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公开(公告)号：CN118646876B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410677293.0
申请日：2024-05-29
Applicant: 南通大学
IPC: H04N19/14 , H04N19/597 , H04N19/11 , H04N19/593 , H04N19/147 , H04N19/136 , H04N13/161 , G06T9/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂度分级标注的深度图高效编码方法，属于三维视频中的深度图编码技术领域。解决了三维视频中深度图帧内编码复杂度高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、基于三维视频的纹理和深度特征对深度图的编码单元进行复杂度分级标注，建立数据集；S2、构建深度图复杂度分级划分网络，利用建立的数据集对网络进行训练，在无需预编码信息的前提下，实现深度图编码单元的复杂度分级；S3、制定基于深度图复杂度分级划分网络的深度图帧内高效编码方法流程图。本发明的有益效果为：在同等深度图重建质量下降低了深度图帧内编码复杂度，本发明利用已有编码信息完成分级标注，可批量标注，具有在实际工程应用中推广的潜质。
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公开(公告)号：CN117834885B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410042232.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 南通大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/154 , H04N19/19 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种基于VMAF感知失真测度的码率控制方法，属于视频编码中的码率控制技术领域。解决了基于机器学习的VMAF模型由于缺少具体解析式所导致的无法与编码器适配的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、建立以VMAF得分为指导的感知失真测度与编码器量化步长、图像纹理特性之间的映射关系；S2、制定基于感知失真的CTU级比特分配策略；S3、根据率失真优化理论，得到感知率失真函数，实现目标比特的分配。本发明的有益效果为：将主观视觉感知融入码率控制过程中，在保证码率控制精确性的同时，提高了视频率失真性能以及重建视频的主、客观质量。
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公开(公告)号：CN117834885A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410042232.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 南通大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/154 , H04N19/19 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种基于VMAF感知失真测度的码率控制方法，属于视频编码中的码率控制技术领域。解决了基于机器学习的VMAF模型由于缺少具体解析式所导致的无法与编码器适配的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、建立以VMAF得分为指导的感知失真测度与编码器量化步长、图像纹理特性之间的映射关系；S2、制定基于感知失真的CTU级比特分配策略；S3、根据率失真优化理论，得到感知率失真函数，实现目标比特的分配。本发明的有益效果为：将主观视觉感知融入码率控制过程中，在保证码率控制精确性的同时，提高了视频率失真性能以及重建视频的主、客观质量。
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公开(公告)号：CN116996697A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310910490.8
申请日：2023-07-24
Applicant: 南通大学
IPC: H04N19/65 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种面向HEVC编码框架的视频恢复方法，属于基于HEVC的视频处理技术领域。解决了HEVC低延迟编码配置下的视频帧级波动剧烈所引发的视频质量不佳的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、设计前向特征粗提取模块，去除批归一化层，保留原始图像的细节信息；S2、设计时序信息提取模块，利用双向长短时记忆网络，强化特征的时空信息表达；S3、设计质量增强模块，引入残差学习机制，提升网络收敛速度和性能。本发明的有益效果为：实现解码端视频观看质量的提升，在标准测试序列上，相较于利用HM‑16.5直接解码显示，PSNR提升了0.4419dB。
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公开(公告)号：CN116819751A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310805778.9
申请日：2023-07-03
Applicant: 南通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于差分的白光无透镜单帧弱共轭重构方法，在白光无透镜成像系统中无需使用额外元件以及复杂的算法，就可实现减弱共轭像以及提高单帧成像分辨率。包括：步骤一：利用光谱仪获得系统光源的光谱分布信息，并进行差分处理获得重构波长；步骤二：利用全息图减平均值法对采集的单帧图像进行预处理；步骤三：利用角谱传播公式生成不同离焦面的光强图，并基于清晰度判别因子确定离焦距离范围；步骤四：基于数值差分，计算步骤三中获得的距离范围内不同焦面上的差分分布，择优获得最终结果。本发明可以降低传统无透镜显微镜中光源谱宽的要求，有效降低系统的成本。在单帧图像采集情况下，提高了白光无透镜显微镜成像分辨率、减弱共轭像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110683648A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201810725478.9
