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公开(公告)号：CN106570900B
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201610886052.2
申请日：2016-10-11
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/593
Abstract: 本发明公开了一种立体图像重定位方法，其通过提取左视点图像的形状保护能量项、形状一致能量项、边界弯曲度能量项和舒适度保持能量项，并通过优化使得左视点图像的总能量最小，获取最佳相似变换矩阵，这样使得获得的重定位立体图像能够较好地保留重要的显著语义信息且保持视觉舒适性；其对立体图像的三维空间的水平坐标位置、垂直坐标位置和深度值同时进行调整，从而保留了重定位后的左视点图像重要的显著信息，同时又能保证与根据重定位后的左视差图获得的重定位后的右视点图像是匹配的，从而能够保证重定位后的立体图像的舒适性。
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公开(公告)号：CN107105214A
公开(公告)日：2017-08-29
申请号：CN201710155439.5
申请日：2017-03-16
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N13/00
CPC classification number: H04N13/144 , H04N13/106
Abstract: 本发明公开了一种三维视频图像重定位方法，其通过提取左视点彩色图像的形状保护能量项、边界弯曲度能量项和舒适度保持能量项，并通过优化获取最佳相似变换矩阵，这样使得获得的重定位三维视频图像能够较好地保留重要的显著语义信息且保持视觉舒适性；其对三维视频图像在三维显示空间的水平坐标位置、垂直坐标位置和深度坐标位置同时进行调整，这样能保证重定位后的深度图像的深度值与重定位后的像素点的坐标位置是匹配的，从而能够保证重定位后的三维视频图像的舒适性。
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公开(公告)号：CN106570900A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610886052.2
申请日：2016-10-11
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/593
CPC classification number: G06T2207/10012 , G06T2207/20228
Abstract: 本发明公开了一种立体图像重定位方法，其通过提取左视点图像的形状保护能量项、形状一致能量项、边界弯曲度能量项和舒适度保持能量项，并通过优化使得左视点图像的总能量最小，获取最佳相似变换矩阵，这样使得获得的重定位立体图像能够较好地保留重要的显著语义信息且保持视觉舒适性；其对立体图像的三维空间的水平坐标位置、垂直坐标位置和深度值同时进行调整，从而保留了重定位后的左视点图像重要的显著信息，同时又能保证与根据重定位后的左视差图获得的重定位后的右视点图像是匹配的，从而能够保证重定位后的立体图像的舒适性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107105214B
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201710155439.5
申请日：2017-03-16
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N13/106
Abstract: 本发明公开了一种三维视频图像重定位方法，其通过提取左视点彩色图像的形状保护能量项、边界弯曲度能量项和舒适度保持能量项，并通过优化获取最佳相似变换矩阵，这样使得获得的重定位三维视频图像能够较好地保留重要的显著语义信息且保持视觉舒适性；其对三维视频图像在三维显示空间的水平坐标位置、垂直坐标位置和深度坐标位置同时进行调整，这样能保证重定位后的深度图像的深度值与重定位后的像素点的坐标位置是匹配的，从而能够保证重定位后的三维视频图像的舒适性。
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公开(公告)号：CN104574404B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201510017633.8
申请日：2015-01-14
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种立体图像重定位方法，其首先分别提取左视点图像的立体显著图和显著能量图，并采用动态规划方法找出左视点图像的所有垂直缝隙；然后根据左视点图像中的每个像素点的水平偏移值对左视点图像的所有垂直缝隙进行调整，获取所有最优垂直缝隙；接着根据左视点图像的所有最优垂直缝隙找出右视点图像的所有最优垂直缝隙；再将落于左视点图像的所有最优垂直缝隙和右视点图像的所有最优垂直缝隙内的像素点移除，得到重定位后的立体图像；优点是获得的重定位后的立体图像既保留了重要的显著语义信息，又能保证左视点图像和右视点图像的一致性。
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公开(公告)号：CN105376553B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201510823404.5
申请日：2015-11-24
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种三维视频重定位方法，其首先分别提取彩色视频序列中的每帧彩色图像的图像显著图、梯度能量图和运动显著图，并融合场景的深度信息得到彩色视频序列中的每帧彩色图像的视觉注意力图，计算彩色视频序列中的每帧彩色图像的帧内一致性能量图和帧间一致性能量图；并采用动态规划方法找出彩色视频序列中的每帧彩色图像的所有垂直缝隙；再将彩色视频序列中的每帧彩色图像中落于所有垂直缝隙和深度视频序列中的每帧深度图像中落于相同的垂直缝隙内的像素点移除，得到重定位后的彩色视频序列和重定位后的深度视频序列；优点是获得的重定位后的三维视频能减少图像形变、避免时域抖动、突出显著内容，从而保持较高的视觉舒适性。
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公开(公告)号：CN105376553A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510823404.5
申请日：2015-11-24
Applicant: 宁波大学
CPC classification number: H04N13/327 , H04N13/296 , H04N13/398
Abstract: 本发明公开了一种三维视频重定位方法，其首先分别提取彩色视频序列中的每帧彩色图像的图像显著图、梯度能量图和运动显著图，并融合场景的深度信息得到彩色视频序列中的每帧彩色图像的视觉注意力图，计算彩色视频序列中的每帧彩色图像的帧内一致性能量图和帧间一致性能量图；并采用动态规划方法找出彩色视频序列中的每帧彩色图像的所有垂直缝隙；再将彩色视频序列中的每帧彩色图像中落于所有垂直缝隙和深度视频序列中的每帧深度图像中落于相同的垂直缝隙内的像素点移除，得到重定位后的彩色视频序列和重定位后的深度视频序列；优点是获得的重定位后的三维视频能减少图像形变、避免时域抖动、突出显著内容，从而保持较高的视觉舒适性。
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公开(公告)号：CN104574404A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510017633.8
申请日：2015-01-14
Applicant: 宁波大学
CPC classification number: G06T3/0068 , G06T7/593
Abstract: 本发明公开了一种立体图像重定位方法，其首先分别提取左视点图像的立体显著图和显著能量图，并采用动态规划方法找出左视点图像的所有垂直缝隙；然后根据左视点图像中的每个像素点的水平偏移值对左视点图像的所有垂直缝隙进行调整，获取所有最优垂直缝隙；接着根据左视点图像的所有最优垂直缝隙找出右视点图像的所有最优垂直缝隙；再将落于左视点图像的所有最优垂直缝隙和右视点图像的所有最优垂直缝隙内的像素点移除，得到重定位后的立体图像；优点是获得的重定位后的立体图像既保留了重要的显著语义信息，又能保证左视点图像和右视点图像的一致性。
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