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公开(公告)号:CN102595140A
公开(公告)日:2012-07-18
申请号:CN201210060588.0
申请日:2012-03-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图像修复和矢量预测算子的帧内预测视频编码方法,其技术特点是:(1)计算当前块基于HEVC中传统帧内预测模式的率失真代价值RD1;(2)计算当前块基于拉普拉斯方程图像修复方法的帧内预测模式的率失真代价值RD2,若RD2小于RD1,则计算当前块基于全变分模型图像修复方法的帧内预测模式的率失真代价值RD2;(3)计算当前块基于矢量预测算子的帧内预测模式的率失真代价值RD3;(4)编码端根据RD1、RD2和RD3的比较结果,计算得到当前块的预测像素值并对当前块进行预测、压缩和编码。本发明设计合理,提高了已有的基于图像修复的帧内预测模式的预测准确性,能够在编解码后视频质量基本不变的情况下,降低编码码率,从而提高视频编码的压缩效率。
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公开(公告)号:CN102291582A
公开(公告)日:2011-12-21
申请号:CN201110281532.3
申请日:2011-09-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明涉及一种基于运动补偿精化的分布式视频编码方法,包括以下步骤:(1)在编码端将视频序列分成关键帧和WZ帧,然后对WZ帧进行DCT变换、量化和Turbo编码;(2)在解码端,关键帧采用H.264帧内解码,使用改进的三维递归运动搜索方法产生前向和后向运动补偿图像,然后采用运动补偿内插法生成边信息解码WZ帧。本发明设计合理,采用改进的三维递归搜索运动方法(3DRS),能够有效地善初始边信息(SI)质量;同时采用时空边界匹配算法(STBMA)实现对边信息的精化,其充分利用空间和时间的平滑性能来获取更精确的运动矢量,具有更好的率失真性能。
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公开(公告)号:CN102622729B
公开(公告)日:2015-04-08
申请号:CN201210059658.0
申请日:2012-03-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊集合理论的空间自适应块匹配图像去噪方法,包括以下步骤:(1)设置初始相似块搜索窗口Δi,1的大小;(2)计算待处理像素i的图像块y(Ni)与搜索窗口Δi,1内像素j的图像块y(Nj)之间的方差归一化的对称距离;(3)根据图像块之间的距离利用模糊聚类分析计算图像块的相似程度并对搜索窗内的像素值进行加权平均得到待处理像素i的估计值(4)对残余噪声像素值进行修正;(5)增加相似块搜索窗口Δi,n的大小,并重复步骤(2)至步骤(4)直至满足迭代终止条件。本发明设计合理,通确保像素相似程度划分的有效性,提高估值的准确性,有效地提高了基于块的图像去噪方法的性能。
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公开(公告)号:CN102186194B
公开(公告)日:2013-10-30
申请号:CN201110118230.4
申请日:2011-05-09
Applicant: 松日数码发展(深圳)有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无线传感器网络的无源目标测量模型的建立方法,其技术特点是:包括步骤1:计算目标位置相对无线传感器节点的位置关系从而得到以无线传感器节点i,j为焦点的椭圆,步骤2:确定无线信号从无线传感器节点i到节点j的衰减本发明通过判断预估的目标位置相对无线传感器节点的位置关系并计算在此位置的接收信号强度衰减,从而建立无源目标测量模型,克服了对监控区域进行像素化处理的限制,大大增加了在目标定位与跟踪中的应用场景,避免了对监测区域进行预先像素化处理,减少了人为引入的量化误差,因此可以达到更好的定位跟踪精度。
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公开(公告)号:CN102622729A
公开(公告)日:2012-08-01
申请号:CN201210059658.0
申请日:2012-03-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊集合理论的空间自适应块匹配图像去噪方法,包括以下步骤:(1)设置初始相似块搜索窗口Δi,1的大小;(2)计算待处理像素i的图像块y(Ni)与搜索窗口Δi,1内像素j的图像块y(Nj)之间的方差归一化的对称距离;(3)根据图像块之间的距离利用模糊聚类分析计算图像块的相似程度并对搜索窗内的像素值进行加权平均得到待处理像素i的估计值(4)对残余噪声像素值进行修正;(5)增加相似块搜索窗口Δi,n的大小,并重复步骤(2)至步骤(4)直至满足迭代终止条件。本发明设计合理,通确保像素相似程度划分的有效性,提高估值的准确性,有效地提高了基于块的图像去噪方法的性能。
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公开(公告)号:CN102324043A
公开(公告)日:2012-01-18
