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公开(公告)号：CN106331723B
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201610688578.X
申请日：2016-08-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/51 , H04N19/513 , H04N19/139 , H04N19/137
Abstract: 本发明公开一种基于运动区域分割的视频帧率上变换方法及系统，所述方法步骤为：提取视频图像的特征点；在图像之间进行特征点匹配，获取特征点的运动矢量；对特征点运动矢量聚类处理，提取运动区域信息；将运动区域的运动信息，从特征点出发，传播到图像中的其它每一个像素点，获得逐像素的运动区域分割结果和初始的逐像素运动矢量场；根据运动区域分割结果，对运动矢量场进行平滑滤波，获得优化的运动矢量场；根据运动矢量场进行补偿插值，获得内插帧图像，完成帧率的上变换。本发明能够准确地得到视频中的运动区域信息，并有效地辅助运动估计，运动矢量滤波，完成视频帧率的上变换，提高视频观看体验。
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公开(公告)号：CN106210767B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201610656968.9
申请日：2016-08-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/44 , H04N21/4402
Abstract: 本发明公开一种智能提升运动流畅性的视频帧率上变换方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤一，对连续的两帧原始视频图像进行预分析；步骤二，对两帧图像进行运动估计；步骤三，在两帧原始图像之间，根据估计的运动信息计算出新的内插帧；步骤四，对内插帧图像进行空洞填补、块效应滤波、图像质量评价等后处理；步骤五，综合前面四个步骤的信息判断是否用重复帧替代内插帧。在此方法基础上，提出一种智能的提升运动流畅性的视频帧率上变换系统，通过帧率上变换各个处理模块的流水控制，实现各模块信息的高复用和高并行。本发明能够在源端实现高质量的视频帧率提升，智能地提升视频运动流畅性。
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公开(公告)号：CN106210449B
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201610657029.6
申请日：2016-08-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N5/14
Abstract: 本发明公开一种多信息融合的帧率上变换运动估计方法及系统，方法步骤为：读取前后两帧图像，分别对其进行降采样，对降采样的图像进行基于光流法的运动估计，对原始图像进行块匹配的运动估计，提取前后两帧图像的SIFT特征，计算特征向量并进行特征匹配，得到特征匹配的运动矢量，对块匹配运动矢量、特征匹配运动矢量和光流法运动矢量进行融合，运动矢量的传递。本发明相对比传统基于块匹配的运动估计算法，精度提升明显。针对一般的光流估计算法，在小物体运动矢量以及运动边界矢量保持上具有更好的性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106331723A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610688578.X
申请日：2016-08-18
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/51 , H04N19/513 , H04N19/139 , H04N19/137
Abstract: 本发明公开一种基于运动区域分割的视频帧率上变换方法及系统，所述方法步骤为：提取视频图像的特征点；在图像之间进行特征点匹配，获取特征点的运动矢量；对特征点运动矢量聚类处理，提取运动区域信息；将运动区域的运动信息，从特征点出发，传播到图像中的其它每一个像素点，获得逐像素的运动区域分割结果和初始的逐像素运动矢量场；根据运动区域分割结果，对运动矢量场进行平滑滤波，获得优化的运动矢量场；根据运动矢量场进行补偿插值，获得内插帧图像，完成帧率的上变换。本发明能够准确地得到视频中的运动区域信息，并有效地辅助运动估计，运动矢量滤波，完成视频帧率的上变换，提高视频观看体验。
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公开(公告)号：CN106210767A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610656968.9
申请日：2016-08-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/44 , H04N21/4402
Abstract: 本发明公开一种智能提升运动流畅性的视频帧率上变换方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤一，对连续的两帧原始视频图像进行预分析；步骤二，对两帧图像进行运动估计；步骤三，在两帧原始图像之间，根据估计的运动信息计算出新的内插帧；步骤四，对内插帧图像进行空洞填补、块效应滤波、图像质量评价等后处理；步骤五，综合前面四个步骤的信息判断是否用重复帧替代内插帧。在此方法基础上，提出一种智能的提升运动流畅性的视频帧率上变换系统，通过帧率上变换各个处理模块的流水控制，实现各模块信息的高复用和高并行。本发明能够在源端实现高质量的视频帧率提升，智能地提升视频运动流畅性。
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公开(公告)号：CN110351511A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910575778.8
申请日：2019-06-28
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N7/01
Abstract: 本发明提供了一种基于场景深度估计的视频帧率上变换系统及方法，其中系统包括模块一：光流估计网络；模块二：场景深度估计网络；模块三：上下文提取网络；模块四：插值核估计网络；模块五：深度感知的光流场映射；模块六：自适应插值映射；模块七：中间帧生成网络；本发明利用场景深度估计，提供了在视频帧率上变换中针对暴露遮蔽问题的解决办法；本发明还利用深度学习技术，提供了一种能够被端到端训练的神经网络系统，使得系统能够在大量的无标签的视频数据上进行训练优化。
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公开(公告)号：CN106210449A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610657029.6
申请日：2016-08-11
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N5/14
Abstract: 本发明公开一种多信息融合的帧率上变换运动估计方法及系统，方法步骤为：读取前后两帧图像，分别对其进行降采样，对降采样的图像进行基于光流法的运动估计，对原始图像进行块匹配的运动估计，提取前后两帧图像的SIFT特征，计算特征向量并进行特征匹配，得到特征匹配的运动矢量，对块匹配运动矢量、特征匹配运动矢量和光流法运动矢量进行融合，运动矢量的传递。本发明相对比传统基于块匹配的运动估计算法，精度提升明显。针对一般的光流估计算法，在小物体运动矢量以及运动边界矢量保持上具有更好的性能。
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公开(公告)号：CN104660951A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510031248.9
申请日：2015-01-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种高清转超高清视频图像的超分辨率放大方法，所述方法步骤包括：步骤一：从高清视频流中读取一帧图像；步骤二：对读取的图像数据预处理；步骤三：对读取的图像按固定大小分块；步骤四：对每一个图像块进行n步小倍数scale放大，其中每一步都使用局部自样本学习的放大方法；步骤五：将图像块重新拼接、后处理，得到一帧超高清视频图像；步骤六：回到步骤一，读取下一帧图像。本发明所述方法能够实现实时地将高清视频转换成超高清视频，保持了高质量的画质，同时也实现了25fps的实时帧速率。
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