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公开(公告)号：CN112950596A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110255258.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多区域多层次的色调映射全向图像质量评价方法，其对于任意一幅失真色调映射高动态范围全向图像，将该图像的每幅视口图像划分为纹理平坦区域和纹理复杂区域，进而获取该图像的每幅视口图像的纹理平坦区域和纹理复杂区域各自的局部特征向量，并将该图像的每幅视口图像划分为高亮区域、低暗区域以及中间亮度区域，进而获取该图像的每幅视口图像的高亮区域、低暗区域各自的局部特征及中间亮度区域的局部特征向量，进一步得到该图像的特征向量，接着通过随机森林的池化训练得到失真色调映射高动态范围全向图像客观质量评价模型，再预测测试图像的客观质量评价值；优点是能有效地提高客观评价结果与人眼主观感知质量之间的相关性。
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公开(公告)号：CN112950592A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110244734.4
申请日：2021-03-05
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了一种基于高维离散余弦变换的无参考光场图像质量评价方法，其将光场图像的子孔径图像阵列转换成子孔径梯度图像阵列，然后将子孔径梯度图像阵列划分成多个不重叠的4D块，并将4D块转换到4D‑DCT域中提取了裁剪的能量向量和裁剪的无符号系数分布特征向量，进而将裁剪的能量向量和裁剪的无符号系数分布特征向量串联得到光场图像的感知特征向量；随后，再结合支持向量回归技术，计算得到光场图像的客观质量评价分数；优点是其无需原始光场图像的任何信息，且能够获得与主观感知质量高度相似的客观评价结果。
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公开(公告)号：CN112308085A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011144012.3
申请日：2020-10-23
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的光场图像去噪方法，其首先将4D光场图像分别重组为子孔径图像和微透镜阵列图像；之后构建初始堆栈空间卷积块和初始角度卷积块以分别对子孔径图像和微透镜阵列图像提取空间特征和角度特征；然后引入空间角度联合编码器组来建模空间特征和角度特征间的信息补偿关系并提高特征的表达能力；基于提取的空间特征和角度特征，构建空间角度特征融合器组以充分利用特征来丰富重建去噪光场图像的细节信息；最后利用构建的解码器来将空间角度特征融合器组输出的融合特征重建为去噪光场图像；优点是有效去除光场图像中存在的噪声，并能够重建去噪光场图像的纹理信息以及保留去噪光场图像的结构一致性。
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公开(公告)号：CN108495135B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810207320.2
申请日：2018-03-14
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/136 , H04N19/172 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种屏幕内容视频编码的快速编码方法，其根据屏幕内容视频的内容特性对编码单元进行分类，根据编码单元的不同类型采取不同的预测模式，可以降低预测过程的编码复杂度；其用BP神经网络可以更准确地对编码单元进行分类，避免编码单元分类不准确带来的率失真性能损失；其用灰度共生矩阵衡量编码单元的复杂度，并结合时空域相关性可以更准确地对编码深度进行设置，节省了大量的编码时间。
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公开(公告)号：CN111833237A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010446227.4
申请日：2020-05-25
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和局部单应性变换的图像配准方法，其自动生成大量的有效样本及其对应的标签，用以训练图像配准所需的局部单应性矩阵估计模型，所生成的有效样本的配准精度高且具有很好的多样性，可以较好地模拟出实际的图像配准情形，从而提高了训练出的模型的性能；在此基础上，构建基于卷积神经网络的图像配准的局部单应性矩阵估计模型，进而实现图像配准；优点是具有配准精度高、鲁棒性好、配准速度快等特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108924434B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810693101.X
申请日：2018-06-29
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及一种基于曝光变换的立体高动态范围图像合成方法，在合成过程中有效地利用了曝光变换图像的信息。首先，采用d‑buffer策略，将具有低/高曝光度的辅助视点图像绘制到正常曝光的主视点上，并提出基于曝光变换的可靠性检测方法去除绘制不准确的像素；接着，为了得到高质量多曝光图像，提出基于曝光变换的信息恢复方法，主要利用曝光变换图像对绘制图像进行像素填充、边缘修复、图像平滑；再根据恢复的多曝光图像，合成主视点HDR图像。并对左右视点都运用上述方法，合成左右视点HDR图像，从而实现立体HDR成像。
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公开(公告)号：CN110796635A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910863607.5
申请日：2019-09-12
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于剪切波变换的光场图像质量评价方法，其为了同时考虑光场的空间域和角度域失真，分别在光场视图和极平面图上提取特征，首先，对参考和失真光场视图分块后进行剪切波变换，分别提取局部相似性特征和全局统计特征以反映光场的空间域失真；其次，对参考和失真光场变换得到极平面图像集，对极平面图分块后进行剪切波变换，分别提取局部相似性特征和全局方向统计特征以反映光场的角度域失真；最后，采用随机森林对以上特征进行池化得到最终质量预测值，从而实现光场图像的客观质量评价，与人类视觉感知具有较好的一致性。
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公开(公告)号：CN108036739B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201711144614.7
申请日：2017-11-17
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动光阑的显微三维测量系统及方法，其通过在光学显微成像系统中加入光阑，通过限制成像过程中光的照射角度来减小弥散斑的大小，从而扩大了成像系统的景深和深度测量范围，实现了大尺寸观测物体的三维测量；通过改变加入的光阑的位置得到不同光入射方向的两幅图像，与双目立体视觉类似，利用两幅图像之间的视差对应关系来预测深度，进行场景三维重建；由于成像系统的景深得到扩大，成像模型呈现一定的非线性特性，因此本发明采用二次函数来表达这种非线性，减小了测量误差。
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公开(公告)号：CN110246076A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910421797.5
申请日：2019-05-21
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Tucker分解的高动态范围图像水印方法，其包括水印嵌入和水印提取两部分，在水印嵌入过程中，将高动态范围宿主图像表示成三阶张量的形式，然后利用Tucker3分解对高动态范围宿主图像进行处理，并将得到的核心张量的第一特征图作为水印信息的嵌入载体，这不仅是因为核心张量的第一特征图涵盖了一幅高动态范围宿主图像的主要能量，而且还可以使嵌入的水印信息随着分解的逆变换扩散到高动态范围水印图像的R、G、B三个通道中，从而有效地提高了鲁棒性；在水印提取过程中不需要原始的高动态范围宿主图像，实现了水印信息的盲提取；此外，本发明方法不会对高动态范围图像的内部结构造成破坏，在不可见性和嵌入容量方面也取得了较好的效果。
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公开(公告)号：CN110225260A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910437006.8
申请日：2019-05-24
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的立体高动态范围成像方法，考虑到立体高动态范围成像是将立体成像技术与高动态范围成像技术相结合，假设目标视点是左视点，且左视点属于欠曝光，右视点属于过曝光，其核心在于生成左视点的多曝光序列；将生成的左视点过曝光图像与原始的左视点欠曝光图像组成多曝光序列，利用构建的视点融合生成对抗网络来完成高动态范围图像融合任务；采用三幅不同曝光图像生成标签图像，以使视点融合生成对抗网络学习低质量融合图像与高质量融合图像之间的转换关系；优点是其既能降低传统方法中多步骤处理的复杂性，并减少误差累积，又能提高生成图像的整体对比度和细节保真度。
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