图像处理方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119254980A

    公开(公告)日:2025-01-03

    申请号:CN202310807916.7

    申请日:2023-07-03

    Inventor: 王晓艺

    Abstract: 本公开提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。其中,方法包括:基于待编码像素周围像素的k值差异信息,确定所述待编码像素的目标波动指数;所述k值为k阶指数哥伦布编码阶数,所述k值分布信息表征不同像素的k阶指数哥伦布编码阶数分布情况;利用所述目标波动指数,从预设的多个波动等级中确定所述待编码像素的目标波动等级;利用所述目标波动等级对应的计算策略,预测所述待编码像素的目标k值;所述目标k值用于对所述待编码像素进行k阶指数哥伦布编码。本公开提供的方案,能够提高编码阶数预测结果的准确度,降低编码比特的浪费。

    一种适用于多级传输过程的水印更新方法

    公开(公告)号:CN118741149B

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411123468.X

    申请日:2024-08-15

    Abstract: 本发明公开了一种适用于多级传输过程的水印更新方法,首先将水印信息M与原始图像一起输入基于流的编解码器FED,前向编码后输出含水印的图像;含水印的图像经过模拟噪声层后得到噪声图像;将噪声图像和全零矩阵输入基于流的编解码器FED,经过后向解码后输出恢复的图像和水印信息,并将恢复的图像作为水印更新的载体。上述方法解决了在数据多级流转过程中以往方法无法实现的水印更新问题,在确保鲁棒性的同时提高了溯源准确性。

    点云编码结构
    4.
    发明授权

    公开(公告)号:CN113196784B

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN201980082169.7

    申请日:2019-09-18

    Abstract: 点云编码结构定义了“关键”点云帧,其中用于预测点云图像块的所有参考都限于当前点云帧。描述了点云图像块缓冲区,其中存储了来自点云帧的参考图像块的列表及其相应的边界框以用于预测另一帧中的图像块。在允许点云帧的编码顺序不同于呈现顺序的情况下,参考图像块的列表可以包含来自过去的图像块和来自未来的图像块,并且使用双向预测。类似的参考缓冲区列表概念能够应用于点云的层。还描述了信令方法,该信令方法通过在有效载荷内发信号通知对包含较高级信息的块的ID的参考来使V‑PCC的块相关。

    一种基于喷泉码驱动的流媒体传输优化方法

    公开(公告)号:CN115665442B

    公开(公告)日:2024-10-18

    申请号:CN202211307393.1

    申请日:2022-10-24

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明属于无线通信技术领域,公开了一种基于喷泉码驱动的流媒体传输优化方法。本发明采用了喷泉码实现分组传输,由于喷泉码无需反馈、重发,所以能够显著降低完成时间。本发明还采用了基于多臂赌博机模型的‘暂停‑侦听’式分组传输方法,通过对发送端是否接收到接收端的停止发送信息来判断是否需要补发分组,同时通过对补发分组的次数、发送端总共发送的分组数与接收端收到的分组数之间的差值进行评价、学习来动态的调整下一视频片段一次性传输的分组数,有效的减少了发送分组的浪费,并且能够很好的根据网络环境的改变选择最佳的发送分组数。

    从量化点云重建进行坐标细化和上采样

    公开(公告)号:CN118575195A

    公开(公告)日:2024-08-30

    申请号:CN202380017313.5

    申请日:2023-01-10

    Abstract: 公开了用于从量化点云重建进行坐标细化和/或上采样的系统、方法和手段。在示例中,可提供基于点的坐标细化。解码器后点云细化模块可包括以下中的一者或多者。该模块可包括访问点云的解码的量化版本。该模块可包括访问和/或获取点中每个点的相邻区域内的点。可使用基于点的神经网络模块来计算特征,例如,基于所获取的点的三维(3D)(例如,或KD)位置,例如,其概括了细节(例如,复杂细节)。可基于使用全连接(FC)模块的综合特征来预测当前点的细化偏移。

    神经视频编解码
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118381944A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202310098152.9

    申请日:2023-01-20

    Inventor: 李嘉豪 李斌 吕岩

    Abstract: 根据本公开的实现,提供了神经视频编解码方案。根据该方案,获取视频中的目标帧的预估运动信息以及针对目标帧的参考帧的参考特征信息和参考重建帧;利用上下文提取模型,基于预估运动信息、参考重建帧和参考特征信息来确定针对目标帧的上下文信息;以及在目标帧与视频的比特流之间的转换中,利用帧编解码模型,至少基于上下文信息来生成目标帧的重建目标帧。以此方式,可以提取更丰富的上下文信息进行编码,提升编码效率。

    一种基于SSIM的图像跨尺度多区域结构的自相似性分析的图像压缩方法及系统

    公开(公告)号:CN118200607A

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202410231693.9

    申请日:2024-02-29

    Applicant: 梧州学院

    Inventor: 许才顼 郭慧 解迪

    Abstract: 本发明公开一种基于SSIM的图像跨尺度多区域结构的自相似性分析的图像压缩方法及系统,包括:构建用于原始图像切割的N种尺寸;并构建N种尺寸的不重叠图像切割窗口对原始图像进行不重叠滑动切割,得到N种尺寸的子块图集;获取N种尺寸的子块图集中最小尺寸的子块图集,并得到最小尺寸的子块图集中每个小块的加权系数;对剩余尺寸的子块图集进行降采样尺度归一化,得到降采样尺寸图集,并通过SSIM算法得到最小尺寸图集的每一小块的最终小块自相似系数,进行相加得到原始图像的图像自相似系数,并判断图像自相似系数是否大于阈值,若是则采用基于图像自相似性的图像压缩编码方法对原始图像进行压缩。本发明达到提高图像的压缩效果的目的。

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