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公开(公告)号：CN102903107B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201210357956.8
申请日：2012-09-24
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的立体图像质量客观评价方法，其首先分别计算原始的无失真的立体图像的独眼图和待评价的失真的立体图像的独眼图，并通过计算两个独眼图中的每个像素点的像素值的均值和标准差，得到待评价的失真的立体图像的独眼图中的每个像素点的客观评价度量值，再分别计算两个独眼图的显著图及两个独眼图之间的失真图，并对待评价的失真的立体图像的独眼图中的每个像素点的客观评价度量值进行融合，得到待评价的失真的立体图像的图像质量客观评价预测值，优点在于所获得的独眼图能够很好地对双目立体融合过程进行模拟，并且采用显著图和失真图进行融合，能有效地提高客观评价结果与主观感知的相关性。
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公开(公告)号：CN104581143A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510017701.0
申请日：2015-01-14
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N17/00 , H04N19/154 , H04N13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的无参考立体图像质量客观评价方法，其通过在训练阶段构造视觉字典表，对于任意一幅失真立体图像的左视点图像和右视点图像，根据已构造的视觉字典表，计算左视点图像和右视点图像各自中的每个子块的稀疏系数矩阵，并通过最大池化方法得到左视点图像和右视点图像各自的特征矢量，特征提取简单，计算复杂度低；通过构造左视点图像和右视点图像的支持向量回归训练模型，预测得到测试样本数据集合中的每个特征矢量对应的左视点图像和右视点图像各自的客观质量评价预测值，并根据特征矢量信息进行加权，得到立体图像的客观质量评价预测值，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：CN104392233A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410675041.0
申请日：2014-11-21
Applicant: 宁波大学
CPC classification number: G06K9/4676
Abstract: 本发明公开了一种基于区域的图像显著图提取方法，其先采用超像素分割技术对源图像进行分割，然后分别计算各个区域之间的颜色相似性、纹理相似性和空间相似性，再根据各个区域之间的颜色相似性、纹理相似性和空间相似性得到各个区域之间的相似性，接着利用各个区域之间的相似性获得源图像的基于区域颜色对比度的图像显著图、基于区域纹理对比度的图像显著图和基于区域空间紧密度的图像显著图，最终对三幅图像显著图进行融合，得到源图像的最终的图像显著图；优点是获得的图像显著图能够较好地反映图像的显著变化情况，符合图像显著语义的特征。
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公开(公告)号：CN102737380B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210187815.6
申请日：2012-06-05
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度结构张量的立体图像质量客观评价方法，其首先通过计算立体图像的左视点图像中的每个像素点的水平梯度、垂直梯度和视点梯度，计算每个像素点的梯度结构张量，并通过矩阵分解得到每个像素点的梯度结构张量的特征值和特征向量，然后通过区域检测法将左视点图像划分成敏感区域和非敏感区域，最后根据每个像素的区域类型，得到最终的图像质量客观评价预测值，优点在于所得到的梯度结构张量的特征值和特性向量具有较强的稳定性且能够较好地反映立体图像的质量变化情况，并且只对敏感区域的像素点进行评价，能有效地提高客观评价结果与主观感知的相关性。
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公开(公告)号：CN102708567B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210144039.1
申请日：2012-05-11
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知的立体图像质量客观评价方法，其首先通过计算立体图像的左右视点图像中的每个像素点的局部相位特征和局部振幅特征以获得每个像素点的客观评价度量值，并通过区域检测方法将立体图像划分为遮挡区域、双目抑制区域、双目融合区域，然后对各个区域分别进行评价并对各评价结果进行融合得到最终的图像质量客观评价预测值，优点在于获得的反映局部相位和局部振幅特征信息具有较强的稳定性且能够较好地反映立体图像的质量变化情况，提出遮挡区域、双目抑制区域和双目融合区域的图像质量评价方法能够很好地反映人类视觉系统的视觉感知特性，有效地提高客观评价结果与主观感知的相关性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102595145B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210065563.X
