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公开(公告)号：CN105512641B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201511029592.0
申请日：2015-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种采用激光雷达扫描法标定雨雪状态下视频中的动态行人及车辆的方法，涉及图像模式识别和机器智能领域。解决了现有算法的实时性差以及识别动态物体不准确的问题。当检测到视频中处于下雨下雪状态时，将视频分解成一帧帧图像；采用激光雷达扫描视频窗口前方，通过激光雷达测得动态物体的距离信息，得到动态物体的瞬时速度，并根据该瞬时速度判断动态物体的类型，动态物体的类型包括行人和车辆；通过激光雷达扫描物体中线位置，根据中线位置获得视频中行人及车辆的位置坐标；步将步骤三中的行人及车辆的位置坐标映射到步骤一中的图像中，获得映射图像；采用保边去噪方法对映射图像进行防失真处理，获得防失真映射图像。它适用于检测行人及车辆。
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公开(公告)号：CN107277508A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710612059.X
申请日：2017-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/182 , H04N19/593
Abstract: 一种采用自适应模式选择的像素级两向帧内预测方法，本发明涉及像素级两向帧内预测方法。本发明为了解决现有技术采用基于块的预测方法无法提供像素级预测精度以及方法复杂的缺点。本发明包括：步骤一、根据当前像素所处位置对其进行分类，得到当前像素所属类别；步骤二、根据当前像素所属类别，位于第一列或第一行的像素采用固定预测模式，选择出当前像素的预测值；步骤三、除第一列和第一行外的像素进行自适应模式选择，选择出当前像素的预测值，完成预测过程。本发明为帧内每个像素提供独立的自适应预测模式，适应不同的图像特征，以极低的计算复杂度，得到比较准确的预测结果。本发明用于帧内预测领域。
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公开(公告)号：CN105512641A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201511029592.0
申请日：2015-12-31
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/00711 , G06K2209/21 , G06K2209/23 , G06T5/002 , G06T2207/10016 , G06T2207/10044 , G06T2207/20182 , G06T2207/20192 , G06T2207/30196
Abstract: 一种采用激光雷达扫描法标定雨雪状态下视频中的动态行人及车辆的方法，涉及图像模式识别和机器智能领域。解决了现有算法的实时性差以及识别动态物体不准确的问题。当检测到视频中处于下雨下雪状态时，将视频分解成一帧帧图像；采用激光雷达扫描视频窗口前方，通过激光雷达测得动态物体的距离信息，得到动态物体的瞬时速度，并根据该瞬时速度判断动态物体的类型，动态物体的类型包括行人和车辆；通过激光雷达扫描物体中线位置，根据中线位置获得视频中行人及车辆的位置坐标；步将步骤三中的行人及车辆的位置坐标映射到步骤一中的图像中，获得映射图像；采用保边去噪方法对映射图像进行防失真处理，获得防失真映射图像。它适用于检测行人及车辆。
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公开(公告)号：CN106780362B
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201611041461.9
申请日：2016-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 基于双色反射模型与双边滤波的道路视频去雾方法，涉及图像处理领域，具体涉及一种视频去雾方法。本发明首先针对道路的视频确定视频中的图像是否处于有雾状态；并针对视频中有雾状态的图像，采用物理去雾模型，确定需要的参数；然后针对视频中有雾状态的图像，结合双色反射模型与双边滤波找到雾的位置，从而估计全球大气光成分A以及透射率t(x)；将透射率的范围限制为min(t(x),0.1)；根据透射率的范围限制得到恢复的无雾图像的像素。本发明用于视频或图像的去雾。
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公开(公告)号：CN108256455B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN201810015224.8
申请日：2018-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于消失点的道路图像分割方法，涉及一种图像处理方法。以解决传统的基于双目匹配的道路识别算法存在的道路识别结果的准确率较低、算法运行时间较长，以及基于深度学习道路识别算法的道路识别结果的准确率容易受到样本数据的影响的问题。本发明利用消失点的特性将图像中的道路部分与道路上空部分分隔开，这样就可以去掉图像中道路上空部分的冗余信息，提取去除道路上空部分后的道路彩色图像放入基于深度学习算法进行训练，或直接利用基于双目匹配的道路识别算法处理，去掉道路上空部分的冗余信息后图像整体面积减小，所以本算法缩短了运行时间，同时提高了道路识别的准确率，最终能够快速、高准确率的得到可行驶道路区域的图像。本发明用于图像处理技术领域用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106454349B
