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公开(公告)号：CN102769746B
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201210223251.7
申请日：2012-06-27
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/593 , H04N13/00
Abstract: 本发明公开了一种多视点深度视频处理方法，其首先通过对深度视频进行重组变换操作，然后将变换操作后的深度视频在时域上进行平滑处理，再对平滑处理后的深度视频进行重组逆变换操作，得到预处理后的深度视频，对预处理后的多视点深度视频进行编码压缩、解码重建操作，再对解码重建后的多视点深度视频进行深度恢复及空域平滑处理，最后利用处理后的多视点深度视频绘制虚拟视点视频图像，优点在于这种预处理方式能够提高深度视频序列的时域相关性，进而有效提高深度视频的编码效率，在编码QP=22、27、32、37的情况下，可以节省编码码率达到17.07%～38.29%，绘制得到的虚拟视点视频图像的绘制质量可提高约为0.05dB。
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公开(公告)号：CN102769746A
公开(公告)日：2012-11-07
申请号：CN201210223251.7
申请日：2012-06-27
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种多视点深度视频处理方法，其首先通过对深度视频进行重组变换操作，然后将变换操作后的深度视频在时域上进行平滑处理，再对平滑处理后的深度视频进行重组逆变换操作，得到预处理后的深度视频，对预处理后的多视点深度视频进行编码压缩、解码重建操作，再对解码重建后的多视点深度视频进行深度恢复及空域平滑处理，最后利用处理后的多视点深度视频绘制虚拟视点视频图像，优点在于这种预处理方式能够提高深度视频序列的时域相关性，进而有效提高深度视频的编码效率，在编码QP=22、27、32、37的情况下，可以节省编码码率达到17.07%～38.29%，绘制得到的虚拟视点视频图像的绘制质量可提高约为0.05dB。
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公开(公告)号：CN102622737A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210050205.1
申请日：2012-02-29
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T5/50
CPC classification number: G06T3/40 , G06T5/50 , G06T7/187 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种基于区域生长的显微图像融合方法，其通过对显微图像中的各个图像块进行清晰度评价，以判断显微图像的模糊程度并确认模糊种子块，同时利用区域生长逐步完成模糊区域和清晰区域的精确划分并标记，最后通过显微图像的融合规则，得到多幅显微图像融合后的一幅清晰的高质量的显微图像，优点在于由于结合了显微图像的清晰度评价，并进行区域生长进行每幅显微图像的清晰区域和模糊区域的分割，因此本发明方法的显微图像融合结果在主观人眼感知方面和客观评价指标方面都表现出了很大的优越性，而且本发明方法计算简单容易实现、结果稳定，适用于融合浅景深拍摄到的数码光学显微图像。
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公开(公告)号：CN102622737B
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201210050205.1
申请日：2012-02-29
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T5/50
CPC classification number: G06T3/40 , G06T5/50 , G06T7/187 , G06T2207/20221
Abstract: 本发明公开了一种基于区域生长的显微图像融合方法，其通过对显微图像中的各个图像块进行清晰度评价，以判断显微图像的模糊程度并确认模糊种子块，同时利用区域生长逐步完成模糊区域和清晰区域的精确划分并标记，最后通过显微图像的融合规则，得到多幅显微图像融合后的一幅清晰的高质量的显微图像，优点在于由于结合了显微图像的清晰度评价，并进行区域生长进行每幅显微图像的清晰区域和模糊区域的分割，因此本发明方法的显微图像融合结果在主观人眼感知方面和客观评价指标方面都表现出了很大的优越性，而且本发明方法计算简单容易实现、结果稳定，适用于融合浅景深拍摄到的数码光学显微图像。
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