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公开(公告)号：CN112884073B
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202110302518.0
申请日：2021-03-22
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供了一种图像去雨方法及系统，构建基于递归残差空洞空间金字塔池网络的图像去雨模型；构建训练样本集；采用所述训练样本集，对所述图像去雨模型进行训练，得到无雨图像生成模型；将不同尺寸的雨图输入至所述无雨图像生成模型，得到对应的去雨图像。同时提供了一种相应的终端及存储介质。本发明基于递归残差空洞空间金字塔池网络，有效解决雨天图像恢复的问题；通过对雨图中多尺度信息的提取和融合，使得恢复的无雨图像质量更高，并引入长短期记忆网络模块，增强阶段之间的依赖性；引入了混合损失函数，使得恢复的图像细节更加精细，边缘更加清晰；能够有效地提高去雨重建图像的结构相似度和峰值信噪比，并在主观上也取得了更好的效果。
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公开(公告)号：CN112634278A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011188873.1
申请日：2020-10-30
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种新的基于超像素的恰可察觉失真模型。本模块的建立步骤为：1、输入图像处理，2、区域特征计算，3、建立区域权重模型，4、建立联合纹理粗糙度的对比掩蔽模型，5、获得基于超像素的感知模型。本发明在相关测试图像上进行试验，实验结果显示具有良好的准确性和鲁棒性。本发明引入区域权重模型和区域粗糙度调制模型，前者联合了区域层级的颜色对比度和凹形调制效应，用以估计各区域的视觉重要程度，后者是在Tamura纹理粗糙度的基础上细化窗口尺寸的选取，并考虑窗口间平均灰度差值的影响，用以估计各区域的纹理状况。
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公开(公告)号：CN110689509A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910849968.4
申请日：2019-09-10
Applicant: 上海大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于循环多列3D卷积神经网络的视频超分辨率重建方法。首先，使用光流算法估计出当前LR帧 和前一时刻LR帧 的光流图 然后，对网络重建的前一时刻的HR帧 做子像素反卷积(Sub-Pixel Deconvolution)后得到前一时刻HR帧的子图 使用光流图 对前一时刻HR帧的子图 进行运动补偿，得到运动补偿后的HR帧的子图 最后，将当前LR帧 和运动补偿后的HR帧的子图 输入到多列3D卷积网络中重建得到当前的HR帧 重建得到当前的HR帧 和当前LR帧也被用来重建下一时刻的HR帧 循环该算法，可以重建得到整个视频序列的HR帧。本发明方法在Vid4视频数据集上进行试验，都具有较高的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN105141967B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201510396817.X
申请日：2015-07-08
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/82 , H04N19/86 , H04N19/154
Abstract: 一种基于恰可觉察失真模型的快速自适应环路滤波算法，包括建立JND模型、利用所述JND模型将图像帧划分为感兴趣区域ROI和非感兴趣区域RONI，利用Canny算子将RONI划分为感兴趣平滑区域RONISR和感兴趣纹理区域RONITR，利用Canny算子将ROI划分为感兴趣平滑区域ROISR和感兴趣纹理区域ROITR：自适应滤波步骤。本发明针对HEVC编码结构，结合像素域JND模型和Canny算子，对ALF方法进行优化，去除视频中的感知冗余，提高编码效率；它可以快速找出不要ALF处理的区域，在不影响质量的情况下，大大降低自适应环路滤波器算法的复杂度。
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公开(公告)号：CN108259891A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810172989.2
申请日：2018-03-02
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双目时空内在推理机制的3D视频质量盲评估方法。首先，通过双目时空内在推理机制将3D视频的两个视点分别分解成多通道视频，包括能预测部分和不确定部分。结合左右视点和双目差值图的能预测部分和不确定部分得到6个通道的视频。然后，对每个视频建立多通道自然视频（Natural video statistics,NVS）统计模型，并提取NVS模型的统计参数作为视频质量的特征。最后，采用一个AdaBoosting径向基函数网络对数据进行训练得到一个将特征映射为视频质量的模型。本发明方法在IRCCYN和IMCL两个通用3D视频数据库上进行试验，都具有较高的鲁棒性和准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107371029A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710503913.9