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201610907809.1
申请日：2016-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/182 , H04N19/51 , H04N19/567
Abstract: 一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，本发明涉及运动估计块匹配方法。本发明的目的是为了降低H.265视频标准编码过程中的运动估计的计算复杂度和减少编码时间。一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法具体过程为：步骤一、初选阶段：根据帧间预测单元的划分特点，选择对应的下采样方案，根据设定的阈值，从所有匹配块中选择出候选匹配组；步骤二、精选阶段：对初选阶段得到的候选匹配组进行基于率失真优化准则的精选，选出最终的匹配块，完成运动估计中的块匹配的过程。本发明用于视频编码的运动估计块匹配领域。
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公开(公告)号：CN105678240B
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201511023648.1
申请日：2015-12-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种用于道路去反光的图像处理方法，涉及图像模式识别领域。满足了对既能实现道路去反光，又能使道路不失真的适用于道路去反光的图像处理方法的需求。通过摄像机得到路面有反光的图像；对路面有反光的图像进行RGB三个通道的分解，获得RGB三个通道的三幅灰度图像；比较三幅灰度图像的同一个像素的灰度值，获得灰度值最小的一幅灰度图像，该灰度图像作为路面的估计镜面反射图像；将路面的估计镜面反射图像中的每一个像素的像素值与标准阈值进行比较，标定路面的估计镜面反射图像的反光部分和不反光部分，获得滤波后的路面镜面反射图像；将路面有反光的图像与滤波后的路面镜面反射图像做差，即获得路面去反光图像。它适用于物体去反光。
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公开(公告)号：CN108256455A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810015224.8
申请日：2018-01-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于消失点的道路图像分割方法，涉及一种图像处理方法。以解决传统的基于双目匹配的道路识别算法存在的道路识别结果的准确率较低、算法运行时间较长，以及基于深度学习道路识别算法的道路识别结果的准确率容易受到样本数据的影响的问题。本发明利用消失点的特性将图像中的道路部分与道路上空部分分隔开，这样就可以去掉图像中道路上空部分的冗余信息，提取去除道路上空部分后的道路彩色图像放入基于深度学习算法进行训练，或直接利用基于双目匹配的道路识别算法处理，去掉道路上空部分的冗余信息后图像整体面积减小，所以本算法缩短了运行时间，同时提高了道路识别的准确率，最终能够快速、高准确率的得到可行驶道路区域的图像。本发明用于图像处理技术领域用。
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公开(公告)号：CN107404650A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710611614.7
申请日：2017-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/105 , H04N19/182 , H04N19/593
Abstract: 基于自适应模式选择的像素级三向帧内预测方法，涉及数字图像和视频的压缩编码领域，具体涉及像素级三向帧内预测方法。本发明为解决现有预测方法无法以较小的代价提供准确的预测结果，无法使残差得到最大程度的集中的问题，提供了基于自适应模式选择的像素级三向帧内预测方法，本发明基于自适应的模式选择，通过分析图像中与当前像素相邻的重构像素的空间及大小关系，采用直接选取相邻像素之一的重构值作为预测值，本发明在像素级进行运算，保证了像素级的预测精度，而且不需要加入额外的码字，不引入过大的复杂度。可应用于数字图像和视频的压缩编码。
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公开(公告)号：CN106454349A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610907809.1
申请日：2016-10-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/182 , H04N19/51 , H04N19/567
CPC classification number: H04N19/147 , H04N19/182 , H04N19/51 , H04N19/567
Abstract: 一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法，本发明涉及运动估计块匹配方法。本发明的目的是为了降低H.265视频标准编码过程中的运动估计的计算复杂度和减少编码时间。一种基于H.265视频编码的运动估计块匹配方法具体过程为：步骤一、初选阶段：根据帧间预测单元的划分特点，选择对应的下采样方案，根据设定的阈值，从所有匹配块中选择出候选匹配组；步骤二、精选阶段：对初选阶段得到的候选匹配组进行基于率失真优化准则的精选，选出最终的匹配块，完成运动估计中的块匹配的过程。本发明用于视频编码的运动估计块匹配领域。
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