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公开(公告)号：CN105023240B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201510398331.X
申请日：2015-07-08
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T3/40
CPC classification number: G06T3/00
Abstract: 本发明提供一种基于迭代投影重建的字典类图像超分辨率系统及方法，所述系统包括：字典训练和投影矩阵预计算模块、基于投影矩阵的迭代投影超分辨率重建模块和基于全局约束的后处理模块。所述方法包括：步骤S1、字典的学习和投影矩阵的计算；步骤S2、基于投影矩阵的迭代投影超分辨率重建：对低分辨率图像块输入y，在字典中寻找与其最相似的原子，使用该原子的投影矩阵来对y进行超分辨率重建，对产生的残差向量进行再次投影重建获得残差向量的高分辨率重建，如此迭代重建，最后将全部重建成分加权相加作为最后重建的结果；步骤S3、对重建图像通过全局约束来消除不自然效应。本发明可有效提高字典类方法的计算速度并能够恢复图像高频细节信息。
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公开(公告)号：CN109788289A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910141289.1
申请日：2019-02-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/176 , H04N19/124 , H04N19/103
Abstract: 本申请公开了一种反量化方法、系统、设备及计算机可读介质。本申请实施例的方法包括：确定初始加权反量化矩阵，所述初始加权反量化矩阵与量化块的尺寸一致；对所述初始加权反量化矩阵中的多个矩阵元素进行置零操作，获取加权反量化矩阵，其中，根据所述量化块的尺寸确定需要进行置零操作的矩阵元素；对所述量化块中的量化系数进行加权反量化，生成对应的反变换系数，其中，使用所述加权反量化矩阵中与所述量化系数位置对应的矩阵元素的值作为所述加权反量化的权重系数。相较于现有技术，根据本发明实施例的反量化方法通过控制加权反量化矩阵的非0系数分布，将反量化后得到的反变换块中的非0系数控制在合适区域，从而控制反变换块的复杂程度。
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公开(公告)号：CN109788285A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910145192.8
申请日：2019-02-27
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/124 , H04N19/176 , H04N19/61 , H04N19/85 , H04N19/93
Abstract: 本说明书实施例提供一种量化系数结束标志位的上下文模型选取方法及装置。所述方法包括：获取当前量化系数结束标志位所对应的非零系数在特定扫描顺序下的扫描位置POS；所述扫描位置POS为所述扫描顺序下对应非零系数的下标；配置第一上下文模型数组，并以一固定值为底，计算所述扫描位置POS加1后所得到数值的对数值，根据所述对数值从所述第一上下文模型数组中选择第一上下文模型；并将所述第一上下文模型用于对所述当前量化系数结束标志位的二元符号进行编码或解码。采用本申请的技术方案，能够提升量化系数结束标志位的编解码效率，从而进一步提升视频编解码的效率。
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公开(公告)号：CN104769947B
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201380003162.4
申请日：2013-07-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/51 , H04N19/573
Abstract: 一种基于P帧的多假设运动补偿编码方法，以当前图像块的相邻已编码图像块作为参考图像块，获得每一块参考图像块对应的第一运动矢量,再参考第一运动矢量通过联合运动估计的方式获得相应的第二运动矢量，并以编码代价最小的第一运动矢量、第二运动矢量和最终预测块作为当前图像块最终的第一运动矢量、第二运动矢量和最终预测块，使得获得的当前图像块的最终预测块具有更高的准确性，且不会增大传输码流的码率。
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公开(公告)号：CN104915373B
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201510202663.6
申请日：2015-04-27
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本申请提供的三维网页设计方法及装置，在预设的全局三维容器中为网页元素设置对应的锚点，根据对应的锚点的坐标，将网页元素在全局三维容器中进行定位，得到网页元素的定位坐标及深度值，根据定位坐标，分别在左眼视图以及右眼视图绘制所述网页元素，可以将网页元素设计成带有三维效果，因此观察者或者网页使用者在浏览网页时，即可看到三维的网页内容，提升了用户的体验度。并且网页图像上元素的需变换位置时，可以重复利用已有的锚点，因此减少了冗余计算，三维效果也仅需少量的浏览器内核变动。本申请方法适用于任何网页，适用范围大，并且本申请形成的三维界面不需要用户进行启动，设计后打开网页即可看到三维效果，使用简便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106095893B
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201610398342.2
申请日：2016-06-06
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公布了一种跨媒体数据检索方法，通过基于耦合的特征映射、同种媒体内和不同媒体间的关联挖掘进行跨媒体检索，包括：建立多媒体数据集、对样本集中的所有样本进行耦合特征映射、进行同种媒体类型内的关联挖掘、进行异种媒体类型间的关联挖掘、通过两种关联挖掘方法得到待检索图像或待检索文本的类别概率矩阵进行加权，分别得到图像检索文本的类别相似度矩阵和文本检索图像的类别相似度矩阵、将相似度降序排列进行检索。本发明提供的技术方案整体性能较好、适用性较广，可以用在多种跨媒体检索场景中。
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公开(公告)号：CN104994397B
公开(公告)日：2018-11-09
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
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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公开(公告)号：CN108694200A
公开(公告)日：2018-10-23
申请号：CN201710230070.X
申请日：2017-04-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种基于深度语义空间的跨媒体检索方法，包括特征生成阶段和语义空间学习阶段；特征生成阶段通过模拟人对图像的感知过程，生成图像的CNN视觉特征向量和LSTM语言描述向量；利用LDA主题模型挖掘文本的主题信息，进而提取LDA文本主题向量。在语义空间学习阶段，分别利用训练集图像训练得到一个四层的多感知融合的深度神经网络，利用训练集文本训练得到一个三层的文本语义网络。最后将测试图像和文本分别利用两个网络映射到同构的语义空间，从而实现跨媒体检索。与现有方法相比，本发明能够显著提升跨媒体检索性能，具有广阔的应用前景和市场需求。
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公开(公告)号：CN104488266B
公开(公告)日：2018-07-06
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：CN105046658B
公开(公告)日：2018-06-29
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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