申请号:CN201110263339.7
申请日:2011-09-07
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于DCT的特征描述算子及优化空间量化的图像匹配方法,包括以下步骤:(1)对给定的N×N大小的图像块进行DCT空间的线性分解,得到基图像块的线性组合;(2)对图像块进行仿射扭曲并对姿态空间进行优化,得到量化姿态数N;(3)计算模板图像N个量化姿态DCT基图像块在不同投影系数下的组合,得到均值图像块(4)将模板图像和检测到的特征点周围的局部图像块进行图像匹配。本发明设计合理,减少了离线进行计算的采样次数,节约了特征描绘算子的建立时间,减小了图像匹配中的计算量和数据存储量,降低了量化姿态级数,进而了提高图像匹配的速度和精度,可在OWD算法的基础上大幅提高目标匹配的实时性能。
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公开(公告)号:CN102256133A
公开(公告)日:2011-11-23
申请号:CN201110247616.5
申请日:2011-08-26
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边信息精化的分布式视频编码及解码方法,编码方法包括小波变换、格雷码编码及LDPC编码步骤,其技术特点是:还包括在小波变换前对WZ帧进行分类编码步骤,解码方法包括LDPC解码、格雷码译码、小波反变换和重构步骤,其技术特点是:在重构后还包括边信息精化处理步骤,即采用运动补偿加权内插方法得到初始边信息,使用部分解码WZ帧的运动补偿精化更新边信息;将精化后的边信息送入解码器进行解码得到运补偿精化的重建帧。本发明设计合理,在编码端对WZ帧进行分类编码,在解码端采用运动补偿加权内插和部分解码的WZ帧来提高边信息的质量,进而提高重建帧的性能,在保持较低编码复杂度的情况下,提高了分布式视频编码的率失真性能。
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公开(公告)号:CN102595140B
公开(公告)日:2014-05-28
申请号:CN201210060588.0
申请日:2012-03-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/593
Abstract: 本发明涉及一种基于图像修复和矢量预测算子的帧内预测视频编码方法,其技术特点是:(1)计算当前块基于HEVC中传统帧内预测模式的率失真代价值RD1;(2)计算当前块基于拉普拉斯方程图像修复方法的帧内预测模式的率失真代价值RD2,若RD2小于RD1,则计算当前块基于全变分模型图像修复方法的帧内预测模式的率失真代价值RD2;(3)计算当前块基于矢量预测算子的帧内预测模式的率失真代价值RD3;(4)编码端根据RD1、RD2和RD3的比较结果,计算得到当前块的预测像素值并对当前块进行预测、压缩和编码。本发明设计合理,提高了已有的基于图像修复的帧内预测模式的预测准确性,能够在编解码后视频质量基本不变的情况下,降低编码码率,从而提高视频编码的压缩效率。
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公开(公告)号:CN102291582B
公开(公告)日:2014-04-23
申请号:CN201110281532.3
申请日:2011-09-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/513 , H04N19/56 , H04N19/61
Abstract: 本发明涉及一种基于运动补偿精化的分布式视频编码方法,包括以下步骤:(1)在编码端将视频序列分成关键帧和WZ帧,然后对WZ帧进行DCT变换、量化和Turbo编码;(2)在解码端,关键帧采用H.264帧内解码,使用改进的三维递归运动搜索方法产生前向和后向运动补偿图像,然后采用运动补偿内插法生成边信息解码WZ帧。本发明设计合理,采用改进的三维递归搜索运动方法(3DRS),能够有效地善初始边信息(SI)质量;同时采用时空边界匹配算法(STBMA)实现对边信息的精化,其充分利用空间和时间的平滑性能来获取更精确的运动矢量,具有更好的率失真性能。
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公开(公告)号:CN102611893B
公开(公告)日:2014-02-19
申请号:CN201210061615.6
申请日:2012-03-09
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N19/196
Abstract: 本发明涉及一种基于直方图匹配和SAD判决的DMVC边信息融合方法,其技术特点是:(1)使用运动补偿时间内插法生成时间边信息Y1,同时采用最小绝对误差和作为判断准则寻找最佳匹配块并构造基于SAD阈值判断的flag标记;(2)使用虚拟视点合成方法生成空间边信息Y2;(3)采用基于灰度直方图匹配和SAD判决的边信息融合算法对时间边信息Y1和空间边信息Y2进行融合得到最终的边信息。本发明设计合理,其采用基于块的灰度直方图匹配和对时间边信息中匹配块的最小绝对误差和进行阈值判断的方法,有效地融合了时间边信息和空间边信息得到最终边信息,提高最终边信息的质量和分布式多视点视频编码系统性能,扩大了应用场合。
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