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公开(公告)号：CN107292923A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710513077.2
申请日：2017-06-29
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06T7/50 , G06K9/4652 , G06K9/4671 , G06K9/6223 , G06T7/11 , G06T7/90
Abstract: 本发明公布了一种基于深度图挖掘的后向传播显著性检测方法，对于一个输入图像Io，在预处理阶段，获取图像Io的深度图像Id和四角背景去除的图像Cb；在第一处理阶段，利用得到的去四角背景图像Cb和深度图像Id，对图像的显著性区域进行定位检测，得到图像中显著性物体的初步检测结果S1；然后对深度图像Id进行多个处理阶段的深度挖掘，得到相应的显著性检测结果；再利用后向传播机制，对每个处理阶段挖掘的显著性检测结果进行优化，得到最终的显著性检测结果图。本发明提供了一种后向传播机制来优化显著性检测结果，且能够提高显著性物体检测的精准性。
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公开(公告)号：CN107194870A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710372338.3
申请日：2017-05-24
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种基于显著性物体检测的图像场景重构方法，属于图像处理技术领域，通过对图像场景中的显著性物体进行检测，自动提取、移除显著性物体，得到待重构图像场景的完整背景和待重构图像场景的显著性物体元素；包括：图像显著性物体检测过程、提取图像场景元素过程、重构场景元素尺寸过程、重构场景元素颜色过程和组合场景元素过程，得到重构的新图像。本发明使得图像场景重构需要人机交互的时间大为减少，克服了图像场景重构过于依赖人机交互的不足，降低了用户对图像场景重构的技术要求。本发明是一种智能化的图像场景重构方法，快捷便利，可以得到较好的图像场景重构图。
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公开(公告)号：CN104408710B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201410604055.3
申请日：2014-10-30
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T7/38
Abstract: 一种全局视差估计方法和系统，在进行匹配空间计算时，根据预设规则在图像上选取采样点，再根据约束条件进行第一匹配空间和第二匹配空间的计算。其中，采用的约束条件包括线性约束条件和基于采样点的空间线束条件，所述线性约束条件为当前像素点与搜索点之间在颜色上的欧氏距离的约束，所述空间约束条件为搜索点与采样点之间在颜色上的欧氏距离的约束，由于同时采用了上述两个约束条件，使得计算出的匹配空间更加接近图像中物体的边缘，因此，能够提高匹配空间计算的准确性，从而保证最终视差计算的准确度。
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公开(公告)号：CN106131547A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610548047.0
申请日：2016-07-12
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/11 , H04N19/593 , H04N19/147 , H04N19/136 , H04N19/176
CPC classification number: H04N19/11 , H04N19/593 , H04N19/136 , H04N19/147 , H04N19/176
Abstract: 本发明公布了一种视频编码中帧内预测模式的快速决策方法，通过判断预测方位，利用角度模式的相关性和PU尺寸构造PML，减少进行率失真优化的预测模式数目；包括：对主要预测方位集中的方位进行预测，选取率失真代价最优的前三个模式；将其相邻方向及Planar、DC模式加入PML中；计算PML中模式的率失真代价；将MPM中的模式无重复地添加入PML中；进行最后的率失真优化；将率失真代价最小的模式作为当前PU块的帧内预测的最优模式。本发明能够降低帧内预测的运算复杂度，提高视频编码速度。
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公开(公告)号：CN105809197A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610135651.0
申请日：2016-03-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6201 , G06K9/629
Abstract: 一种基于MCMC框架下的子超图匹配方法和装置，提出通过构建子超图的方式进行物体特征的匹配。由于在大量的真实图片、视频中，物体都是不断变换，包含各种噪点，以及其他一些干扰因素的，以至于图像物体匹配检索变得非常困难，而通过子超图来表现物体的外观以及位置信息来进行物体特征匹配，就能更高速、更准确地实现图像的正确匹配。并且，子超图比图、超图更有优势。一方面，子超图比图具有更多的几何信息(例如，角度变换，旋转，尺度等)，比超图的具有更低的难度，具有更好的延展性。另一方面，该方法和装置具有较强的抗干扰能力，鲁棒性好，能适应较复杂的场景，尤其是针对异常值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105224288A
公开(公告)日：2016-01-06
申请号：CN201410302221.4
申请日：2014-06-27
Applicant: 北京大学深圳研究生院
CPC classification number: G06T15/04
Abstract: 本发明涉及双目三维图形渲染方法及相关系统。方法包括投影变换步骤，所述投影变换步骤包括：在近平面和远平面之间增加中平面作为投影面，将近平面与远平面之间的图元投影到中平面上。本发明通过增加的中平面，将近平面与远平面之间的图元投影到中平面上，则近平面与中平面之间的图元会有出屏的立体效果，中平面与远平面之间的图元会有入屏的立体效果；从而，使得在3D显示设备中使用现有的渲染管线时不需要特别的硬件，就可以渲染“出屏”和“入屏”效果。
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公开(公告)号：CN104835192A
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201510204401.3
申请日：2015-04-27
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请提供的三维网页图形绘制方法及装置，读取图形元素属性及坐标值及尺寸，判断图形元素属性中是否有三维渲染属性参数，若是，则根据预设的坐标值及尺寸计算所述图形元素在左视帧渲染位及右视帧渲染位，在左视帧渲染位和右视帧渲染位分别对所述图形元素进行渲染，得到三维网页图形。若判断出所述图形元素的属性中不携带三维渲染属性参数，则根据所述预设的坐标值及尺寸在屏幕上绘制所述图形元素。通过本申请方法，可以对网页中的图形元素进行三维绘制。更重要的是，不仅可以对矩形等常用图形进行三维绘制，对于同时带有三维效果的元素和二维效果的元素这些更复杂的网页图案也可进行绘制，适用范围广，满足多种终端设备的显示需求。
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公开(公告)号：CN104769947A
公开(公告)日：2015-07-08
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
CPC classification number: H04N19/52 , H04N19/105 , H04N19/139 , H04N19/176 , H04N19/43 , H04N19/56
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：CN104680510A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201310698887.1
申请日：2013-12-18
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本申请公开了一种RADAR视差图优化方法、立体匹配视差图优化方法及系统，其中RADAR视差图优化方法包括步骤：获取颜色分块图：对初始图像进行对比度增强并将其由RGB空间转换为CIELab空间，通过mean-shift颜色分割对CIELab空间进行颜色分块得到颜色分块图；获取视差图边缘信息：接收初始图像的初始视差图，结合Canny算子提取初始视差图中的视差图边缘信息；视差图优化；结合颜色分块图和视差图边缘信息进行不一致区域检测得到问题区域图，根据问题区域图对初始视差图进行OccWeight修正并滤波得到最终视差图。通过本申请的方法对初始视差图进行优化后，降低了错误率，提高了最终视差图的准确率。
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公开(公告)号：CN104488271A
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201380003167.7
申请日：2013-07-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/51
CPC classification number: H04N19/513 , H04N19/56 , H04N19/91
Abstract: 一种基于P帧的多假设运动补偿方法，包括：以当前图像块的相邻已编码图像块作为参考图像块，利用参考图像块的运动矢量获得当前图像块的第一运动矢量，所述第一运动矢量指向第一预测块；以所述第一运动矢量为参考值，对当前图像块进行联合运动估计获得当前图像块的第二运动矢量，所述第二运动矢量指向第二预测块；对所述第一预测块和所述第二预测块进行加权平均，获得当前图像块的最终预测块。该方法可以使当前图像块获得的预测块的准确性更高，且不会增大码流码率。
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