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公开(公告)号：CN105791877A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610147472.9
申请日：2016-03-15
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/82 , H04N19/176 , H04N19/117 , H04N19/147
CPC classification number: H04N19/82 , H04N19/117 , H04N19/147 , H04N19/176
Abstract: 本发明实施例提供了一种视频编解码中自适应环路滤波的方法。该方法主要包括：对输入的重构视频图像进行图像块划分，根据图像块组成相似块矩阵，对所述相似块矩阵进行奇异值分解，得到所述相似块矩阵的奇异值；计算出所述重构视频图像的标准差，根据所述重构视频图像的标准差、编码模式和量化参数确定所述相似块矩阵的收缩滤波阈值，利用所述收缩滤波阈值对所述相似块矩阵的奇异值进行收缩滤波；利用收缩后的奇异值重构所述相似块矩阵内的图像块，得到自适应环路滤波的视频图像。本发明实施例利用视频图像内部非局部相似性提出了自适应的滤波控制参数估计方法，实现视频编码解码中高效的自适应环路滤波，有效提高了视频压缩性能。
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公开(公告)号：CN103002282B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201210455329.8
申请日：2012-11-13
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/186 , H04N19/124 , G06T7/00
Abstract: 本发明提供了一种颜色数目自适应决策方法和图像压缩方法，涉及数字信号处理技术领域。该颜色数目自适应决策方法包括以下步骤：从给定初始较小的颜色数目开始进行搜索；计算对应的图像量化失真和失真变化率；当图像量化失真或失真变化率小于设定阀值时或者颜色数目超过给定的最大颜色数目，其对应的颜色数目为最终量化所需颜色数目。该图像压缩方法，包括以下步骤：首先利用颜色数目自适应决策方法得到给定图像的合理颜色数目；接着利用颜色自适应量化算法将图像量化为给定的颜色数目；最后采用PNG压缩算法对图像进行压缩。本发明具有压缩效率高等优点。
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公开(公告)号：CN104702963A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510080866.2
申请日：2015-02-13
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/82 , H04N19/186
Abstract: 本发明公开了一种自适应环路滤波的边界处理方法及装置，所述边界处理方法包括：根据序列的当前最大编码单元的上边界和下边界，确定滤波区域；以及确定所述滤波区域的左边界外和右边界外的像素是否可用，且在自适应环路滤波ALF过程中，对于不可用的像素样本，使用所述滤波区域内距离该像素样本最近的像素样本代替。本发明解决了ALF滤波过程中的边界处理问题，充分利用了像素之间的相关性，以微小的编码性能损失为代价，降低了自适应环路滤波器实现过程中的硬件成本。
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公开(公告)号：CN101710993B
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN200910241349.3
申请日：2009-11-30
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于块的自适应超分辨率视频处理方法及系统。所述方法包括：对视频图像，选择基于块的下采样模式；依据所述下采样模式，对当前视频图像进行下采样，获取下采样块；结合块编码预测模式和所述下采样模式，选择依据率失真的编码模式，对获取的所述下采样块进行编码；对编码的下采样块进行解码，获取解码后的下采样块，并对其进行类型划分，基于所述下采样块的类型，对所述下采样块进行上采样，获取上采样重建块；基于本发明，能够提高中、低码率下视频编码的压缩效率，同时能够保证高码率下，编码性能不低于传统的混合编码的性能。
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公开(公告)号：CN119334347A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411272322.1
申请日：2024-09-11
Applicant: 北京大学
IPC: G01C21/20 , G06F30/20 , G06F30/13 , G06F111/18
