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公开(公告)号：CN103546749B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201310480055.2
申请日：2013-10-14
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/00 , H04N19/61 , H04N19/625 , H04N19/91 , H04N19/96
Abstract: 本发明涉及一种利用残差系数分布特征和贝叶斯定理优化残差编码的方法。本方法的操作步骤如下：（1）按照控制文件里设定的顺序读取视频序列的每一帧图像，（2）对每帧图像的亮度和色度值进行帧内预测和帧间预测，从而求得残差系数，（3）根据残差系数对残差块TU（最大为32×32）进行纹理判定或进行贝叶斯模型判定，从而决定是否提前中止分块编码，（4）对整块TU进行DCT变换和量化，从而求得量化参数，（5）对量化系数进行熵编码，最后以比特流的形式输出。本发明在保证编码质量的损失可以忽略不计的情况下，提高了视频编码速度，更有利于视频的实时采集。
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公开(公告)号：CN105654142A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610006517.0
申请日：2016-01-06
Applicant: 上海大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6265 , G06K9/6269 , G06K9/6277 , G06K9/629
Abstract: 本发明公开了一种基于自然场景统计的无参考立体图像质量评价方法。其主要步骤如下：（1）利用能量增益控制双目融合模型来对立体图像中的左右图像进行融合，生成中央眼图像；（2）在上述得到的中央眼图像上进行分析，提取能够准确地反映2D图像质量的相关特征；（3）利用视差匹配算法来计算立体图像的双目视差；（4）根据上一步中计算得到的双目视差和其他3D视觉特性来提取能影响3D视觉感知质量的特征；（5）最后，由上述得到的2D特征和3D特征构成特征向量，利用支持向量机进行模型训练和测试。本发明提出的方法能够准确的预测立体图像质量的客观值，且与人眼感知有很高的吻合性。
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公开(公告)号：CN105611287A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201511015763.4
申请日：2015-12-29
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/597 , H04N19/176
CPC classification number: H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/176 , H04N19/597
Abstract: 本发明公开了一种低复杂度的深度视频和多视视频编码方法，首先利用深度图的均值和方差将深度宏块分为平坦区域和复杂区域，对于平坦区域深度宏块，从SKIP模式和 Inter 16x16模式中选择RD cost最小的一个作为帧间候选模式，对于复杂区域深度宏块，判断所述深度宏块对应的纹理宏块的编码模式是否为SKIP模式，如果是，从SKIP模式和 Inter 16x16模式中选择RD cost最小的一个作为帧间候选模式，否则遍历所有的帧间模式选择RD cost最小的一个作为帧间候选模式，对于所有深度宏块，遍历所有的帧内模式选择RD cost最小的一个作为帧内候选模式，再选择帧间候选模式和帧内候选模式中RD cost最小的一个作为编码模式。本发明在保证视频质量的同时降低了深度视频的编码复杂度，且维持码率不变。
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公开(公告)号：CN103546749A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310480055.2
申请日：2013-10-14
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/00 , H04N19/61 , H04N19/625 , H04N19/91 , H04N19/96
Abstract: 本发明涉及一种利用残差系数分布特征和贝叶斯定理优化残差编码的方法。本方法的操作步骤如下：（1）按照控制文件里设定的顺序读取视频序列的每一帧图像，（2）对每帧图像的亮度和色度值进行帧内预测和帧间预测，从而求得残差系数，（3）根据残差系数对残差块TU（最大为32×32）进行纹理判定或进行贝叶斯模型判定，从而决定是否提前中止分块编码，（4）对整块TU进行DCT变换和量化，从而求得量化参数，（5）对量化系数进行熵编码，最后以比特流的形式输出。本发明在保证编码质量的损失可以忽略不计的情况下，提高了视频编码速度，更有利于视频的实时采集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101369348B
