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公开(公告)号：CN107454425B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710746027.9
申请日：2017-08-26
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/593 , H04N19/182 , H04N19/103
Abstract: 一种SCC帧内CU候选预测模式缩减范围的方法。本发明利用了屏幕内容视频的特征和编码单元的空间一致性，通过计算深度为0和1的编码单元的灰度共生矩阵的特征，利用相邻编码单元相关性特点，对深度为0的编码单元，预测是否提前跳过Intra模式，对深度为1的编码单元，预测是否提前跳过Intra和Palette模式。该方法可以有效地对SCC帧内编码单元候选预测模式进行缩减，从而降低SCC编码器的复杂度，在几乎不影响屏幕内容视频编码质量的前提下，提高SCC编码器编码速度。
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公开(公告)号：CN107222749B
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201710474738.5
申请日：2017-06-21
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/177 , H04N19/625 , H04N21/2383
Abstract: 本发明涉及一种用于无线视频传输的混沌码构造方法，包括以下步骤：S1、将原始视频序列划分为多个GOP，求出每个GOP的DCT系数矩阵，将所述DCT系数矩阵转换为第一实数符号序列；S2、通过设计的混沌映射函数将步骤S1的第一实数符号序列映射为第二实数符号序列；S3、对步骤S2得到的第二实数符号序列进行功率分配。与现有技术相比，本发明充分利用混沌系统对初始状态的高灵敏度特性以及距离扩展的特征，将模拟混沌编码应用到图像视频传输中，具有提高视频传输的鲁棒性，增强视频传输的重建质量等优点。
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公开(公告)号：CN110087087A
公开(公告)日：2019-08-02
申请号：CN201910279316.1
申请日：2019-04-09
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/503 , H04N19/147 , H04N19/103 , H04N19/11
Abstract: 本发明“VVC帧间编码单元预测模式提前决策及块划分提前终止方法”通过分析视频帧之间的运动变化，经过对编码深度为1的帧间编码单元中各个预测模式之间率失真代价的比较以及所选择的最优模式和后续编码深度中帧间预测模式的编码代价的比较，对于符合条件的编码单元直接跳过对帧间预测模式编码代价的检查，从而降低计算复杂度。另外还通过对编码单元当前编码深度和所选择的最优预测模式以及各预测模式之间率失真代价的比值关系来预测当前编码单元的最优划分尺寸，通过对编码单元划分的提前终止，来避免计算复杂度极高的递归划分过程，从而降低其编码器的计算复杂度，在不影响视频编码质量的前提下，可以有效的减少编码器的耗时，提高编码效率。
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公开(公告)号：CN107222749A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710474738.5
申请日：2017-06-21
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/177 , H04N19/625 , H04N21/2383
Abstract: 本发明涉及一种用于无线视频传输的混沌码构造方法，包括以下步骤：S1、将原始视频序列划分为多个GOP，求出每个GOP的DCT系数矩阵，将所述DCT系数矩阵转换为第一实数符号序列；S2、通过设计的混沌映射函数将步骤S1的第一实数符号序列映射为第二实数符号序列；S3、对步骤S2得到的第二实数符号序列进行功率分配。与现有技术相比，本发明充分利用混沌系统对初始状态的高灵敏度特性以及距离扩展的特征，将模拟混沌编码应用到图像视频传输中，具有提高视频传输的鲁棒性，增强视频传输的重建质量等优点。
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公开(公告)号：CN107197289A
公开(公告)日：2017-09-22
申请号：CN201710474737.0
申请日：2017-06-21
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/34 , H04N19/597 , H04N19/625
Abstract: 本发明涉及一种用于天线异构场景下的混合数模视频传输方法，包括视频编码发送过程和视频接收重建过程。在发送端，数字部分的传输通过空时编码来获得由基站提供的分集增益，并且具有天线异构性的所有终端用户都可以成功地解码数字部分；模拟部分将数字编码器的残差经过3D‑DCT变换后采用空间复用方式进行发送。在接收端，信号的数字部分通过解码器得到数字重建视频；对信号的模拟部分，若接收端有两根天线，则通过空间复用解码和线性最小均方估计联合解码算法得到模拟重建视频，若接收端有一根天线，将多出的天线的系数当做噪声处理来重建视频。与现有技术相比，本发明在多天线视频传输中具有无缝自适应的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105721865A
公开(公告)日：2016-06-29
