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公开(公告)号：CN110324638A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910689148.3
申请日：2019-07-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/176 , H04N19/132 , H04N19/186 , H04N19/60 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了混合视频编码标准中基于多尺度神经网络的帧内预测算法，属于视频编码技术领域。所述帧内预测算法包括：步骤一：获取当前编码块的预测值；步骤二：将当前编码块与相邻的L-型重构像素拼接成更大的图像块；步骤三：将拼接后的图像块输入到多尺度特征提取网络获得多尺度特征；步骤四：将多尺度特征输入到复原网络中，通过使用卷积层实现图像预测模块的复原，获得当前编码块更准确的预测块。所述帧内预测算法能够有效提高混合视频编码标准中帧内预测的准确性。
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公开(公告)号：CN109672891A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811590708.1
申请日：2018-12-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/42 , H04N19/176 , H04N19/124 , H04N19/91 , H04N19/182 , H04N19/119 , H04N19/61
Abstract: 本发明是JPEG图像的无损二次压缩方法，属于图像无损压缩技术领域。所述方法通过提取原始JPEG图像的相关信息，对编码块进行预测，并对预测块进行变换量化后，得到预测块的变换量化系数，并将此预测块的变换量化系数与从原始JPEG图像得到的当前编码块的原始变换量化系数做差，并对差值进行熵编码，从而在保证JPEG图像质量没有损失的同时，实现了对JPEG图像的有效压缩。本发明的有益效果是，本发明相比现有压缩方法对JPEG图像实现了更高的压缩性能，并可以避免JPEG图像质量的损失。本发明基于JPEG二次编码的特点对编码过程进行了针对性的设计，提出了新的编码块划分和遍历方法，以及新的熵编码预处理方法等，从而可以进一步提升编码性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105491390B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201510861669.4
申请日：2015-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/176 , H04N19/11 , H04N19/59 , H04N19/186 , H04N19/147
Abstract: 混合视频编码标准中的帧内预测方法，属于视频编码领域。本发明的目的是为了有效地处理视频序列中存在的复杂块，如由于物体或者摄像机运动导致的视频模糊，多方向的复杂块等，而提出一种混合视频编码标准中帧内预测方法，以进一步提升视频编码的性能。该帧内预测方法，利用两个不同的预测模式来得到两个不同的预测值。通过对这两个预测值进行加权得到当前编码块的一个新的预测。获取当前编码块的周围若干个相邻已编码块的帧内编码模式信息，选择其中一个模式为模式一；在模式一的基础上，选择另外一个帧内模式为模式二。利用两个不同预测模式合成的预测值，能够处理视频序列中的复杂块，从而使得编码效率得到进一步提高。
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公开(公告)号：CN104935938B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510415613.6
申请日：2015-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/51 , H04N19/503 , H04N19/56
Abstract: 一种混合视频编码标准中的帧间预测方法，属于视频编码领域。本发明的目的是为了有效地处理视频序列中存在的变形运动，而提出一种混合视频编码标准中帧间预测方法，以进一步提升视频的编码性能。获取当前编码块的周围若干个相邻已编码块的运动信息；根据获取的邻近编码块的参考索引获取当前编码块中每个划分单元的参考索引；根据获取的邻近编码块的参考索引和获取的当前编码块中每个划分单元的参考索引对邻近编码块的运动矢量进行处理，获取当前编码块中每个划分单元的运动矢量。利用当前编码块相邻已编码块的运动信息对当前块的运动信息进行预测，使得视频序列中存在的变形运动得到有效地描述，编码效率得到进一步提高。
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公开(公告)号：CN105306944A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510861687.2
申请日：2015-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/186 , H04N19/154 , H04N19/103
Abstract: 混合视频编码标准中色度分量预测方法，属于视频编码领域。本发明的目的是为了有效的去除视频中色度分量与亮度分量以及色度分量之间的相关性，而提出一种混合视频编码标准中色度分量预测方法，以进一步提升视频编码的性能。在通过线性模型进行色度分量预测时，利用当前编码块周围重建的像素点来计算线性模式的参数；在进行参数计算时，增加周围有效像素点，移除周围不可用的像素点；根据得到的参数，对于Cb色度分量，通过已重建的亮度分量Y对其进行预测；而对于Cr色度分量，通过已重建的亮度分量Y和已重建的色度分量Cb对其进行预测。本发明通过块周围有效的像素点计算模型参数，以及通过亮度分量Y和色度分量Cb自适应地对色度分量Cr进行预测，使得编码效率得到进一步提高。
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公开(公告)号：CN104935938A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510415613.6
申请日：2015-07-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04N19/51 , H04N19/503 , H04N19/56
Abstract: 一种混合视频编码标准中的帧间预测方法，属于视频编码领域。本发明的目的是为了有效地处理视频序列中存在的变形运动，而提出一种混合视频编码标准中帧间预测方法，以进一步提升视频的编码性能。获取当前编码块的周围若干个相邻已编码块的运动信息；根据获取的邻近编码块的参考索引获取当前编码块中每个划分单元的参考索引；根据获取的邻近编码块的参考索引和获取的当前编码块中每个划分单元的参考索引对邻近编码块的运动矢量进行处理，获取当前编码块中每个划分单元的运动矢量。利用当前编码块相邻已编码块的运动信息对当前块的运动信息进行预测，使得视频序列中存在的变形运动得到有效地描述，编码效率得到进一步提高。
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公开(公告)号：CN102186087B
公开(公告)日：2013-06-12
申请号：CN201110172229.X
申请日：2011-06-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 用于二进制算术编码可并行的非零系数上下文建模方法，它涉及视频编码的上下文建模技术。它为解决现有二进制算术编码在对非零系数进行上下文建模过程中存在对上下文产生数据的依赖关系，使编码系统的数据吞吐率降低的问题而提出。一：定义变换量化块中系数、非零系数的个数；二：对非零系数二值化得到bin序列，三：以非零系数的位置信息和该变换量化块中非零系数的个数为第一上下文进行上下文建模；四：计算绝对值为abs(Li)的非零系数在第一上下文下取值的概率分布；五：对Li的绝对值减1进行二值化，六：利用等概率分布进行上下文建模。它可使不同的非零系数的上下文建模过程同时进行，实现了编码过程中多个上下文建模并行执行。
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