Abstract: 本申请公开了一种虚拟现实的导览信息生成方法、装置、介质及电子设备，方法包括：获取虚拟现实场景的场景数据；根据场景数据，识别虚拟现实场景中导航所需关注的关键3D对象；基于用户在虚拟现实场景中的预设视觉感知特征，获取移动过程中无碰撞的可访问点作为可访问点集；基于可访问点集以及关键3D对象，生成用户获取最佳视觉效果的最终视点集，作为表示视点的元素；根据可访问点集，生成表示导航路径的元素；可视化表示导航路径的元素和表示视点的元素，得到虚拟现实场景的导览信息。因此，采用本申请实施例，利用场景中的3D对象和视觉感知特征，可生成符合用户自然视觉和场景特征的导航路径，显著提升用户体验，增强用户对虚拟环境的记忆效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116137050B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310416460.1
申请日：2023-04-19
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种三维真人模型处理方法、处理装置、电子设备及存储介质。该三维真人模型处理方法，包括：将输入的三维真人模型划分为粗粒度层和细粒度层；基于原始参数化真人模型SMPL、所述粗粒度层和所述细粒度层，获取与所述输入的三维真人模型相对应的编码数据；根据所述编码数据在解码端重建并输出三维真人模型。本申请实施例提供的三维真人模型处理方法，提高了三维真人模型传输后的视觉质量，能够在保证视觉感知效果的基础上极大节省三维真人模型传输过程中的码率。
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公开(公告)号：CN111901595A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010603341.3
申请日：2020-06-29
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/154 , H04N19/177 , H04N19/42 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的视频编码方法及装置、介质，该编码方法包括：对待编码帧序列中的第一设定帧图像进行编码，以得到初始编码结果；对待编码帧序列进行像素级分割，以得到分割掩膜序列；根据分割掩膜序列对第二设定帧图像进行编码，以得到图像重构结果；再利用图像重构结果中的分割掩膜所在区域的像素生成像素级的视频帧；可通过图像分割方式将像素级的视频帧与初始编码结果进行像素级图像融合。该编码装置包括初始编码模块、分割网络模块、结果重构模块、生成网络模块及图像融合模块。区别于主流的基于块的混合视频编码框架，本发明基于像素级别图像的分析与合成，能够显著提高对视频中非刚性运动内容的重构质量。
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公开(公告)号：CN104902285B
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201510262890.8
申请日：2015-05-21
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/625 , H04N19/124 , H04N19/147
Abstract: 本发明实施例公开了一种图像编码方法，通过率失真优化的量化表计算方法和基于人眼视觉特性的区域自适应系数收缩方法对图像进行编码；本发明通过率失真优化的量化表计算方法和基于人眼视觉特性的区域自适应系数收缩方法对图像进行编码，在压缩图像主观质量相同的条件下，减小图像文件大小。
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公开(公告)号：CN103955934A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410188486.6
申请日：2014-05-06
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一组新的结合图像显著性区域分割的图像模糊判别特征，以及基于该组特征的图像模糊检测算法。它基于图像全局区域特征和关注区域特征的无参考图像的模糊估计；对于图像的特征，使用了图像不同分辨率下梯度跳变和图像非零二阶导数的绝对值的均值作为区别图像模糊与否的判别特征；对于图像的分割，利用显著性检测算法进行图像的分割。本发明根据人眼显著性区域，利用显著性检测算法进行图像的分割，这种分割更加符合人眼对于图像模糊与否的判断；对于显著性检测算法的选择，本发明选择了基于二维log-gaborwavelets的显著性检测算法，它更加适用于对模糊图像的估计与检测。
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公开(公告)号：CN103955885A
公开(公告)日：2014-07-30
申请号：CN201410189740.4
申请日：2014-05-06
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明具体涉及一种基于图像模板的无水印图识别算法，属于图像处理及模式识别技术领域，建立无水印图像模板，利用该图像模板匹配相似图像；对相似图像进行色彩空间转换和分辨率转换，将相似图像变换相同大小的灰度图像；对灰度相似图像对应位置的像素进行中值滤波，中值滤波的结果作为初始匹配模板；对初始匹配模板进行DCT变换，得到最终匹配模板；计算相似图像与最终匹配模板的差，选择匹配误差最小的灰度相似图像对应的输入图像作为无水印图像输出；本发明和现有技术相比所具有的有益效果：程降低了图像集中的非相似部分，使后续通过中值滤波处理得到的模板内容更加接近无水印的图像。
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