申请日：2018-07-04
Applicant: 南通大学
IPC: C02F3/32 , C02F3/34 , H01M8/16 , C02F101/30
Abstract: 本发明涉及一种微生物燃料电池耦合人工湿地污水脱氮系统及方法，包括并排竖向布置的上行流单元和下行流单元，上行流单元包括由下至上依次布置的进水口、布水区、填料层、上行流阳极和上行流阴极，下行流单元包括由上至下依次布置的配水区、下行流阴极、填料层、下行流阳极、集水区和出水口，上行流单元和下行流单元的顶部之间通过连通管相连，上行流阴极和下行流阴极中均种植有湿生挺水植物，两个阳极之间通过金属钛丝相连，并分别与上行流阴极和下行流阴极以及外接的电阻形成两条回路。本发明促进人工湿地与微生物燃料电池两项技术的深度耦合，同步实现有机物去除、脱氮与生物产电，有望同时解决环境污染和能源危机双重问题。
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公开(公告)号：CN118869997A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410833512.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 南通大学
IPC: H04N19/146 , H04N19/132 , H04N19/42 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种面向超高清视频的压缩与重建联合优化方法，属于超高清视频压缩与重建技术领域。解决了超高清视频压缩与重建过程分离所导致的解码端因无法获取超高清视频的有效信息而引发的盲目重建的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、建立以数学建模为基础的超高清视频压缩与重建双向映射关系；S2、设计基于Transformer的超高清视频时空特征图信息增强交互机制；S3、构建基于时空特征图信息增强交互机制的超高清视频压缩与重建一体化框架。本发明的有益效果为：本发明面向超高清视频，突破了原有视频编解码框架，从架构设计上实现了超高清视频压缩与重建的联合优化。
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公开(公告)号：CN118646876A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410677293.0
申请日：2024-05-29
Applicant: 南通大学
IPC: H04N19/14 , H04N19/597 , H04N19/11 , H04N19/593 , H04N19/147 , H04N19/136 , H04N13/161 , G06T9/00 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V20/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂度分级标注的深度图高效编码方法，属于三维视频中的深度图编码技术领域。解决了三维视频中深度图帧内编码复杂度高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、基于三维视频的纹理和深度特征对深度图的编码单元进行复杂度分级标注，建立数据集；S2、构建深度图复杂度分级划分网络，利用建立的数据集对网络进行训练，在无需预编码信息的前提下，实现深度图编码单元的复杂度分级；S3、制定基于深度图复杂度分级划分网络的深度图帧内高效编码方法流程图。本发明的有益效果为：在同等深度图重建质量下降低了深度图帧内编码复杂度，本发明利用已有编码信息完成分级标注，可批量标注，具有在实际工程应用中推广的潜质。
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公开(公告)号：CN116996697B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202310910490.8
申请日：2023-07-24
Applicant: 南通大学
IPC: H04N19/65 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种面向HEVC编码框架的视频恢复方法，属于基于HEVC的视频处理技术领域。解决了HEVC低延迟编码配置下的视频帧级波动剧烈所引发的视频质量不佳的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、设计前向特征粗提取模块，去除批归一化层，保留原始图像的细节信息；S2、设计时序信息提取模块，利用双向长短时记忆网络，强化特征的时空信息表达；S3、设计质量增强模块，引入残差学习机制，提升网络收敛速度和性能。本发明的有益效果为：实现解码端视频观看质量的提升，在标准测试序列上，相较于利用HM‑16.5直接解码显示，PSNR提升了0.4419dB。
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公开(公告)号：CN117319679A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310894112.5
申请日：2023-07-20
Applicant: 南通大学
IPC: H04N19/503 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H04N19/149 , H04N19/119
Abstract: 本发明提供了一种基于长短时记忆网络的HEVC帧间快速编码方法，属于基于HEVC的视频编码技术领域。解决了HEVC中帧间编码过程计算复杂度高的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1、设计数据预处理模块，获取当前编码单元的预测模式及帧间残差信息；S2、引入长短时记忆网络，增强帧间快速编码模型的时序预测能力；S3、利用深层次编码单元划分信息指导浅层次编码单元的划分。本发明的有益效果为：可在保证编码质量的前提下，有效减少HEVC帧间编码过程的计算复杂度。
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