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公开(公告)号：CN113242428B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110406286.3
申请日：2021-04-15
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/139 , H04N19/154 , H04N19/167 , G06V40/16 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种视频会议场景下基于ROI区域的后处理加速方法，包括：若当前帧为第一帧，对视频的第一帧进行人脸识别处理得到人脸区域；将所述人脸区域进行扩展以得到ROI区域，对所述ROI区域进行图像质量增强；若当前帧不为第一帧，获取所述当前帧在前一帧的所述ROI区域内的运动矢量信息，根据所述运动矢量信息在所述当前帧对所述ROI区域进行位移，对位移后的所述ROI区域进行图像质量增强。针对视频会议场景的特点，借助人脸识别网络与视频编解码过程得到的运动矢量信息获取ROI区域，然后对此ROI区域进行后处理，输入质量增强网络就可以实现视频的部分增强，提升了后处理的运算效率，从而减少后处理的算法耗时。
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公开(公告)号：CN112689145B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202011418318.3
申请日：2020-12-07
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/136 , H04N19/14
Abstract: 本发明公开了一种VVC帧内编码的快速帧内模式选择方法，方法包括：获取图像，对图像进行预处理，得到图像的平滑信息和/或高频信息；根据图像的平滑信息和/或高频信息计算图像在VVC编码中的每个CU对应的平滑度和/或平均高频能量；根据图像在VVC编码中的每个CU对应的平滑度和/或平均高频能量对当前CU的帧内编码进行预测并使当前CU执行预测操作，其中预测操作包括：使当前CU跳过往下划分，执行当前层的帧内编码；或者使当前CU跳过当前层的帧内编码，执行往下划分；或者使当前CU执行当前层的帧内编码并执行往下划分。本方法能够在不损失较多质量的前提下，大幅度降低VVC编码复杂度，减少VVC编码时间。
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公开(公告)号：CN113242426A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110369008.5
申请日：2021-04-06
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/137 , H04N19/146 , H04N19/186 , H04N19/80 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种视频编解码方法、设备和存储介质，包括：在编码端应用DBF滤波和/或SAO滤波，对于所述DBF滤波，根据编码单位的深度，对所述深度小于深度阈值的编码单位，跳过其DBF滤波；对于所述SAO滤波，根据编码单位的原始图像数据与做SAO之前的重构数据的差值，对差值小于差值阈值的编码单位，不进行SAO滤波；在解码端进行解码和后处理。该方法在保证解码视频质量损失较小的情况下，可大大缩减计算时间，有效降低编解码的计算复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113242426B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110369008.5
申请日：2021-04-06
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/137 , H04N19/146 , H04N19/186 , H04N19/80 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种视频编解码方法、设备和存储介质，包括：在编码端应用DBF滤波和/或SAO滤波，对于所述DBF滤波，根据编码单位的深度，对所述深度小于深度阈值的编码单位，跳过其DBF滤波；对于所述SAO滤波，根据编码单位的原始图像数据与做SAO之前的重构数据的差值，对差值小于差值阈值的编码单位，不进行SAO滤波；在解码端进行解码和后处理。该方法在保证解码视频质量损失较小的情况下，可大大缩减计算时间，有效降低编解码的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN112689145A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011418318.3
申请日：2020-12-07
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/136 , H04N19/14
Abstract: 本发明公开了一种VVC帧内编码的快速帧内模式选择方法，方法包括：获取图像，对图像进行预处理，得到图像的平滑信息和/或高频信息；根据图像的平滑信息和/或高频信息计算图像在VVC编码中的每个CU对应的平滑度和/或平均高频能量；根据图像在VVC编码中的每个CU对应的平滑度和/或平均高频能量对当前CU的帧内编码进行预测并使当前CU执行预测操作，其中预测操作包括：使当前CU跳过往下划分，执行当前层的帧内编码；或者使当前CU跳过当前层的帧内编码，执行往下划分；或者使当前CU执行当前层的帧内编码并执行往下划分。本方法能够在不损失较多质量的前提下，大幅度降低VVC编码复杂度，减少VVC编码时间。
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公开(公告)号：CN113055676B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110331278.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/513 , H04N19/70 , H04N19/42 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度网络视频编解码的后处理优化方法，包括：读取解码图像，在时空可变融合模块中对解码图像进行偏移量预测，偏移量预测包括对解码图像进行两次下采样和两次上采样，以得到第一偏移量；获取参考帧的运动矢量；根据运动矢量和第一偏移量计算得到第二偏移量；将第二偏移量用可变卷积计算得到特征图，使用图像质量提升模块处理特征图以得到残差图，将残差图加到解码图像以得到图像质量增强的解码图像。能够在具有较好的图像后处理增强质量的情况下，极大的简化了模型结构，缩短了神经网络卷积计算时间，降低了算法复杂度，提升了对码流中存在的解码信息的利用率，满足应用的实时需求。
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公开(公告)号：CN113242428A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110406286.3
申请日：2021-04-15
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/139 , H04N19/154 , H04N19/167 , G06K9/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种视频会议场景下基于ROI区域的后处理加速方法，包括：若当前帧为第一帧，对视频的第一帧进行人脸识别处理得到人脸区域；将所述人脸区域进行扩展以得到ROI区域，对所述ROI区域进行图像质量增强；若当前帧不为第一帧，获取所述当前帧在前一帧的所述ROI区域内的运动矢量信息，根据所述运动矢量信息在所述当前帧对所述ROI区域进行位移，对位移后的所述ROI区域进行图像质量增强。针对视频会议场景的特点，借助人脸识别网络与视频编解码过程得到的运动矢量信息获取ROI区域，然后对此ROI区域进行后处理，输入质量增强网络就可以实现视频的部分增强，提升了后处理的运算效率，从而减少后处理的算法耗时。
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公开(公告)号：CN113055676A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110331278.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/513 , H04N19/70 , H04N19/42 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度网络视频编解码的后处理优化方法，包括：读取解码图像，在时空可变融合模块中对解码图像进行偏移量预测，偏移量预测包括对解码图像进行两次下采样和两次上采样，以得到第一偏移量；获取参考帧的运动矢量；根据运动矢量和第一偏移量计算得到第二偏移量；将第二偏移量用可变卷积计算得到特征图，使用图像质量提升模块处理特征图以得到残差图，将残差图加到解码图像以得到图像质量增强的解码图像。能够在具有较好的图像后处理增强质量的情况下，极大的简化了模型结构，缩短了神经网络卷积计算时间，降低了算法复杂度，提升了对码流中存在的解码信息的利用率，满足应用的实时需求。
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