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公开(公告)号：CN116486245A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310396890.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于层级特征融合的水下图像质量评价方法。包括：S1、提出一种水下图像的全层次特征提取方法；S2、提出一种多特征融合方案，构建一种基于全层次特征的质量评价方法。本发明方法考虑水下图像具有任务导向的背景，即水下目标检测和识别，结合人脑视觉识别原理，提取了水下图像的层级特征，并使用几个参数密度模型有效捕获失真，综合提出一种无参考的水下图像评价方法。此方法不需要大量数据进行训练，使得决策过程更加简单。
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公开(公告)号：CN109587482B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN201811514424.4
申请日：2018-12-12
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/159 , H04N19/176 , H04N19/44 , H04N19/50 , H04N19/70
Abstract: 本发明涉及一种基于置信度的帧内编码器优化方法，首先计算各模式的置信度，根据模式的置信度和角度构建二维矢量；其次，根据预测模式的置信度，进一步减少模式候选列表的数量。最后，基于预测模式的置信度，设定阈值以确定CU划分是否提前终止。本发明能够保证视频质量的前提下，大幅提高视频编码的效率。
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公开(公告)号：CN108881905B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201810882413.5
申请日：2018-08-04
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/122 , H04N19/124
Abstract: 本发明涉及一种基于概率的帧内编码器优化方法，包括以下步骤：步骤S1:构建预测候选模式列表；步骤S2:根据预测候选模式列表第一候选模式成为最佳预测模式的概率，提前终止模式选择；步骤S3:基于RD costs的对数正态分布，设定CU划分与否的依据，完成提前终止CU划分。本发明在视频质量的前提下，大幅提高视频编码的效率。
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公开(公告)号：CN111711810B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202010617647.4
申请日：2020-06-30
Applicant: 福州大学
IPC: H04N13/106 , H04N13/161 , H04N13/194 , H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于非对称码率分配的立体视频传输方法，包括以下步骤：步骤S1:基于左、右视点码率非对称情况下的立体视频感知质量，建立立体视频客观质量模型；步骤S2:根据立体视频客观质量模型，利用数学模型表达预测网络带宽过程和缓存状态变化的过程，建立基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型；步骤S3:在立体视频传输系统中，根据基于HTTP动态自适应流媒体技术的立体视频码率自适应传输算法模型，为每次视频片段下载请求提供最佳左、右视点码率组合，完成立体视频的传输。本发明可以有效预测立体视频质量，实现非对称码率的自适应传输。
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公开(公告)号：CN116486245B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202310396890.1
申请日：2023-04-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于层级特征融合的水下图像质量评价方法。包括：S1、提出一种水下图像的全层次特征提取方法；S2、提出一种多特征融合方案，构建一种基于全层次特征的质量评价方法。本发明方法考虑水下图像具有任务导向的背景，即水下目标检测和识别，结合人脑视觉识别原理，提取了水下图像的层级特征，并使用几个参数密度模型有效捕获失真，综合提出一种无参考的水下图像评价方法。此方法不需要大量数据进行训练，使得决策过程更加简单。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119763170A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411842778.7
申请日：2024-12-13
Applicant: 福州大学 , 厦门亿联网络技术股份有限公司
IPC: G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/24 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06T7/11 , G06T7/194 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T5/80
Abstract: 本发明提出一种全自动生成标准证件照的方法，首先对所采集的源图像进行关键点计算，进行辅助向量和对齐中心构建，获取远、近视角的人脸对齐图像；其次，进行头部姿态估计，并采用深度神经网络生成人脸转正图像；最后，将转正图像拼接入远视角对齐图像，进行修复和裁剪，生成标准的证件照；本发明能通过对自拍照的处理来得到符合人脸认证要求标准的证件照，通过自动地调整人脸的角度，并同时实现尺寸裁剪和背景替换功能，生成的证件照符合标准证件照的要求。
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公开(公告)号：CN111757129B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010645425.3
申请日：2020-07-07
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/96 , H04N19/124 , H04N19/176
Abstract: 本发明涉及一种面向VVC的快速帧内预测方法，包括以下步骤：步骤S1：构建HAD代价预测模型，预测每种预测模式的HAD代价，按从小到大的排序，并选择前若干个HAD代价的模式初始化CU候选模式列表；步骤S2:通过统计分析候选模式成为最佳模式的概率，优化CU候选模式列表；步骤S3:基于贝叶斯定理，在每个CU深度级别执行CU划分的提前终止，进一步进行VVC的下一步编码流程，从而加快编码时间。本发明实现在保证视频质量的前提下，有效地加快了视频的编码时间。
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公开(公告)号：CN108804392B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810543422.1
申请日：2018-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空约束的交通数据张量填充方法，获取不完整的交通数据，建立交通流数据张量；建立基于因子分解的张量填充模型；通过分析数据时空特性，构建时空约束张量，对所述基于因子分解的张量填充模型进行优化；进行加入时空约束的张量填充，恢复出原始交通数据。本发明提出的一种基于时空约束的交通数据张量填充方法，将一种基于因子分解的张量填充方法应用于交通数据恢复领域，并充分挖掘交通数据的时空相关性和低秩特性，提高了恢复完整交通数据的精度。
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公开(公告)号：CN116612011A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310739033.7
申请日：2023-06-21
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出了一种面向人脸监控图像超分辨率的质量测评方法及系统，包括以下步骤：步骤S1:设计人脸超分重建图像质量主观评价标准；步骤S2：规范人脸超分辨重建图像主观质量数据库构建方法；步骤S3：设计客观的人脸超分辨重建图像质量评价方法及系统。本发明可以对人脸超分辨重建算法进行准确的质量评估和优化，为监控系统中人脸图像的超分提供有效的指导和改进方向。
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公开(公告)号：CN115174898A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210744549.6
申请日：2022-06-27
Applicant: 福州大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/147 , H04N19/167
Abstract: 本发明提出一种基于视觉感知的率失真优化方法，包括以下步骤；步骤S1、以符合人眼恰可察觉失真标准的JND主观测试数据集来建立视频应用像素域的JND预测模型，并由该模型得到符合人眼视觉感受的JND阈值；步骤S2、推导拉格朗日乘数因子，用于降低视频中的感知冗余，在编码过程从视频中减少人眼无法察觉的视频数据；步骤S3、使用视频播放的显著性模型优化拉格朗日乘子权重系数，以优化视频编码过程的显著区域和非显著区域编码比特的分配；步骤S4、根据步骤S2、S3所得结果，将视频应用融合于率失真优化，充分发挥两种模型的优势；本发明能将数据驱动的像素域JND模型与显著度模型相结合，在保证视频感知质量的前提下，提高视频编码压缩率，实现率失真优化。
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