申请日：2017-06-28
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/167 , H04N19/17 , H04N19/37 , H04N21/234 , H04L29/06
CPC classification number: H04N19/167 , H04L69/22 , H04N19/17 , H04N19/37 , H04N21/23418
Abstract: 本发明公开了一种基于内容的视频包优先级分配方法，首先，根据NAL类型得到初始的slice优先级顺序，参数集优先级最高，I帧、P帧的优先级次高。然后用显著性加权的结构相似性来表示空域感知重要性，用运动活动性表示时域感知重要性，并联合得到空时域感知优先级。将优先级信息写入到NAL 头文件中避免了产生额外的码流开销。信道解析NAL头文件，获取NAL类型和时空域感知优先级指标，从而确定每个视频包的优先级顺序。在丢包网络环境中，从低优先级开始丢弃，对高优先级的视频包予以保护。在解码端采用拷贝前一帧的简单方法进行错误隐藏得到解码视频。本发明方法在相同丢包率的情况下，视频质量比随机丢包方法得到的视频质量高，提高了视频传输的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN103124347B
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201210402003.9
申请日：2012-10-22
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/61 , H04N19/154 , H04N19/13 , H04N19/19 , H04N19/625 , H04N19/597 , H04N19/176
Abstract: 本发明涉及一种利用视觉感知特性指导编码量化过程的方法。本方法的操作步骤如下：(1)读取输入视频序列每一帧的亮度值大小，建立频域的恰可辨失真阈值模型，(2)输入视频序列每一帧经过视点内和视点间的预测，(3)对残差数据进行离散余弦变换，(4)动态调节当前帧中每个宏块的量化步长，(5)动态调节率失真优化过程中的拉格朗日参数，(6)对量化的数据进行熵编码，形成码流通过网络传输。本发明在保证主观质量基本保持不变的情况下，提高了视频压缩效率，更加适合在网络中传输。
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公开(公告)号：CN103475875A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310261818.4
申请日：2013-06-27
Applicant: 上海大学
IPC: H04N7/26
Abstract: 本发明涉及一种基于压缩感知的图像自适应测量方法。本方法的操作步骤如下：(1)对输入图像建立恰可辨失真阈值模型，(2)对不同图像区域，自适应采用不同的测量数目进行测量，(3)进行分块正交匹配追踪算法重建，(4)进行反离散余弦变换，生成图像。本发明对图像压缩感知中的测量过程进行了改进，改变了原有的对图像所有的区域进行单一数目测量的方式，而是根据人眼的视觉特性采取对图像不同区域自适应测量。在保证主观质量和客观质量保持不变的情况下，提高了图像的压缩效率。
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公开(公告)号：CN103327321A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310103059.9
申请日：2013-03-28
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种快速自适应建立频域凹形恰可辨失真模型的方法。本方法的操作步骤如下：(1)读取输入图像的亮度值大小，建立频域的恰可辨失真阈值模型；(2)快速定位出凹形点；(3)建立凹形恰可辨失真模型。本发明快速而准确的搜索出人眼的关注点，提出了基于频域凹形恰可辨失真模型。该模型可移植性强，适用于图像和视频编码器中，提高编码效率。
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公开(公告)号：CN102098516A
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN201110053291.7
申请日：2011-03-07
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多视点视频解码端的去块滤波方法。该方法包括视频编码和视频解码步骤，视频编码具体步骤如下：(1)选用包含视点间预测方式的编码结构。(2)计算该视点图像相对相邻视点的GDV值。(3)判断当前解码的视点序列号，将恒用到视点间预测的视点各帧每个宏块的视差矢量DV(v,f,i)和其对应的GDV进行对比，计算它们的差值DGD（DisparityofGDVandDV）。(4)根据DGD的大小将宏块分类，并将标志分类信息进行压缩存放。视频编码端具体步骤如下：(1)将压缩好的视频码流和二进制标志信息同时输入解码端。(2)在环路去块滤波之前，对宏块所在的位置、视点号、帧号和标志位信息进行判定。(3)如果上述判定成立，则使用边界强度GDV位移的方式从参考帧处直接获取该宏块各边边界强度的值。(4)如果判定不成立，就使用传统方法获取该宏块各边边界强度的值。(5)根据边界强度信息，按照多视点解码的默认方法进行自适应滤波。实验证明，该方法可以有效地加快去块滤波的速度。
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