申请号：CN201610070335.X
申请日：2016-02-01
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/109 , H04N19/119 , H04N19/147
CPC classification number: H04N19/109 , H04N19/119 , H04N19/147
Abstract: 本发明提供了一种HEVC帧间编码单元划分的快速决策算法。利用当前CU的最优模式是否是SKIP编码模式以及相邻CU的编码信息来判断是否终止当前CU的划分。根据CU不同深度的划分比例统计信息，对不同深度的CU分别采取针对的策略。对于深度为0的CU，利用相邻CU的RD?cost来设置阈值，如果当前CU的编码模式是SKIP模式，并且RD?cost小于等于阈值，那么CU不再继续划分。对于深度为1的CU，利用相邻CU的深度值来设置阈值，如果当前CU的编码模式是SKIP模式，并且阈值小于等于1，那么CU不再继续划分。对于深度为2的CU，如果最优模式是SKIP模式，那么CU不再继续划分。
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公开(公告)号：CN105681808A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610148037.8
申请日：2016-03-16
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/52 , H04N19/109 , H04N19/11 , H04N19/147 , H04N19/176 , H04N19/70
Abstract: 一种SCC帧间编码单元模式的快速决策方法。本发明利用了SCC编码单元Hash帧间搜索模式的信息和编码单元的空间一致性，对不同深度的编码单元模式分布进行统计分析，并采取不同预测方式缩减预测模式范围以保证预测的准确率。在不同深度，利用基于Hash的帧间搜索的结果以及相邻CU的信息，减少编码单元预测模式候选范围，从而避免没有必要的模式搜索过程。对于深度为0的编码单元，预测是否跳过Inter2Nx2N、Skip、帧间分割预测模式以及帧内预测模式模式；对于深度为1的编码单元，预测是否跳过Inter2Nx2N、帧间分割预测模式以及帧内预测模式。该方法可以有效地减少编码单元的模式搜索范围，从而有效减少SCC帧间编码的复杂度。
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公开(公告)号：CN104581152A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410842187.X
申请日：2014-12-25
Applicant: 同济大学
IPC: H04N19/11 , H04N19/147
Abstract: 一种HEVC帧内预测模式选择加速方法，首先推测空间相邻PU与当前PU的纹理一致性，若具有纹理一致性这一特征，对于RMD选取的第一模式在MPM中的预测单元，跳过RDO过程，直接设置该模式为RDO最优模式。其次利用RMD选取的前两个模式反映出来的PU内的纹理特征，通过判断是否RMD选取的前两个模式都为DC或Planar模式，或都为角模式，对RMD选取的第一模式不在MPM中的预测单元进一步分成不同情况分别进行模式选择加速。本发明充分挖掘了RMD和MPM所反映的预测单元和相邻已编码预测单元的纹理一致性以及预测单元内的纹理特性，具备有效减少帧内模式选择中RDO预测模式选择过程的复杂度等优点。
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公开(公告)号：CN104243970A
公开(公告)日：2014-12-24
申请号：CN201310565886.X
申请日：2013-11-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明“基于立体视觉注意力机制和结构相似度的3D绘制图像的客观质量评价方法”涉及图像质量评价技术领域。通过SIFT（Scale-invariantfeaturetransform）模型匹配原始参考图像和3D绘制图像的位置关系，使用SSIM模型来测量具体的压缩失真、传输失真、绘制失真等多种失真。通过计算绘制图像的3D显著图来反映人眼视觉系统的立体视觉注意机制，计算每个SIFT匹配窗口的显著度平均值作为显著度因子，并将其作为每个窗口的权重对所有的SSIM值加权取和得到最终的评价质量结果。结果表明，本发明所提出的客观质量评价方法与主观感受具有很高的相关性。
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公开(公告)号：CN103475881A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310413594.4
申请日：2013-09-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种DCT域内基于视觉注意力机制的图像JND阈值计算方法。本发明提出了两种将显著度和块分类相结合的方案，一种是用单个点的视觉注意力掩蔽因子和块分类的掩蔽因子按照点对点的方式相结合，另一种是用每个块的平均显著度代表整个块的显著度，然后将基于每个块的视觉注意力掩蔽因子和块分类的掩蔽因子按照块到块的方式相结合。使用综合的对比度掩蔽函数计算得到的值对传统的JND阈值进行调制，最终得到更加准确的JND阈值。两种方法都能有效地提高JND阈值的准确度，从而使得JND阈值和人眼视觉系统更加匹配。本发明提出的图像JND阈值计算方法实现的模型可以容纳更多的噪声，在PSNR方面，模型平均可以提高0.54DB。
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