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公开(公告)号：CN104063855A
公开(公告)日：2014-09-24
申请号：CN201410230714.1
申请日：2014-05-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请提供一种基于分类字典库的超分辨率图像重构装置，该装置可以从训练图像中选取第一局部块以及降采样后对应的第二局部块，提取相应特征，组合得到一组字典组，再对多组字典组按照LBS和SES的计算值作为分类标记进行分类并进行预训练，得到包含多个带分类标记的字典组的分类字典库。在重构图像时，同样提取待重构图像上局部块的局部特征，并将局部块的LBS和SES分类与分类字典库中各字典的LBS和SES分类相匹对，即可以快速获取到匹对的字典，最后利用匹对的字典对该待重构图像进行图像重构。从而，可以在恢复图像的高频信息的同时，提升图像的超分辨率重构的效率。
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公开(公告)号：CN103747269A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310465557.8
申请日：2013-09-30
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种滤波器插值方法，包括：获取视频数据序列的序列信息；根据所述序列信息和预定规则确定所使用的插值滤波器；确定像素精度，并根据所述像素精度和所述插值滤波器的系数，插入分像素点。本申请还公开了一种滤波器。在本申请的具体实施方式中，根据序列信息和预定规则确定所使用的插值滤波器，并根据像素精度和抽头插值滤波器的系数，计算插入的分像素点，本申请可根据序列信息，自动选择插值滤波器的抽头数，自适应地插入分像素点，提高了编码性能，降低了其插值计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN120075457A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510205102.5
申请日：2025-02-24
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/51 , H04N19/52 , H04N19/172
Abstract: 本申请公开了一种视频编码方法、系统、电子设备及存储介质，涉及数据处理技术领域，包括：将原始视频序列划分为多组图像组，对于各图像组中任一图像组的任一视频帧，确定前向累积光流以及后向累积光流；基于前向累积光流确定前向帧间运动强度，以及基于后向累积光流确定后向帧间运动强度；基于前向帧间运动强度确定前向运动估计结果，以及基于后向帧间运动强度确定后向运动估计结果；基于前向运动估计结果和后向运动估计结果对视频帧进行编码得到视频帧对应的视频编码数据。本申请通过引入前向和后向累积光流以及基于光流的帧间运动强度计算，可以提高双向视频编码时运动估计的准确性，从而提高了编码效率和质量。
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公开(公告)号：CN119516111A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411582857.9
申请日：2024-11-07
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种图像重建方法、装置、设备、介质以及产品，涉及数字图像处理方法，方法包括：通过建模软件COLMAP对预先获取的图像数据进行提取得到高斯点云数据；通过预先构建的图像重建模型对所述高斯点云数据进行图像重建，得到高动态范围HDR图像，所述图像重建模型包括颜色渲染函数CRF以及高动态范围映射函数。由此，通过建模软件提取得到图像数据的高斯点云数据后，使用包括CRF以及高动态范围映射函数的图像重建模型进行图像重建，得到HDR图像，解决了多视角图像曝光不一致导致的图像重建效果低下的问题，提高了图像重建的效果。
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公开(公告)号：CN117714714A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311610987.4
申请日：2023-11-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/58 , H04N19/57 , H04N19/146 , H04N19/154 , H04N19/172
Abstract: 本申请适用于视频压缩技术领域，提供了视频质量增强、压缩方法、装置、终端及介质，其中，视频质量增强方法包括：获取解码运动信息；将目标帧、解码运动信息以及参考帧输入预设的运动估计网络，通过运动估计网络得到目标帧与目标参考帧之间的运动偏移量；基于运动偏移量，对目标参考帧中的像素进行帧间对齐，得到目标帧的增强帧。上述方法通过运动估计网络获取得到运动偏移量，进而基于运动偏移量对视频质量进行增强，解决了在以光流作为运动信息，通过运动估计、运动补偿的方式进行时域预测、消除时域冗余时，视频质量下降的问题。另外，本方法中运动偏移量是通过运动估计网络学习得到的，无需编码传输，降低码率的占用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111754405B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010577359.0
