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公开(公告)号：CN104247418A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201380003163.9
申请日：2013-07-29
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/61
CPC classification number: H04N19/154 , H04N19/12 , H04N19/176
Abstract: 本发明涉及HEVC视频编码中变换量化方法和视频编码装置，方法包括：从存储器的第一地址检测原始图像数据与帧间预测图像数据运算时产生的M×M残差块的残差值；计算与该残差值相对应的全零块检测阈值TM×M；将计算的全零块检测阈值TM×M与该残差值的绝对误差和SADM×M比较；若SADM×M
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公开(公告)号：CN104053012A
公开(公告)日：2014-09-17
申请号：CN201410231054.9
申请日：2014-05-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/65 , H04N19/176 , H04N19/149 , H04N19/124 , H04N19/503
Abstract: 一种基于字典库的视频编解码方法及装置，该编码方法包括：将视频流中待编码的当前图像帧划分为若干图像块；采用纹理字典库的方式恢复当前图像帧前一帧的解码重建图像的编码失真信息，以得到恢复编码失真信息后的图像，并将恢复编码失真信息后的图像作为参考图像进行时域预测，得到待编码块的预测块；纹理字典库包括清晰图像字典和与所述清晰图像字典对应的失真图像字典；将待编码块与预测块相减得到残差块，对残差块进行处理得到视频码流。本申请提供的编解码方法及装置采用纹理字典库的方式恢复作为对待编码块(待解码块)进行预测的参考图像的编码失真信息，使得待编码块(待解码块)的预测块更加准确，从而提高编解码效率。
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公开(公告)号：CN102801972A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210211413.5
申请日：2012-06-25
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: H04N19/513 , H04N19/54 , H04N19/56
Abstract: 本发明公开了一种基于特征的运动矢量估计和传递方法。首先在视频帧中进行特征点检测，然后对特征点进行光流跟踪；然后将特征点映射到图像块上并用光流来初始化图像块的运动矢量；最后根据特征信息来动态构造优先级队列，先对特征块进行运动估计，然后将其结果根据远近关系传递到周边的图像块上作为初始运动矢量。这一方法首先找到了具有明显特征的图像块以估计得到较为准确的运动矢量；其次通过优先级传递的方法将准确的运动矢量传递到了图像内其他图像块；从而对传统运动估计方法进行改善，缓解局部最优对搜索方法的影响，大大提高了运动估计所得运动矢量的准确度。
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公开(公告)号：CN120070698A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510092386.1
申请日：2025-01-21
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种3D渲染模型的训练方法、电子设备、介质及计算机产品，涉及数据处理技术领域，包括：确定待渲染的目标锚点；将目标锚点输入至预设的初始3D渲染模型，通过初始3D渲染模型对基准特征进行学习推理生成基准视图，和通过初始3D渲染模型对残差特征进行学习推理生成残差视图；对基准视图和残差视图进行融合得到目标视图，并根据基准视图、残差视图、目标视图和预设的标准视图确定模型调节参数；按照模型调节参数对初始3D渲染模型进行调节，以生成目标3D渲染模型。采用本申请达到了获取能够规避渲染损失的3D渲染模型的技术效果。
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公开(公告)号：CN119169183A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411153580.8
申请日：2024-08-21
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T17/00 , G06T15/20 , G06N3/0499 , G06N3/096
Abstract: 本申请公开了一种动态场景重建方法、装置、设备、介质及产品，涉及多媒体技术领域，所述方法包括：通过响应于接收到动态场景重建指令，根据所述动态场景重建指令确定渲染时间与渲染视角；基于预先训练的4D高斯表示，根据渲染时间与渲染视角进行渲染，得到目标渲染视图；其中，4D高斯表示是基于尺度感知残差场对4D空间中的高斯基元进行自适应优化训练得到的，通过尺度感知残差场来编码高斯基元占据的区域，从而产生更准确的特征并与高斯基元的自分裂行为对齐；通过自适应优化策略，增强所得4D高斯表示在动态场景中重建高频时间信息的能力，通过训练得到的4D高斯表示可以进行任意时间及任意视角的渲染，提高了动态场景的渲染质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118509667A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410733360.6
