.1
申请日：2014-09-23
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应尺度变换的图像质量评价方法，步骤为：第一步、利用观察距离D和人眼的观测角度θH，θW，计算出人眼视觉范围S；第二步、利用视觉范围S，和图像原始大小，计算出降采样尺度Z；第三步、计算出原始图像X和失真图像Y经过尺度变换Z后的图像X’，Y’；第四步、分别计算出尺度变换前后图像X，Y；X’，Y’的峰值信噪比和结构相似度质量评价分数。本发明考虑了不同的图像尺寸以及观察距离对于图像质量评价的影响，有效地提升了峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)质量评价方法的性能。
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公开(公告)号：CN104123723A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410323907.1
申请日：2014-07-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种基于结构补偿的图像质量评价方法，该方法通过定义的模糊度来分辨出不同种类的图像失真类型，来补偿结构相似性模型无法根据不同种类失真图像的情况做出相应反馈的不足。根据在现有的LIVE数据库以及TID2008数据库上的测试结果来看，本发明大幅度提升了结构相似性模型的准确性，并且优于大部分主流全参考图像质量评价方法。此外，本发明中的结构补偿方法同时可以作为快速高效的图像失真类型分辨来单独使用，并且兼具了计算复杂度低，执行效率高的特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103780901A
公开(公告)日：2014-05-07
申请号：CN201410029987.X
申请日：2014-01-22
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N17/00 , H04N19/154 , H04N19/146
Abstract: 本发明提供一种基于视频空间和时间信息的视频质量及压缩码率估计方法，其中：根据Sobel算子提取出视频图像帧的空间信息，用序列中空间信息最大的图像帧的空间信息表示视频序列的空间信息；根据视频前后两帧的亮度信息之差来表示视频序列当前帧的时间信息，用序列中时间信息最大的图像帧的时间信息表示视频序列的时间信息。用视频的空间和时间信息作为视频内容的复杂程度，结合视频编码器类型、视频源分辨率、帧率来对压缩编码后的视频进行质量预测评估；同时，也可以根据视频序列的时间和空间信息预测达到要求等级的视频质量时所需要的压缩码率范围。本发明充分考虑了视频内容对视频质量的影响，因而能够获得较高的预测性能。
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公开(公告)号：CN102571486A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110419267.0
申请日：2011-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BoW模型和统计特征的流量识别方法，该方法采用了BoW模型，配合提出的特征提取方法，训练采集到的网络流量特征，从而获得每一个网络类别所对应的特征向量。对于新来的网络流量，同样能够通过提取其流量特征，利用BoW建模得到其相应的特征向量，然后依次与先前建立好的每一个网络类别的特征向量进行比较，取匹配度最高的特征向量所对应的类别作为新来的网络流量的分类标签。本发明使用的BoW方法是结合了非监督的k-means聚类方法以及有监督的K-近邻方法，因而更适合于进行多分类。由于Bow模型对于空间位置不敏感，因而在提取特征时不需要按照特征的时序进行排列，方便进行处理。
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公开(公告)号：CN102571484A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201110418586.X
申请日：2011-12-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种检测网络水军以及找到网络水军的方法，首先建立蜜罐帐号；通过帐号管理模块对所有蜜罐帐号进行统一筹划，确定蜜罐帐号的发帖和关注策略；从收集的帐号中检测机器人帐号；帐号特征模块对帐号特征向量进行描述，这个向量包括多维；帐号检测模块对收集的帐号，根据帐号特征向量符合机器人帐号特性的多少来检测网络水军；利用检测出来的机器人帐号找到更多的机器人帐号和水军。本发明能够从社交网络中找到更多的机器人帐号或者水军帐号，确定水军军团分布。
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公开(公告)号：CN102542536A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201110367151.7
申请日：2011-11-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于广义均衡模型的画质增强方法，步骤：第一步、读取一幅图像或视频中的某一帧，记为I，计算I的直方图H。第二步、对直方图H进行预处理，得到新的直方图H′。第三步、对直方图H′进行基于广义均衡模型的最优化，得到优化后的直方图第四步、验证色调失真的非线性度，若非线性程度过高，调整参数后返回第三步。否则进行第五步。第五步、完成到图像的映射，得到增强后的图像本发明采用了更加合理的广义均衡模型，给出了更加灵活和严格的对比度增强的目标函数。并通过约束对比度增强造成的色调失真的非线性度，使得对比度增强的同时，色调得到了均衡。本发明增加了画质增强的适用范围和灵活度，得到了更好的画质增强效果。
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公开(公告)号：CN102156991A
公开(公告)日：2011-08-17
申请号：CN201110089324.3
申请日：2011-04-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 一种视频图像处理技术领域的基于四元数的物体光流跟踪方法，利用了颜色的四元数表示，以整体信号的形式来处理颜色并估计光流。通过这种方式在具有空间颜色变化的像素位置能获得更准确的光流估计，从而能更健壮地跟踪物体上的特征点，降低跟踪误差。本发明同时采用四元数颜色角点，作为跟踪时可靠的特征点。采用四元数颜色角点和和灰度值角点共同构成跟踪时良好的特征点集，结合四元数光流估计算法进行物体光流跟踪。
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