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN200810040630.6
申请日：2008-11-07
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种汇聚式相机的多视点采集/显示系统中新视点重建方法。本发明针对汇聚型相机采集方式，首先建立了汇聚式相机的几何模型，综合考虑采集系统所涉及各项参数，通过信号采样理论分析得到无失真重建视点的最优条件，然后又对场景的FPI图像进行了谱分析，得出场景EPI光谱特性与场景深度变化范围的关系。根据上述分析确定采样图像数目，并设计视点重建滤波器，通过插值技术为重建新视点生成采样图像，最后根据汇聚模型设计绘制重建方法得到一定范围内三维场景的新视点。实验时分别对具有相似参数的模拟系统及实际系统进行验证，得到良好的重建质量。本发明对于其他相机阵列类型及视点重建系统也具有参考价值。
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公开(公告)号：CN101674472A
公开(公告)日：2010-03-17
申请号：CN200910196532.6
申请日：2009-09-25
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种多视点视频编码的多级码率控制方法，该方法首先根据相关性函数在视点间合理分配码率，然后根据分层B图像比特分配策略实现帧层的比特分配，最后根据拉普拉斯率失真模型实现宏块层的码率控制，其步骤是：(1)建立多个视点同时编码的框架；(2)GGOP层比特分配和码率控制；(3)GOP层比特分配和码率控制；(4)Frame层比特分配和码率控制；(5)Macroblock层比特分配和码率控制等，当判断出当前GGOP是最后一个GGOP，则整个码率控制过程结束。该方法采用了拉普拉斯率失真模型，复杂度较低，计算量较小，码率控制的误差在1％之内，并有平均0.1dB左右的解码图像PSNR增益；在视点间进行了合理的比特分配，其视点编码图像的均衡性较好，具有实际操作性。
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公开(公告)号：CN101459849A
公开(公告)日：2009-06-17
申请号：CN200910044821.4
申请日：2009-01-04
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多视点编码搜索范围自适应调节的快速运动估计方法。它是基于宏块运动特性的自适应运动估计，通过相邻视点的空间相关性，提取相邻已编码视点的运动信息分析多视视频的特征，将宏块归类为三类宏块，即运动一致区域的宏块、运动中等一致区域的宏块以及运动复杂区域的宏块，对于运动简单或运动中等一致的区域，可适当降低搜索范围，对于运动复杂的区域，对搜索范围没有限制。由上述确定的搜索范围，进行自适应的运动估计，这样可以不降低编码效率的同时，大幅度降低编码复杂度。
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公开(公告)号：CN101436301A
公开(公告)日：2009-05-20
申请号：CN200810203979.7
申请日：2008-12-04
Applicant: 上海大学
IPC: G06T7/20
Abstract: 本发明涉及到一种视频编码中特征运动区域的检测方法，本方法能将视频序列中的特征运动区域快速的检测出来，特别是能够在背景剧烈运动以及背景纹理复杂的情况下有效的将一帧视频图像中的人眼感兴趣的特征运动区域有效的检测出来。它首先对视频帧进行滤波预处理，然后运用特征运动方程计算帧中的特征运动区域，再利用8方向运动模型来得到局部运动区域，最后综合特征运动区域和局部运动区域的宏块得到最终的特征运动区域。本方法自适应性较好，算法较简单，目标物体的检测比较准确。
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公开(公告)号：CN101018333A
公开(公告)日：2007-08-15
申请号：CN200710037375.5
申请日：2007-02-09
Applicant: 上海大学 , 上海广电(集团)有限公司中央研究院
Abstract: 本发明涉及一种空域可分级信噪比精细可分级视频编码方法。本方法基于高低分辨率均含增强层，通过空域分级编码与信噪比精细可分级编码相结合，不仅使得高分辨率视频且使得低分辨率视频具有精细可分级的增强层；在将低分辨率下的参考帧提供给选择高分辨率视频参考帧参考时，并将低分辨率运动矢量的两倍作为高分辨率视频运动估计的参考；在高分辨率下，运动补偿直接在空间预测残差帧之间进行。本方法与现有技术的MPEG－4的FGSS方法相比：当输入视频为CIF格式时，本方法在高分辨率下的平均亮度峰值信噪比(Y1－PSNR)增加0.52db且码率平均降低10.91％，低分辨率下的平均亮度峰值信噪比(Y0－PSNR)也增加0.20db且其质量也具有精细可分级的特性。
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