一种基于SIFT特征的二阶段三维图像压缩编码方法

    公开(公告)号:CN103544717B

    公开(公告)日:2016-09-28

    申请号:CN201310500171.6

    申请日:2013-10-22

    Abstract: 本发明提供了一种基于SIFT特征的二阶段三维图像压缩编码方法,包括阶段一和阶段二两个阶段,阶段一首先对视点C1和C2图像提取SIFT特征点并进行初步特征点匹配,然后用RANSAC算法对提取的特征点进行去误匹配并求出视点C1到C2的变换矩阵H1;由视点C1的图像和变换矩阵H1重构出参考图像C21;同理由视点C3和C2求出变换矩阵H2和参考图像C23;接下来分别将重构的参考图像C21、C23与C2作相关性决策,选出与视点C2最相关的重建图像C以及对应的变换矩阵H;对变换矩阵H做定长编码即形成了阶段一的码流;阶段二是在阶段一的基础上,用视点C2与阶段一中选出的重建图像C相减得一个残差,编码残差和变换矩阵H组成阶段二码流。

    一种基于SIFT特征的二阶段三维图像压缩编码方法

    公开(公告)号:CN103544717A

    公开(公告)日:2014-01-29

    申请号:CN201310500171.6

    申请日:2013-10-22

    Abstract: 本发明提供了一种基于SIFT特征的二阶段三维图像压缩编码方法,包括阶段一和阶段二两个阶段,阶段一首先对视点C1和C2图像提取SIFT特征点并进行初步特征点匹配,然后用RANSAC算法对提取的特征点进行去误匹配并求出视点C1到C2的变换矩阵H1;由视点C1的图像和变换矩阵H1重构出参考图像C21;同理由视点C3和C2求出变换矩阵H2和参考图像C23;接下来分别将重构的参考图像C21、C23与C2作相关性决策,选出与视点C2最相关的重建图像C以及对应的变换矩阵H;对变换矩阵H做定长编码即形成了阶段一的码流;阶段二是在阶段一的基础上,用视点C2与阶段一中选出的重建图像C相减得一个残差,编码残差和变换矩阵H组成阶段二码流。

    一种基于人类视觉系统的多描述视频编码方法

    公开(公告)号:CN103501441A

    公开(公告)日:2014-01-08

    申请号:CN201310413810.5

    申请日:2013-09-11

    Abstract: 本发明提供了一种基于人类视觉系统的多描述视频编码方法,其过程包括:首先读入一视频序列,对其进行奇偶帧分离,得到主信息奇数帧子序列X1和偶数帧子序列X2;根据JND错误预测机制分别得到重建出来的偶数帧序列和奇数帧序列经过编码模式选择模块处理后得到奇数帧一路的冗余信息Y2和偶数帧一路的冗余信息Y1;将主信息X1,X2和冗余信息Y1,Y2分别通过标准编码器和冗余信息编码器进行编码;编码后,X1和Y2形成描述1,X2和Y1形成描述2,通过不同信道传输到解码端进行解码。

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