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公开(公告)号：CN105975929A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610287163.1
申请日：2016-05-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/00 , G06K9/00348 , G06K9/00711 , G06K9/6227
Abstract: 本发明公布了一种基于聚合通道特征的快速行人检测方法，包括前期位置标定过程和后期位置筛选过程；前期位置标定过程聚合输入视频或图像中的多个通道特征信息，构建输入图像或视频在尺度空间中的图像金字塔，对每个尺度计算各个通道特征的图像，识别作为存在行人判别依据的特征，初步提取行人位置；后期位置筛选过程使用卷积神经元网络分类器对前期标定的每个位置做进一步筛选，进一步检测图片或视频中出现的行人，得到检测结果。采用本发明技术方案，在训练数据量大时，分类器可自动选择出具有较好识别能力的特征，作为行人判别依据，方法的鲁棒性高；也提高了行人检测的精度。
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公开(公告)号：CN105574823A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510926438.7
申请日：2015-12-14
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
CPC classification number: G06T5/003 , G06T5/00 , G06T2207/10004
Abstract: 一种失焦模糊图像的去模糊方法和装置，先采用预设模糊核对输入的原始图像进行模糊处理，得到再模糊图像；根据模糊处理过程中图像边缘信息的变化对原始图像的边缘区域像素的模糊量进行估计，得到稀疏模糊量图；根据稀疏模糊量图对原始图像的非边缘区域像素的模糊量进行估计，得到完整模糊量图；根据所述完整模糊量图进行去模糊处理，得到去模糊图像。本申请提供的方法和装置中，由于使用了图像模糊后的边缘信息的变化来得到模糊量图，可以使得到的模糊量图更加准确，从而提高去模糊图像的质量。
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公开(公告)号：CN105517677A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201580000247.6
申请日：2015-05-06
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: A99Z99/00
CPC classification number: G06T7/50 , G06K9/4604 , G06T5/005 , G06T5/20 , G06T5/40 , G06T5/50 , G06T7/11 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06T2200/04 , G06T2207/10024 , G06T2207/10028 , G06T2207/20032 , G06T2207/20192
Abstract: 一种深度图/视差图的后处理方法和装置，在进行不整齐边缘区域检测时，采用边缘信息与分块信息相结合的思路。对彩色图像进行图像分块时，先对彩色图像进行超像素分割；将灰度范围分为预设个区间，对于每个超像素，统计得到所有像素点落在所述区间内的直方图；判断当前超像素中，区间分布值最大的区间所含的像素数与当前超像素中的全部像素数的比值是否小于第一阈值，如果是，则采用基于颜色分块的方法对当前超像素进行进一步分割。在保证图像处理速度的同时，提高彩色图像分割的准确性，从而提高不整齐边缘区域检测的准确性。
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公开(公告)号：CN105046658A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510363228.1
申请日：2015-06-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种低照度图像处理方法和装置，针对原有的低照度图像对比度增强技术中存在的噪声放大问题，提出在进行对比度增强操作前，加入噪声抑制滤波器，采用第一滤波系数和第二滤波系数对低照度图像的反色图像进行平滑处理，在增强图像对比度的同时抑制随机噪声。根据图像的局部块内特征，计算图像的纹理和噪声水平参数，根据纹理和噪声水平参数，对平滑处理后的第一平滑图像和第二平滑图像进行加权平均。针对反色图像的梯度图像进行纹理结构提取后得到纹理图像，将其与加权图像相加，对加权图像进行锐化，起到增强图像细节的作用。因此，可以有效增强低照度图像的对比度，滤除各种噪声，同时保留图像色彩和细节，得到清晰逼真的复原图像。
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公开(公告)号：CN104994397A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510397733.8
申请日：2015-07-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/85 , H04N19/154
CPC classification number: H04N19/154 , H04N19/85
Abstract: 本发明公开一种基于时域信息的自适应视频预处理方法，步骤如下：步骤S1、读入一帧视频图像数据；步骤S2、获得各像素基于时域信息的加权系数；步骤S3、计算各像素的双边滤波值；步骤S4、根据加权系数和双边滤波值，让处理后的像素点的值取自于原像素及该像素双边滤波值的加权和，获得视频预处理值。本发明基于各像素的双边滤波值和加权系数处理原始图像，所获得的值为双边滤波值和原始像素值的加权和，实现了在运动估计准确以及相对静止区域保持其时域信息不变，在运动估计剧烈以及残差估计相对不准确的区域通过双边滤波实现降噪的边界保存效果，可最大程度地保留视频前后帧之间的时域相关性，并同时获得明显的码率下降和主观质量的提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104992442A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510397771.3
申请日：2015-07-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/00 , G06T2207/10021 , G06T2207/10024 , G06T2207/20228
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，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，通过对视频帧进行相应图像处理，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：CN104488266A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201380000789.4
申请日：2013-06-27
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/00
CPC classification number: H04N19/146 , H04N19/119 , H04N19/126 , H04N19/136 , H04N19/176 , H04N19/18 , H04N19/186 , H04N19/1883 , H04N19/61 , H04N19/625 , H04N19/70
Abstract: 本申请公开了一种AVS视频压缩编码方法及编码器，主要采用计算所得待编码图像的平均亮度值以及每一频带的平均变换系数，对量化矩阵中每一频带的初始加权量化系数进行调整，得到用于量化的最终加权量化系数，从而可采用最终加权量化系数组成的量化矩阵，对变换所得不同频点的变换系数进行不同步长的量化。这样，量化过程能充分考虑到待编码图像本身的属性，自适应地进行量化矩阵中加权量化系数的调整，在保证视频编码质量的同时，有效降低了编码码率。
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公开(公告)号：CN104396246A
公开(公告)日：2015-03-04
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：CN104063856A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410230840.7
申请日：2014-05-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种快速超分辨率图像重建方法和装置，本申请提供的一种快速超分辨率图像重建方法和装置中，在对原始图像进行超分辨率图像重建过程中至少采用基于纹理结构约束的迭代后向映射的方式对原始图像进行处理，以增强图像的纹理细节，从而提高超分辨率图像的高频细节质量。
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公开(公告)号：CN102647602B
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201110040029.9
申请日：2011-02-17
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N13/00
Abstract: 本发明涉及一种基于GPU加速的2D视频转3D视频系统，它包括一个深度线索提取模块、一个深度图生成模块、一个深度图优化模块、一个左右视生成模块、一个合成模块和一个输出模块，其特征在于：所述深度线索提取模块和输出模块位于CPU，在CPU上执行；所述深度图生成模块、深度图优化模块、左右视生成模块、合成模块等位于GPU，在GPU上执行；所述各模块组织成三个线程，CPU工作线程驱动深度线索提取模块，GPU工作线程驱动深度图生成模块、深度图优化模块、左右视生成模块、合成模块，CPU输出线程驱动输出模块；所述三个线程以流水方式并行执行。
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