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公开(公告)号：CN104396246B
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201380000788.X
申请日：2013-06-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/436 , H04N19/127
CPC classification number: H04N19/436
Abstract: 本申请公开了一种视频压缩编码方法及编码器，主控模块将待编码的图像帧按照预定顺序逐个分发至空闲的帧编码模块后，帧编码模块中空闲的块编码模块根据对应图像帧中块的编码状态信息，互斥地选取具备编码条件但未编码的块进行编码，并在编码完成后更新块的编码状态信息，而当图像帧的编码完成后，更新帧编码模块的空闲状态信息。这样就能真正做到以块为任务分发单位，只要图像中可立即编码的块的数目超过块编码线程数，所有线程就能够被充分利用，大大减少了对下方宏块进行编码的线程出现等待的情况，进而减少了块间同步的次数，降低了并行视频压缩编码通信代价，提高了视频压缩编码性能。
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公开(公告)号：CN106131547B
公开(公告)日：2018-07-03
申请号：CN201610548047.0
申请日：2016-07-12
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/11 , H04N19/593 , H04N19/147 , H04N19/136 , H04N19/176
CPC classification number: H04N19/11 , H04N19/593
Abstract: 本发明公布了一种视频编码中帧内预测模式的快速决策方法，通过判断预测方位，利用角度模式的相关性和PU尺寸构造PML，减少进行率失真优化的预测模式数目；包括：对主要预测方位集中的方位进行预测，选取率失真代价最优的前三个模式；将其相邻方向及Planar、DC模式加入PML中；计算PML中模式的率失真代价；将MPM中的模式无重复地添加入PML中；进行最后的率失真优化；将率失真代价最小的模式作为当前PU块的帧内预测的最优模式。本发明能够降低帧内预测的运算复杂度，提高视频编码速度。
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公开(公告)号：CN104992442B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201510397771.3
申请日：2015-07-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/194
CPC classification number: G06T7/00
Abstract: 本发明公开一种面向平面显示设备的视频立体化绘制方法，其步骤包括：提取彩色帧和深度帧：获取实时输入的彩色帧Ic和深度帧Id序列；深度帧拉伸：对深度帧进行线性变换、双边滤波后得到图像Id’；分割精细的前景掩码；计算参照线位置：在场景的左半边和右半边分别确定参照线lleft和lright；应用摄像机几何原理逐层将彩色帧Ic和图像Id’重新绘制到成像平面上的新彩色帧Rc和新深度帧Rd；构造场景三角网格修复新彩色帧Rc和新深度帧Rd中出现的像素缺失；对远景进行适当的模糊；在Rcb中插入参考线得到结果图像Rcbp。采用本发明的方法后，不需任何辅助硬件设备，通过对视频帧进行图像处理，即可在平面显示设备上较好地突出运动前景、增强视频的动态立体呈现效果。
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公开(公告)号：CN107481278A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710717259.1
申请日：2017-08-21
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/50
CPC classification number: G06T7/50 , G06T2207/10028 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084
Abstract: 本发明公布了一种基于混合框架的图像位深度扩展方法及装置，通过融合传统去带效应算法和基于深度网络的学习算法，可较好的移除图像平坦区域的不自然效应，同时更逼真的恢复所缺失的比特位的数值信息；包括图像平坦区域的提取、基于局部自适应像素值调整的平坦区域位深度扩展和基于卷积神经网络的非平坦区域位深度扩展。本发明采用基于学习的方法，通过训练有效的深度网络来解决逼真的恢复缺失比特位问题；同时，针对平坦区域使用简单而鲁棒的局部自适应像素值调整的方法，有效抑制平坦区域的带效应、振铃效应、以及平坦噪声等不自然效应，提升平坦区域的主观视觉质量。
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公开(公告)号：CN103747251B
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201310465581.1
申请日：2013-09-30
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/117 , H04N19/59
Abstract: 本申请公开了一种视频图像的插值优化方法，包括：获取视频数据序列的序列信息；根据所述序列信息确定所使用的插值滤波器；确定像素精度，并根据所述像素精度确定插入的分像素点的数量；使用所述插值滤波器根据预定规则计算所述分像素点。本申请还公开了一种滤波器。在本申请的具体实施方式中，由于先根据序列信息确定所使用的插值滤波器；再确定像素精度，并根据像素精度确定插入的分像素点的数量，使用所选择的插值滤波器根据预定规则计算所述分像素点。本申请可根据序列信息，选择插值滤波器的抽头数，并插入分像素点，提高了编码、解码性能，降低了其插值计算的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106899840A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710116888.9
