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公开(公告)号：CN105049850B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201510130752.4
申请日：2015-03-24
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/146 , H04N19/167
Abstract: 本发明提供一种基于感兴趣区域的HEVC码率控制方法，其包括以下步骤：根据GBVS模型生成当前帧的空域显著性图；通过运动矢量信息生成当前帧的时域显著性图；使用基于一致归一化的方法将时域和空域显著性图融合得到最终的显著性图；使用显著性图对当前帧图像进行区域划分，划分为感兴趣区域和非感兴趣区域；分别对感兴趣区域和非感兴趣区域进行比特分配；按照显著性对当前帧中各个LCU进行比特分配；根据分配的码率计算和QP值并进行裁剪修正；利用最终得到的和QP值进行编码。本发明能提高编码视频的主观质量，同时精确地控制输出比特。
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公开(公告)号：CN104299220B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201410327220.5
申请日：2014-07-10
Applicant: 上海大学 , 上海东方传媒集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种对Kinect深度图像中的空洞进行实时填充的方法，其步骤：步骤1，用Kinect摄影机获取拍摄场景的彩色图像和与其对应的深度图像，采用运行期高斯平均法、采用背景差分法，确定前景图像的位置和背景图像的位置；步骤2，利用Kinect深度图像构建最深深度图像，对该最深深度图像中的空洞进行填充；步骤3，将上述最深深度图像的像素替换深度图像的背景像素，实现对深度图像背景的空洞填充；步骤4，利用步骤1获得的前景图像位置，对在Kinect深度图像的前景位置中存在的空洞进行标记，再对标记后的空洞进行实时填充。本发明能够使填充空洞后的深度视频中物体边缘稳定，深度视频无闪烁出现，同时，有效地提高深度图像中空洞的填充速度和图像稳定性。
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公开(公告)号：CN104159095B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201410387352.7
申请日：2014-08-08
Applicant: 上海大学
IPC: H04N13/00 , H04N19/177 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种多视点纹理视频和深度图编码的码率控制方法，该方法，给定目标比特速率 ，编码端基于多视点纹理视频和深度图编码，进行编码视点之间的码率分配，纹理视频与深度图之间的码率分配，码率控制图像组（RCGOP）级的码率分配，纹理视频和深度图TD）单元级的码率分配和帧级的码率分配算法来实现码率控制。该方法对多视点纹理视频和深度图编码的码率控制提供了一个通用的处理框架，能提高码率控制精度，降低计算复杂度，并提高了编码效率。
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公开(公告)号：CN104717515A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510130753.9
申请日：2015-03-24
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/147 , H04N19/19
Abstract: 本发明提供一种基于3D-HEVC的纹理视频和深度图编码的码率分配的方法，其包括以下步骤：步骤一，预编码一个图像组，获得纹理相关参数；步骤二，预编码另一个图像组，得到深度图的Lambda-R曲线模型参数和R-D曲线模型参数；步骤三，得到纹理的纹理视频的Lambda-R曲线参数、深度图的Lambda-R曲线参数、深度图的Lambda-R曲线参数、纹理视频的R-D曲线参数；步骤四，求解出最优的纹理和深度比特率；步骤五，利用提案JCTVC-K0103方法计算出编码纹理视频跟深度图的量化参数QP对序列进行编码。本发明能有效提高编码质量。
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公开(公告)号：CN101184221A
公开(公告)日：2008-05-21
申请号：CN200710171846.1
申请日：2007-12-06
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于视觉关注度视频编码方法。本方法是将人眼视觉关注特性引入到视频编码中：通过对宏块局部运动度、边缘强度以及纹理活动度的分析，将宏块归类为：局部运动宏块、边缘宏块、平滑宏块以及纹理宏块；基于人眼对于这四种类型宏块关注度的不同，调节宏块的量化参数。本发明在增加不到4％的计算量的同时，可提高10％编码效率，且能改善视频编码的主观质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103996174B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201410196630.0
