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公开(公告)号:CN119052506B
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411550271.4
申请日:2024-11-01
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04N19/467 , H04N19/44 , H04N19/136 , H04N19/21 , H04N19/33 , H04N19/34 , H04N1/44 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开一种基于扩展隐空间和对比学习的生成式隐写方法,属于信息安全领域,利用扩展隐空间和对比学习实现秘密信息的隐藏和提取,通过特征金字塔编码器将真实参考图像转换到#imgabs0#隐空间中,以扩展图片载体的隐写容量,采用主成分分析PCA在不同层级的隐向量中寻找结构属性的分布区间,以确定信息嵌入的最佳区域;最后利用预训练的StyleGAN2生成器进行载密图像的生成,同时,引入CLIP的变体对比学习机制,将图像与隐向量对齐训练后冻结为损失模块,以提高信息提取的准确率。本发明适用于大数据时代中日益突出的多媒体通信和用户隐私安全问题,实现秘密信息的隐藏和提取。
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公开(公告)号:CN119324992A
公开(公告)日:2025-01-17
申请号:CN202411577046.X
申请日:2024-11-06
Applicant: 天翼视联科技有限公司
IPC: H04N19/34 , H04N19/187 , H04N19/85 , H04N19/436 , H04N19/164 , H04N19/42
Abstract: 本申请公开了一种基于可伸缩视频编码的自适应播放方法及相关装置,方法包括:采集终端采集YUV视频数据;对YUV视频数据进行预处理,生成多个不同的处理后YUV视频数据;对各处理后YUV视频数据分别进行可伸缩视频编码得到包括多个层级的可伸缩视频,并将可伸缩视频传输到中转服务端,由中转服务端根据各接收终端的网络带宽和/或设备性能从可伸缩视频中提取相应的子层码流传输给对应的接收终端进行播放。本申请改善了现有SHVC编码技术只能通过输入一幅YUV视频数据生成不同层视频数据,存在编码效率低的技术问题。
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公开(公告)号:CN118368430A
公开(公告)日:2024-07-19
申请号:CN202410199319.5
申请日:2024-02-22
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/34
Abstract: 本公开关于一种视频数据处理方法及装置、增强网络的训练方法及装置。方法包括:对待处理图像帧进行分块,得到多个像素块,所述待处理图像帧为待处理视频数据中待进行图像增强的图像帧;分别确定各所述像素块的桶索引信息;通过各所述像素块的桶索引信息对应的增强网络,分别对各所述像素块进行增强处理,得到增强后的各所述像素块;根据所述增强后的各所述像素块,构建得到目标图像帧。采用本方法可以降低对移动终端资源的占用,缓解移动终端卡顿的问题,且提高视频画面的增强效果。
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公开(公告)号:CN117880510A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311732914.2
申请日:2023-12-15
Applicant: 慧之安信息技术股份有限公司
IPC: H04N19/146 , H04N19/34 , H04N19/176
Abstract: 本发明提供了一种基于可伸缩编码的码率控制方法及系统,其中,所述方法包括:获取待编码的目标视频,并识别所述目标视频的基础层和增强层;将所述增强层的视频画面划分为多个图像块,并检测各个图像块中包含的目标对象,基于目标对象的内容,为所述图像块设置区块标识;从所述区块标识中识别表征前景图像的目标区块标识,并在所述基础层中为所述目标区块标识对应的图像块匹配基础图像块;获取所述基础图像块的编码参数,并对所述编码参数进行增强处理,生成增强编码参数,并按照所述增强编码参数对所述目标区块标识对应的图像块进行编码。本发明提供的技术方案,能够提高码率控制的效率。
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公开(公告)号:CN117750027A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311653462.9
申请日:2023-12-04
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04N19/34 , H04N19/124 , H04N19/136 , H04N19/13
Abstract: 本发明提供一种自回归熵建模的渐进图像编码、解码、压缩方法,包括:获取待编码图像的多通道特征图、超先验特征、超先验二进制码流以及超先验信息;将多通道特征图进行空间分组,对每个空间分组的每个特征死区量化得到最高质量增强层的量化特征;获得初始码字和初始量化特征,对齐码字,依次获得L个低质量的质量层的量化特征;计算基本层的码字,编码获得基本层二进制码流;逐层计算码字,编码获得增强层二进制码流;合并超先验二进制码流、基本层二进制码流、L个增强层二进制码流形成二进制码流。本发明可以单个二进制码流适配带宽动态变化、接入终端异构的真实图像通信场景,提高用户体验,降低网络传输的整体带宽需求。