申请日：2024-06-06
Applicant: 咪咕视讯科技有限公司 , 北京大学
IPC: H04N21/81 , H04N19/597 , H04N21/4402 , H04N21/6587
Abstract: 本公开提供一种信息传输方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品，涉及视频编解码的技术领域。其中方法应用于编码设备时，包括：将目标全景视频拆分为多个视场角视频，所述多个视场角视频对应多个连续的视场角区间；对多个I帧和目标视场角视频对应的P帧进行编码，得到目标信息，其中，所述多个I帧和所述多个视场角视频一一对应，所述目标视场角视频对应的视场角区间包括解码设备对应的视频观看角度；向所述解码设备传输所述目标信息，以使所述解码设备缓存所述多个I帧，所述多个I帧和所述目标视场角视频对应的P帧用于形成解码视频。本公开能避免相关技术因I帧传输造成的时延影响，使切流操作的时延降低。
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公开(公告)号：CN117979021A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410079063.4
申请日：2024-01-19
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/503 , H04N19/513 , H04N19/517 , H04N19/593 , H04N19/91 , H04N19/44
Abstract: 本申请公开了一种端到端视频传输方法、装置、设备及计算机可读存储介质，属于视频编码技术领域。本申请通过对原始视频的视频参考帧和视频非关键帧进行空域降采样，以确定降采样参考帧；根据所述降采样非关键帧和所述降采样参考帧的帧间运动信息，依次对所述降采样非关键帧进行时域预测，以及对所述视频非关键帧进行空域预测，从而生成空域预测帧；根据所述视频非关键帧和所述空域预测帧之间的解码残差和所述空域预测帧，处理所述原始视频，以生成对应的重建帧，根据所述重建帧，对所述原始视频进行端到端的视频传输，解决了现有端到端视频数据的压缩传输效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112581389A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011419908.8
申请日：2020-12-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种虚拟视点深度图处理方法、设备、装置及存储介质，本申请通过将预设参考视点对应的参考视点深度图前向映射到虚拟视点的位置，得到虚拟视点深度图，利用预设滤波方法对所述虚拟视点深度图进行平滑处理，保留了深度图的边缘信息，将所述平滑处理后的虚拟视点深度图反向映射到所述预设参考视点的位置，以合成基于不同预设参考视点的虚拟视点纹理图，对所述虚拟视点纹理图进行加权融合，并对融合后的虚拟视点纹理图进行空洞填补处理和前景边缘滤波处理，提高了虚拟视点深度图的质量。
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公开(公告)号：CN109788289B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910141289.1
申请日：2019-02-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/176 , H04N19/124 , H04N19/103
Abstract: 本申请公开了一种反量化方法、系统、设备及计算机可读介质。本申请实施例的方法包括：确定初始加权反量化矩阵，所述初始加权反量化矩阵与量化块的尺寸一致；对所述初始加权反量化矩阵中的多个矩阵元素进行置零操作，获取加权反量化矩阵，其中，根据所述量化块的尺寸确定需要进行置零操作的矩阵元素；对所述量化块中的量化系数进行加权反量化，生成对应的反变换系数，其中，使用所述加权反量化矩阵中与所述量化系数位置对应的矩阵元素的值作为所述加权反量化的权重系数。相较于现有技术，根据本发明实施例的反量化方法通过控制加权反量化矩阵的非0系数分布，将反量化后得到的反变换块中的非0系数控制在合适区域，从而控制反变换块的复杂程度。
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公开(公告)号：CN109194888B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201811339349.2
申请日：2018-11-12
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N5/265 , H04N13/122 , H04N13/128
Abstract: 本发明公布了一种针对低质量深度图的DIBR自由视点合成方法，通过修复深度图，实现在虚拟视点合成高质量的图像；包括：提取深度图与彩色图的边缘信息，进行边缘的扩展对齐；逐列平滑深度图；正向投影到虚拟视点的位置；得到过滤后的位于虚拟视点的深度图；进行反向投影，得到位于虚拟视点位置的两张投影彩色图；相互补全对应空缺的图像信息；计算得到左图相对右图的校准偏移LR和右图相对左图的校准偏移RL；根据LR和RL移动左图和右图中的像素；进行图像融合，得到合成图。
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