申请日：2014-05-12
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种对Kinect深度图像进行空洞修复的方法，它包括以下步骤：首先，对Kinect摄像机获取的纹理图像和深度图像进行对齐裁剪，结合纹理特性进行纹理图像前景区域分割实现对深度图像前景区域的空洞修复，其次，采用区域生长法确定深度图像空洞匹配修复区域，根据纹理信息精确确定空洞匹配修复区域，然后对空洞匹配修复区域进行加权平均来修复空洞，最后，使用高斯滤波对深度图像进行去噪平滑处理，得到修复后的深度图像。本发明可有效修复原始深度图像中存在的空洞，能够得到平滑度好的深度图像，深度图像前景边缘和纹理图像前景边缘达到吻合，同时可绘制质量较好的虚拟视点图像。
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公开(公告)号：CN102523464A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110410504.7
申请日：2011-12-12
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种双目立体视频的深度图像估计方法。它包括如下操作步骤：(1)从双目立体摄像机上采集双目立体视频图像；(2)对双目立体视频图像进行基于图割立体匹配的视差估计；(3)对图割立体匹配得到的视差图像进行一致性检查，采用自适应匹配删除不可靠的匹配，减小深度图像的误匹配；(4)根据视差与深度之间的关系，把视差图像转为深度图像；(5)采用多边滤波器对得到深度图像进行矫正优化；(6)输出深度图像，完成双目立体视频深度图像估计。本发明有效地消除了深度图像估计中的错误，最终能获得一个准确且稠密的深度图像，从而满足基于真实场景重建图像质量的要求。
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公开(公告)号：CN101369348A
公开(公告)日：2009-02-18
申请号：CN200810040630.6
申请日：2008-11-07
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种汇聚式相机的多视点采集/显示系统中新视点重建方法。本发明针对汇聚型相机采集方式，首先建立了汇聚式相机的几何模型，综合考虑采集系统所涉及各项参数，通过信号采样理论分析得到无失真重建视点的最优条件，然后又对场景的EPI图像进行了谱分析，得出场景EPI光谱特性与场景深度变化范围的关系。根据上述分析确定采样图像数目，并设计视点重建滤波器，通过插值技术为重建新视点生成采样图像，最后根据汇聚模型设计绘制重建方法得到一定范围内三维场景的新视点。实验时分别对具有相似参数的模拟系统及实际系统进行验证，得到良好的重建质量。本发明对于其他相机阵列类型及视点重建系统也具有参考价值。
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公开(公告)号：CN1300747C
公开(公告)日：2007-02-14
申请号：CN200410052642.2
申请日：2004-07-08
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区域多重选择的视频运动对象分割提取方法。其步骤如下：(1)当前帧输入，对当前帧进行区域划分，得到基于区域的空间图；(2)前帧或后帧输入，进行跳帧窗口差分运动信息计算，计算出当前象素的运动信息；(3)依据帧间运动信息进行区域初始分类选择，区域内运动象素点较多的确定为对象区域，运动点非常少的为背景区域，而介于其中间的区域为候选区域；(4)对候选区域，建立时空区域能量模型，进一步确定候选区域的归属；(5)对所得到的对象区域，进行梯度补充、马尔可夫模型及区域标记后处理，得到完整的对象掩模，通过映射，获得运动的视频对象。本发明提供的方法具有分割速度快、精度高的特点，适用于MPEG-4的面向对象和交互性的视频、基于MPEG-7的视频数据库检索和具有视频对象提取功能的智能监控系统等。
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公开(公告)号：CN103997653A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410197819.1
申请日：2014-05-12
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/147 , H04N19/567
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘的面向虚拟视绘制的深度视频的编码方法，其步骤是：(1)、边缘检测：采用Sobel边缘检测算法对深度图的宏块作处理，检测出深度图的宏块的边缘值；(2)、划分深度图的宏块类型：设定用于划分宏块的阈值，将上述步骤(1)所述的每个深度图的宏块得到的边缘值G与设定的阈值作比较，将宏块划分为边缘区域和平坦区域；(3)、对深度图的宏块编码获得编码后的深度图的宏块，采用不同的编码预测模式。(4)、中值三边滤波：采用中值三边滤波器对上述步骤(3)所述的编码后的边缘区域的深度图的宏块去除块效应，保护边缘。该算法在保证虚拟视视频主观质量基本不变的前提下，提高深度图的压缩速率、虚拟视的深度图编码质量。
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