申请日：2020-06-22
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种图像降分辨率及复原方法、设备及可读存储介质，所述图像降分辨率及复原方法包括：获取待处理图像，并确定所述待处理图像对应的图像梯度信息，进而将所述待处理图像输入预设图像降分辨率模型，对所述待处理图像进行降分辨率，获得初始低分辨率图像，进而将所述图像梯度信息存储于所述初始低分辨率图像中，获得目标低分辨率图像，将所述目标低分辨率图像输入预设图像复原模型，以基于所述图像梯度信息，对所述目标低分辨率图像进行高分辨率复原，获得目标复原图像。本申请解决了图像降分辨率后复原精确度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113905186B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202111041026.7
申请日：2021-09-02
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N5/265 , H04N21/44 , H04N21/4402 , H04N21/845
Abstract: 本发明公开了一种自由视点视频画面拼接方法、终端及可读存储介质，所述自由视点视频画面拼接方法包括以下步骤：接收显示请求，根据所述显示请求获取目标时间戳以及目标视点对应的视点标识；接收视频码流，通过解码器解码所述视频码流，获取视频序列；获取所述视频序列中所述目标时间戳对应的视频帧组；根据所述视频帧组的排布信息以及所述目标视点对应的视点标识截取目标图像；将所述目标图像发送至显示端。本发明通过将同一时刻不同视点对应的视频画面拼接生成多个视频帧并发送至解码端，解码端接收视频帧并从所述视频帧中截取显示当前视点对应的图像，从而减少一个视频帧拼接的视频画面，以达到提高分辨率的目的。
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公开(公告)号：CN111988596B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202010853410.6
申请日：2020-08-23
Applicant: 咪咕视讯科技有限公司 , 北京大学 , 咪咕文化科技有限公司 , 中国移动通信集团有限公司
IPC: H04N13/106 , H04N13/122
Abstract: 本发明公开了一种虚拟视点合成方法、装置、电子设备及可读存储介质，属于图像处理技术领域。具体实现方案包括：确定进行虚拟视点合成时所需的目标参考视点的数量N；所述N为大于2的整数；根据预设约束条件，从当前所有参考视点中选取N个目标参考视点；根据所述N个目标参考视点进行虚拟视点合成。这样相比于现有技术，可以实现使用较多的参考视点映射到虚拟视点，提升虚拟视点的合成质量。
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公开(公告)号：CN108875610B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810569922.2
申请日：2018-06-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 一种基于边界查找的用于视频中动作时间轴定位的方法，采用时间轴边界似然的组件来改进第三阶段的定位问题。该组件通过三个步骤来执行更精确的视频动作定位：给定一段由第一和第二阶段产生的类别可知的动作提议，第一步将其左右边界扩充得到一个更大的搜索间隔片段，同时将这个时间间隔均匀等分成多个单元，每个单元包含同样数目的帧数；第二步对每一个单元计算内外概率或者边界概率，分别表示该单元位于真实标注之内或之外以及是该动作发生的开始边界或结束边界的概率；第三步基于每个单元计算出的概率，利用最大似然估计来估计出最优的动作时间轴边界，从而达到定位的效果。
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公开(公告)号：CN110796595B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201911057461.1
申请日：2019-10-31
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T3/00
Abstract: 本说明书实施例提供一种色调映射方法、装置及电子设备。所述方法包括：获取一个或多个高动态范围图像，并判断所述高动态范围图像的存储形式；当所述高动态范围图像的存储形式为预定的存储形式时，将所述高动态范围图像分解为第一分量、第二分量以及第三分量；将所述第一分量和第二分量输入到预定的深度神经网络中，并利用所述深度神经网络分别对所述第一分量和第二分量进行映射，得到映射后的第一分量和第二分量；将所述映射后的第一分量以及第二分量与所述第三分量进行融合，得到融合后的与所述高动态范围图像相对应的低动态范围图像，以便完成色调映射。采用本申请的技术方案，能够降低色调映射图像的色差，更加鲁棒地完成色调映射。
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