申请日：2012-03-13
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种立体视频整帧丢失错误隐藏方法，其从立体视频序列的编码特点及视频序列时域、视点间视频图像信息区域特征的相似性考虑，假设右视点某一时刻帧丢失，利用左右视点图像静止区域与运动区域以及同一视点相邻时刻图像静止区域与运动区域的相似性，通过左右视点已经正确解码的图像帧估计丢失帧中的静止区域与运动区域，然后利用视点间的全局视差将丢失帧中的运动区域划分为遮挡边界区域和非遮挡边界区域，并对遮挡边界区域和非遮挡边界区域分别采用运动补偿预测和视差补偿预测恢复丢失的信息，而对于静止区域则直接采用帧拷贝的方法恢复丢失的信息，本发明方法对于右视点整帧丢失的情况可以有效提高立体视频图像的主观质量和客观质量。
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公开(公告)号：CN103957397A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410131672.6
申请日：2014-04-02
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像特征的低分辨率深度图像上采样方法，其利用低分辨率深度图像和低分辨率彩色图像各自基于内容的方差，及它们对应像素点之间的相关系数，能够很好地引导低分辨率深度图像的前景边缘像素点上采样后的像素值，使其能够较好的反映上采样后得到的高分辨率深度图像的边缘信息；针对低分辨率深度图像中的不连续像素点，通过其上采样后的像素值与以其为中心的指定窗口内像素点的像素值之间的相似程度，对不连续像素点的上采样后的像素值进行基于窗口内部低分辨率深度图像像素点的替换求精，以较好的保留上采样后得到的高分辨率深度图像的连续性，通过以上两个方面，本方法可有效地抑制低分辨率深度图像上采样过程中出现边缘模糊。
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公开(公告)号：CN103903259A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410105777.4
申请日：2014-03-20
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于结构纹理分离的立体图像质量客观评价方法，其首先分别对原始的无失真的立体图像的左视点图像和右视点图像、待评价的失真的立体图像的左视点图像和右视点图像实施结构纹理分离，获得各自的结构图像和纹理图像，再采用梯度相似性分别对左视点图像和右视点图像的结构图像进行评价，采用结构相似度分别对左视点图像和右视点图像的纹理图像进行评价，并通过融合获得待评价的失真的立体图像的图像质量客观评价预测值；优点在于分解得到的结构图像和纹理图像能够很好地表征图像结构和纹理信息对图像质量的影响，使得评价结果更加感觉符合人类视觉系统，从而有效地提高了客观评价结果与主观感知的相关性。
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公开(公告)号：CN103839263A
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201410065250.3
申请日：2014-02-26
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种立体图像深度感知客观评价方法，其首先分别计算原始的无失真的立体图像和待评价的失真的立体图像中的每个像素点在选定的中心频率和不同方向因子下的局部相位，然后获取原始的无失真的立体图像和待评价的失真的立体图像中的每个像素点在选定的中心频率下的视差偏移矢量，再根据视差偏移矢量获得待评价的失真的立体图像中的每个像素点的客观评价度量值，最终获得待评价的失真的立体图像的深度感知客观评价预测值；优点在于所得到的视差偏移矢量具有较强的稳定性且能够较好地反映立体图像的深度感知变化情况，因此能够有效地提高客观评价结果与主观感知的相关性。
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公开(公告)号：CN102710949B
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201210146117.1
申请日：2012-05-11
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉感知的立体视频编码方法，其通过利用人类立体视觉感知对背景光照和对比度的双目视觉掩蔽效应、时域掩蔽效应和深度感知特性，得到人眼可感知立体图像质量变化时右视点图像的立体最小可察觉变化图像，然后在左视点图像质量固定不变的情况下，根据左视点图像的基本编码量化参数和右视点图像的立体最小可察觉变化值，对右视点图像的不同区域采用不同的编码量化参数进行编码，不仅能充分消除立体视频的视觉冗余信息，而且在保证立体图像质量的整体质量的前提下，能大大提高立体视频的编码效率。
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