申请日：2017-03-01
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N13/00 , H04N19/182 , G06T3/00
CPC classification number: G06T3/005 , H04N13/106 , H04N19/182
Abstract: 本发明公布了一种全景图像映射方法及反映射方法。其中，映射过程将全景图像或视频A对应的球面映射为二维平面图像或视频B，首先根据球面的纬度，将球面分成三个区域：分别记为区域I，区域II和区域III；将所述三个区域分别映射为方形平面I′、矩形平面II′和方形平面III′；再将平面I′、II′、III′拼成一个平面；所得的平面即为二维平面图像或视频B。相比于现有常用映射方法，本发明方法有效地改善了在高纬度区域的过采样，能够有效降低编码所需的码率以及解码的复杂度。涉及虚拟现实领域，可应用于全景图像和视频。
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公开(公告)号：CN102752588B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201110102546.4
申请日：2011-04-22
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/30 , H04N19/51 , H04N19/573
Abstract: 本发明公开了一种使用空间缩放预测的视频编解码方法。所述编码方法包括：利用缩放信息，在原始参考帧不同缩放比的缩放参考帧上做运动估计，找到最佳匹配；利用缩放预测通过预先设定的缩放层数、最小缩放步长以及缩放预测值来估计所述缩放参考帧的缩放步长和缩放窗口；利用参考帧索引预测来预测原始参考帧和缩放参考帧的编号方式，节省编码参考帧索引所需的比特数。所述解码方法解码每个宏块时包括：先进行参考帧索引预测，并找出参考帧所在参考帧矩阵中的位置；进行缩放预测，找出参考帧缩放比；根据缩放比和MV生成预测块；最后进行运动补偿等步骤。
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公开(公告)号：CN106202413A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610544156.5
申请日：2016-07-11
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30 , G06F17/30265 , G06F17/30247 , G06F17/30684 , G06F17/3069
Abstract: 本发明公布了一种新的跨媒体检索方法，利用VGG提出的卷积神经网络VGG net提取图像特征，将VGG卷积神经网络中的第七层全连接层fc7通过ReLU激活函数之后的4096维特征作为图像特征；利用基于Word2vec的Fisher Vector提取文本特征，通过逻辑回归的方法对异构图像、文本特征进行语义匹配，通过基于逻辑回归的语义匹配方法找到图像、文本这两种异构特征之间的关联，从而实现跨媒体检索；本发明的特征提取方法能有效地表示图像和文本的深层语义，可提高跨媒体检索的准确度，从而大幅度提升跨媒体检索效果。
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公开(公告)号：CN106095588A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610488505.6
申请日：2016-06-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06F9/50 , G06F9/5027 , G06F9/4887 , G06F9/5038 , G06F9/5066
Abstract: 本发明公布了基于GPGPU平台的CDVS提取过程加速方法，对CDVS提取过程的特征检测和局部描述符计算两个阶段，通过OpenCL通用并行编程框架实现其像素间可并行的各子阶段和特征点间可并行的各子阶段的运算逻辑与并行策略，并利用GPU的并行计算能力来实现加速；包括：划分GPU和CPU计算任务；重构图像的尺度空间金字塔存储模型；为GPU上各子阶段指定并行策略；应用局部内存弱化访存瓶颈。采用本发明技术方案，能够加速CDVS提取过程，提取性能获得显著提升。
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公开(公告)号：CN106060564A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610430071.4
申请日：2016-06-16
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/593 , H04N19/80
CPC classification number: H04N19/593 , H04N19/80
Abstract: 一种帧内预测参考像素点滤波控制方法、装置及编码器，属于视频/图像编解码技术领域。对帧内待预测块的参考像素组中各参考像素点进行滤波处理时，当前待滤波的目标参考像素点若不是为参考像素组中的边缘参考像素点时(S202)，获取该目标参考像素点与其相邻n个参考像素点之间的像素差异值(S203)，选择与该像素差异值对应滤波等级的滤波器对目标参考像素点进行滤波(S204)。也即对参考像素组中未处于边缘的各参考像素点，根据这些参考像素点的局部差异特性灵活配置对应滤波等级的滤波器，滤波处理的灵活性、自适应性以及滤波效果更好。
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