公开(公告)号：CN106375766B

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201610809326.8

申请日：2016-09-08

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王正宁 ,  柏祁林 ,  蒋妍 ,  韩明燕

IPC: H04N19/176 ,  H04N19/577 ,  H04N19/42 ,  H04N19/14

Abstract: 本发明公开了一种光场图像压缩方法，属于图像压缩技术领域。本发明基于设置的图像组尺寸对光场子图像阵列进行矩形分块，得到第一类图像组；而对于未分组光场子图像，则基于邻近的已分组光场子图像进行图像组分组，得到由未分组及其邻近光场子图像构成的第二类图像组，两类图像组的尺寸相同。采用相同的编码方式，先对第一类图像组进行编码压缩，以图像组的中心图为参考帧，对参考帧进行帧间编码，对图像组内的的非参考帧进行帧间预测编码；然后进行第二类图像组的编码压缩，在编码时，已在第一类图像组编码则跳过。本发明用于的光场图像压，能有效提升图像压缩效果和压缩效率。

公开(公告)号：CN106375766A

公开(公告)日：2017-02-01

申请号：CN201610809326.8

申请日：2016-09-08

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王正宁 ,  柏祁林 ,  蒋妍 ,  韩明燕

IPC: H04N19/176 ,  H04N19/577 ,  H04N19/42 ,  H04N19/14

CPC classification number: H04N19/176 ,  H04N19/14 ,  H04N19/42 ,  H04N19/577

Abstract: 本发明公开了一种光场图像压缩方法，属于图像压缩技术领域。本发明基于设置的图像组尺寸对光场子图像阵列进行矩形分块，得到第一类图像组；而对于未分组光场子图像，则基于邻近的已分组光场子图像进行图像组分组，得到由未分组及其邻近光场子图像构成的第二类图像组，两类图像组的尺寸相同。采用相同的编码方式，先对第一类图像组进行编码压缩，以图像组的中心图为参考帧，对参考帧进行帧间编码，对图像组内的非参考帧进行帧间预测编码；然后进行第二类图像组的编码压缩，在编码时，已在第一类图像组编码则跳过。本发明用于的光场图像压，能有效提升图像压缩效果和压缩效率。

公开(公告)号：CN106373096A

公开(公告)日：2017-02-01

申请号：CN201610763677.X

申请日：2016-08-30

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王正宁 ,  柏祁林 ,  韩明燕 ,  周阳 ,  马姗姗

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/40

CPC classification number: G06T5/008 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/30232

Abstract: 本发明公开了一种多特征权值自适应的阴影消除方法。本发明首先获取待处理视频帧图像的背景图像及初始前景区域，然后基于其获取色度、光谱方向和纹理特征的前景掩膜，并从不同角度切入，设置前景分割图像的质量评价函数，对不同特征下的前景掩膜进行质量评估，根据评估的结果设置三种前景掩膜的融合系数并进行加权融合得到对应的时域前景概率谱，通过时域相关性对当前的检测结果进行约束，实现了一种基于多特征的权值自适应的车辆阴影消除方法。本发明避免了单一特征或者多特征级联方法中特征间无法相互弥补各自不足的问题。在尽可能提取出所有阴影的同时，降低了阴影的误检，更加完整、准确地消除车辆阴影。

公开(公告)号：CN106373096B

公开(公告)日：2019-03-05

申请号：CN201610763677.X

申请日：2016-08-30

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王正宁 ,  柏祁林 ,  韩明燕 ,  周阳 ,  马姗姗

IPC: G06T5/00 ,  G06T7/10 ,  G06T7/40

Abstract: 本发明公开了一种多特征权值自适应的阴影消除方法。本发明首先获取待处理视频帧图像的背景图像及初始前景区域，然后基于其获取色度、光谱方向和纹理特征的前景掩膜，并从不同角度切入，设置前景分割图像的质量评价函数，对不同特征下的前景掩膜进行质量评估，根据评估的结果设置三种前景掩膜的融合系数并进行加权融合得到对应的时域前景概率谱，通过时域相关性对当前的检测结果进行约束，实现了一种基于多特征的权值自适应的车辆阴影消除方法。本发明避免了单一特征或者多特征级联方法中特征间无法相互弥补各自不足的问题。在尽可能提取出所有阴影的同时，降低了阴影的误检，更加完整、准确地消除车辆阴影。

公开(公告)号：CN106339995A

公开(公告)日：2017-01-18

申请号：CN201610764066.7

申请日：2016-08-30

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 王正宁 ,  柏祁林 ,  韩明燕 ,  周阳 ,  马姗姗

IPC: G06T5/00

CPC classification number: G06T5/005 ,  G06T2207/10016 ,  G06T2207/20182 ,  G06T2207/30232

Abstract: 本发明公开了一种基于时空多特征的车辆阴影消除方法。本发明首先获取待处理视频帧图像的背景图像及初始前景区域，然后基于其获取色度、光谱方向和纹理特征的前景掩膜，并进行加权求和得到空域多特征前景概率谱图像，接着对空域多特征前景概率谱图像进行时间滑动窗的时域滤波，得到对应的时域前景概率谱，对时域前景概率谱进行加权处理后得到最终的前景掩膜，完成对视频帧图像的车辆阴影消除处理，本发明相较于传统基于单一特征和多特征级联的阴影去除方法，阴影去除更干净，前景轮廓更完整。在保障了较高的阴影辨识率的同时也维持较高的阴影检测率。