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公开(公告)号：CN105791867A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610168597.X
申请日：2016-03-23
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明提供了一种基于边界自适应变换的优化视频数据编码方法。该方法主要包括：根据视频编码的现有DCT变换矩阵生成新型变换矩阵，将新型变换矩阵和现有DST/DCT变换矩阵组成新型变换矩阵集合；根据预测模式、变换单元大小以及变换单元的边界信息与预测单元的边界信息关系，从新型变换矩阵集合中选择一组变换矩阵；利用所述一组新型变换矩阵对输入的视频数据进行变换，生成编码码流。本发明充分利用了帧间预测后残差矩阵的分布特性，基于预测单元和变换单元的边界信息，对不同的边界特性采用不同的变换矩阵对其进行变换。该优化方法可以根据帧间预测后残差的特性，针对性地选择更为有效的变换矩阵进行变换，从而提高编码效率。
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公开(公告)号：CN104506867A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410720721.X
申请日：2014-12-01
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/196 , H04N19/86
Abstract: 本发明公开了一种采样点自适应偏移的参数估计方法及装置，该方法包括：GPU使用预设线程数量，首先确定当前编码帧中的所有编码块的SAO统计信息；根据所述编码块的依赖关系，进行决策处理，得到所述编码帧的所有编码块的SAO参数。通过本发明，利用GPU，通过对编码块的像素值进行相应统计，完成每个编码块的SAO参数的决策，借助于GPU的并行处理能力实现该处理模块的加速，帮助实现CPU+GPU混合编码架构的编码的加速。
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公开(公告)号：CN111901590B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010604086.4
申请日：2020-06-29
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/176 , H04N19/513 , H04N19/56 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种用于帧间预测的细化运动矢量存储方法，方法包括：获取当前编码块的运动矢量预测值，并基于所述运动矢量预测值搜索当前编码块的实际运动矢量；依据所述实际运动矢量获取当前编码块的细化运动矢量；若当前编码块位于所属编码树单元的预设边界，则存储所述细化运动矢量；若当前编码块不位于所属编码树单元的预设边界，则存储所述实际运动矢量。由于只存储位于编码树单元的预设边界的编码块的细化运动矢量，可以保证提升运动矢量预测准确性的前提下，不降低各个编码块运动矢量存储的等待时间，以在保证编解码复杂度不发生变化的条件下有效提升编解码效率。
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公开(公告)号：CN111890355A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010603351.7
申请日：2020-06-29
Applicant: 北京大学
Inventor： 罗法蕾
Abstract: 本申请提供一种机器人标定方法、装置及系统。其中，所述方法包括：控制全息投影装置在机器人的相机前方投射全息标定影像；控制所述机器人的机械手臂运动，以使所述机械手臂前端点击所述全息标定影像中的多个预设标定点；采用相机拍摄所述机械手臂点击所述预设标定点的标定图像；基于所述标定图像，确定所述机器人的手眼标定关系。本申请既可以避免标定板产生的标定误差，从而提高标定精度，又不会对机器人手臂造成物理损伤，有助于确保机器人手臂动作精度和使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111654708A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010509219.X
申请日：2020-06-07
Applicant: 咪咕文化科技有限公司 , 北京大学 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04N19/513 , H04N19/56 , H04N19/577 , H04N19/593
Abstract: 本发明实施例提供一种运动矢量获取方法、装置及电子设备，涉及视频处理技术领域，以解决帧间编码性能低的问题。该方法包括：利用所述运动矢量细化算法，获得当前块用于帧间预测的运动矢量偏移值；利用所述运动矢量偏移值，对所述当前块用于帧间预测的已有的运动矢量进行更新，获得更新后的运动矢量；存储所述更新后的运动矢量。
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公开(公告)号：CN108235018A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711336351.X
申请日：2017-12-13
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/149 , H04N19/154 , H04N19/159 , H04N19/19
Abstract: 本发明公开了一种基于拉格朗日乘子模型的点云帧内编码优化方法及装置，属于点云数字信号处理领域。所述方法包括：对点云数据进行离线训练得到拉格朗日乘子模型；将点云数据按照不同模式分别进行映射，得到不同的映射数据，对各映射数据分别进行独立编码得到对应的各编码结果；根据拉格朗日乘子模型及各编码结果，筛选出不同模式中的最优模式。本发明中，对点云数据进行不同模式的映射，相比于单模式映射，提供了更多的编码选择，充分利用了无序点云数据间的相关性；同时基于训练得到的拉格朗日乘子模型在不同的映射模式中确定最优模式，提高了编码性能，提升了点云数据的整体编码效果。
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公开(公告)号：CN106803963A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710086852.0
申请日：2017-02-17
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/597 , H04N13/00
CPC classification number: H04N13/161 , H04N19/597
Abstract: 一种多视点视频编码中的局部视差矢量获取方法，将当前预测单元PU相邻已经编码的左边、左上、上边、右上、左下五个候选区域划分为若干个l×w大小的块，按照一定的顺序考察当前候选区域所有划分的块中是否含有视差矢量来决定是否考察下一候选区域，如果当前候选区域均没有可以使用的视差矢量则扩大相邻区域得到新的候选区域，直到当前候选区域所有划分的块中存在视差矢量或候选区域到达设置的最大相邻区域为止，最后利用当前候选区域l×w块中的所有视差矢量求均值获得当前预测单元的局部视差矢量。本方法解决了当前3D‑HEVC中获取视差矢量的来源较少，易由默认导出的零矢量代替视差矢量导致不准确，3D‑AVS中利用全局信息导出视差矢量不够准确的问题。
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公开(公告)号：CN106791835A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201710117803.9
申请日：2017-03-01
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/105 , H04N19/147 , H04N19/517 , H04N19/159 , H04N19/577 , H04N19/154
Abstract: 本发明公开一种参考图像管理方法，该方法通过构建，移入，删除等操作管理视间参考图像队列的方法，并通过CU(coding unit)层的标识符来进行编码，从而与时域参考帧管理相结合形成一套完整的参考帧管理方法。其具体包括对依赖视点的编码，新增一个视间参考图像队列，单独管理视间参考图像，而不是在原本时域参考帧队列中替换某些时域参考帧的方式。对于视间参考标识符的标记是以CU为单位，视间参考模式对应的语法元素进行编码到码流。该方法的优势在于既不改变原来时域参考帧的管理方式，又有利于视间参考帧从一帧到多帧的扩展。通过该方法，可以大幅度提高依赖视点的编码性能。
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公开(公告)号：CN104702957A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510091702.X
申请日：2015-02-28
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/523 , H04N19/53 , H04N19/567
Abstract: 本发明公开了一种运动矢量的压缩方法和装置，以解决现有技术中对运动矢量压缩编码时间耗时长、性能局限的问题。所述方法包括搜索运动矢量的像素精度区域，对所述运动矢量按照两个不同的像素精度区域进行搜索；对第一区域的MV采用第一表示法进行表示，对第二区域的MV采用第二表示法进行表示。本发明通过在运动搜索的过程中对所述运动矢量按照不同像素精度区域的方式进行分区搜索，对低像素精度区域的部分像素进行舍弃，而后对不同像素精度区域的MV进行适当的转换并采用不同的表示方法进行表示，从而达到压缩运动矢量的目的，对压缩后的运动矢量进行编码，减少了码流，优化了运动估计性能，提高了运动估计速度，实现编码性能的增益。
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