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公开(公告)号：CN106204458B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201610545693.1
申请日：2016-07-12
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种基于运动几何量约束的视频稳像裁剪控制方法所依托的系统包括预处理模块、判断模块、计算模块以及输出模块；一种基于运动几何量约束的视频稳像裁剪控制方法，包括：1预处理模块计算出视频帧和裁剪窗口顶点坐标；2判断模块判断视频帧经旋转平移变化后是否包含裁剪窗口，并根据结果判断继续执行步骤三还是跳至7.1；3最大平移向量计算单元计算最大平移向量；4计算模块平移裁剪窗口；5最优旋转角度计算单元分别计算视频帧的四条边能旋转的最大角度；6最优旋转角度计算单元计算视频帧能旋转的最优旋转角度；7.1输出布尔值TRUE，结束本方法；7.2输出布尔值FALSE，输出3的最大平移向量和6的最优旋转角度，结束本方法。
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公开(公告)号：CN105681663B
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201610108473.2
申请日：2016-02-26
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于帧间运动几何平滑性的视频抖动检测方法，属于视频处理技术领域。该方法包括以下步骤：1、根据帧间相似程度进行分段；2、然后对每个分段利用特征点检测和匹配进行运动估计；3、接着计算分段内相邻帧平移量的平均值、方差，以及平移向量夹角的平均值，通过这三个几何量来衡量运动几何平滑性；4、将以上三个几何量与设定阈值进行比较，据此判断分段是否抖动。与已有方法相比，本发明方法使用与帧间平移向量相关的三个几何量来衡量一个分段的抖动程度，计算效率快，准确性高。
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公开(公告)号：CN105338343B
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201510683215.2
申请日：2015-10-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种图像质量评价方法，特别涉及一种基于双目感知的无参考立体图像质量评价方法，属于图像分析领域。本方法首先利用失真的立体图像的左视图和右视图，计算视差和信息熵，然后分别合成单眼图像和点积图。其次，在四种输入图像(左视图、右视图、单眼图像和点积图)上分别提取自然场景统计特征。然后利用机器学习(比如SVM)的方法，进行质量预测和评估。本方法具有主观一致性高的特点；可以嵌入到立体图像/视频处理相关的应用系统中，具有很强的应用价值。
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公开(公告)号：CN104023230B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201410284237.7
申请日：2014-06-23
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明提出了一种基于梯度关联性的无参考图像质量评价方法，属于计算机图像分析领域。本方法首先求出图像梯度当中易受失真影响的三种子性质，分别为图像梯度幅值性质，图像梯度方向变化性质和图像梯度幅值变化性质。将这三种性质进行M×M的图像分块，在每一个图像块中求出上述三种性质的统计方差，并使用整幅图像中所有的图像块的统计方差的平均数作为其图像特征，最后使用支持向量机与图像质量评价中两步框架相结合的方法求得图像质量。本发明方法拥有时间复杂度小、主观一致性高、图像特征维数低通用性好等优点，可应用与小型计算设备或与图像质量相关的应用中，具有良好的实用价值。
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公开(公告)号：CN105338343A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510683215.2
申请日：2015-10-20
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: H04N17/00 , H04N13/106
Abstract: 本发明涉及一种图像质量评价方法，特别涉及一种基于双目感知的无参考立体图像质量评价方法，属于图像分析领域。本方法首先利用失真的立体图像的左视图和右视图，计算视差和信息熵，然后分别合成单眼图像和点积图。其次，在四种输入图像(左视图、右视图、单眼图像和点积图)上分别提取自然场景统计特征。然后利用机器学习(比如SVM)的方法，进行质量预测和评估。本方法具有主观一致性高的特点；可以嵌入到立体图像/视频处理相关的应用系统中，具有很强的应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105163093A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510645326.4
申请日：2015-10-08
Applicant: 北京理工大学
IPC: H04N7/18 , G06T7/20 , H04N21/8549
Abstract: 本发明涉及一种面向AVS监控档的压缩域视频摘要提取方法，属于计算机视觉处理技术领域；包括以下步骤：首先提取AVS码流中的背景帧，对码流中的运动向量(MV)进行分析，提取前景运动宏块；然后跟踪前景宏块，得到有效的运动目标轨迹；最后重新组合运动目标轨迹，与背景帧相结合生成摘要视频。对比现有技术，应用本发明方法能够提高处理速度，生成可被AVS码流播放器播放的摘要视频码流文件，提高原视频的利用效率。
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公开(公告)号：CN104618723A
公开(公告)日：2015-05-13
申请号：CN201410611980.9
申请日：2014-11-03
Applicant: 西安交通大学 , 北京理工大学深圳研究院
IPC: H04N19/513 , H04N19/593 , H04N19/533
Abstract: 本发明提供了一种基于运动矢量投影矩阵的H.264/AVC压缩域视频匹配方法，为了解决传统视频匹配方法需要将视频全部解压缩且计算量大的问题，本发明提出了一种基于运动矢量投影矩阵的H.264压缩域视频匹配方法，属于视频处理领域。该方法通过对H.264压缩码流中提取出来的运动矢量进行时间域均值化和空间域均值化处理，然后投影到高斯随机矩阵上，经四分位数量化后形成视频签名，最后利用该视频签名进行视频匹配和检索，不仅省去了对视频完全解压缩的步骤，还在保证匹配效果良好的条件下，有效降低了计算复杂度，节省了大量检索的时间。
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公开(公告)号：CN103985095A
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201410213486.7
申请日：2014-05-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明方法涉及一种基于显著结构度量模型的图像平滑方法，包括以下步骤：首先基于视觉显著的边缘结构所具有的非周期性、局部方向性等特点，定义一种自适应的图像显著结构度量；基于这一度量模型，提出一种优化策略进行图像极值点分布估计；根据所得极值点，提出各向异性的冲击滤波算法计算中值包络，生成平滑后的基图像，完成图像平滑。该方法可实现强度对比与尺度无关的图像平滑效果，使图像中显著的视觉结构得以完整保持甚至增强，相较国际上最新的平滑算法效果提升明显。
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公开(公告)号：CN103413327A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310371020.5
申请日：2013-08-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多平面的视频稳定方法，包括如下步骤：轨迹提取；锚帧提取与片段划分；平面划分；计算锚帧每个平面的稳定矩阵；计算非锚帧每个平面的稳定矩阵；稳定帧图像计算。本发明通过使用多平面的视频稳定方法，可以有效地弥补单平面方法的不足，得到与3D方法相近的结果，同时避免了使用SfM计算场景的三维结构，极大地提高了效率与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103218784A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310136860.3
申请日：2013-04-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及一种基于空间填充曲线和极值点的快速图像滤波方法，包括以下步骤：一、输入待滤波源图像；二、生成希尔伯特曲线；三、根据希尔伯特曲线所指示的顺序，对二维图像域中的像素点进行排序，生成一维像素点序列；四、计算该一维像素点序列的极大极小包络，并对所得包络进行精细化处理；五、采用精细化处理后的极大极小包络作为输入，通过求均值得到平滑滤波后的图像基和图像的细节；六、对图像基和图像细节的一维滤波结果进行反希尔伯特排序，将原二维图像分解为平滑部分和细节部分，从而完成滤波。本发明能够极大的降低插值误差和滤波的复杂度，能够达到准实时效果。
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