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公开(公告)号:CN111583111B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202010345134.2
申请日:2020-04-27
Applicant: 浙江大华技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种动态范围图像压缩方法、计算机设备及存储装置,该动态范围图像压缩方法包括:对图像进行预处理;采用边窗滤波与导向滤波结合对预处理后的图像进行分层处理,得到第一基础层和第一细节层;对第一基础层进行边缘对比度提取,获得第二基础层和第二细节层;对第二基础层进行动态压缩处理以及分别对第一细节层和第二细节层进行细节增强处理;将细节增强处理结果和动态压缩结果进行合并处理,输出合并结果。通过上述方式,本发明能够强制保护细节边缘,无光晕现象,降低了算法的复杂度同时提高了鲁棒性。
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公开(公告)号:CN116939226A
公开(公告)日:2023-10-24
申请号:CN202310702149.3
申请日:2023-06-14
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明提出一种面向低码率图像压缩的生成式残差修复方法及装置。该方法包括以下步骤:S1,通过一个端到端的智能图像编码系统得到在低码率时平滑且缺失高频信息的压缩图像;S2,使用生成式残差修复网络对压缩图像与原始图像的残差进行编码,并将解码得到的残差加回到压缩图像上得到重建图像;S3,引入判别器,使用生成对抗网络损失函数对生成式残差修复网络进行优化。本发明实现了更好的主观质量效果。
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公开(公告)号:CN116095313A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202310078787.2
申请日:2018-06-29
Applicant: 杜比实验室特许公司
IPC: H04N19/107 , H04N19/117 , H04N19/124 , H04N19/136 , H04N19/159 , H04N19/174 , H04N19/176 , H04N19/182 , H04N19/34 , H04N19/44 , H04N19/463 , H04N19/503 , H04N19/61 , H04N19/82 , H04N19/98
Abstract: 本公开涉及整合的图像整形和视频编码。在给定了采用第一码字表示的图像序列的情况下,提出了用于将整形整合到用于对图像进行编码和解码的下一代视频编解码器中的方法、过程和系统,其中,整形允许采用第二码字表示对所述图像的一部分进行编码,所述第二码字表示允许比使用所述第一码字表示更高效的压缩。讨论了各种架构,包括:环外整形架构、仅用于帧内图片的环内整形架构、用于预测残差的环内架构以及混合环内整形架构。还提出了用于用信号传送整形参数的语法方法以及关于整形而优化的图像编码方法。
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公开(公告)号:CN115550627A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211102722.9
申请日:2020-07-10
Applicant: 谷歌有限责任公司
IPC: H04N13/271 , H04N13/257 , H04N13/161 , H04N19/597 , H04N19/176 , H04N19/124 , H04N19/34
Abstract: 公开了多个彩色和深度流的空间自适应视频压缩。压缩彩色视频图像的技术包括基于深度图像表面法线与和彩色图像相关联的视图方向之间的相似性来计算彩色图像的差量量化参数(ΔQP)。例如,在接收到具有带有多个彩色图像和深度图像的图像的帧时,计算机寻找在定向上最接近彩色图像的深度图像。对于该深度图像的每个像素,计算机基于该深度图像的位置的法线的定向以及捕获到多个彩色图像的视点来生成混合权重。然后,计算机基于混合权重来生成ΔQP的值并确定与该位置相对应的彩色图像的宏块,该宏块与该像素的ΔQP的值相关联。
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公开(公告)号:CN115065823A
公开(公告)日:2022-09-16
申请号:CN202210015293.5
申请日:2013-07-02
Applicant: 韩国电子通信研究院 , 庆熙大学校产学协力团
IPC: H04N19/34 , H04N19/18 , H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/186 , H04N19/44
Abstract: 公开了视频编码/解码方法和非暂时性计算机可读记录介质。视频解码方法包括:获得当前块的反量化的变换系数;获得指示是否对当前块执行变换的信息;当信息指示对当前块执行变换时以及当当前块被帧内预测时,确定当前块的变换类型;通过基于所确定的变换类型对反量化的变换系数执行变换来获得当前块的残差样本;执行预测以生成当前块的预测样本;和基于残差样本和预测样本重构当前块。
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