-
公开(公告)号：CN103124347A
公开(公告)日：2013-05-29
申请号：CN201210402003.9
申请日：2012-10-22
Applicant: 上海大学
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。
-
公开(公告)号：CN102420988B
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201110394257.6
申请日：2011-12-02
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及多视点视频编解码技术领域，尤其涉及一种利用视觉特性的多视点视频编码系统。本发明包括DCT域的最小可察觉失真阈值计算模块、多视点视频编码模块，其中，DCT域的最小可察觉失真阈值计算模块包括空间对比灵敏度函数子模块、背景亮度掩盖效应子模块、纹理掩盖效应子模块、时间对比灵敏度函数子模块，多视点视频编码模块包括预测编码子模块、DCT编码子模块、DCT域滤波子模块、量化和熵编码子模块、视频序列重建子模块、率失真优化子模块，本发明通过建立DCT域的JND模型，并将其运用到多视点视频编码中的DCT域滤波和率失真优化模块。本发明能够在主观质量不变的情况下，降低多视点视频编码码率，提高多视点视频编码效率。
-
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103475875B
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201310261818.4
申请日：2013-06-27
Applicant: 上海大学
IPC: H04N19/115 , H04N19/147 , H04N19/176 , H04N19/625
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。
-
公开(公告)号：CN102420988A
公开(公告)日：2012-04-18
申请号：CN201110394257.6
申请日：2011-12-02
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及多视点视频编解码技术领域，尤其涉及一种利用视觉特性的多视点视频编码系统。本发明包括DCT域的最小可察觉失真阈值计算模块、多视点视频编码模块，其中，DCT域的最小可察觉失真阈值计算模块包括空间对比灵敏度函数子模块、背景亮度掩盖效应子模块、纹理掩盖效应子模块、时间对比灵敏度函数子模块，多视点视频编码模块包括预测编码子模块、DCT编码子模块、DCT域滤波子模块、量化和熵编码子模块、视频序列重建子模块、率失真优化子模块，本发明通过建立DCT域的JND模型，并将其运用到多视点视频编码中的DCT域滤波和率失真优化模块。本发明能够在主观质量不变的情况下，降低多视点视频编码码率，提高多视点视频编码效率。
-
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。
-
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。
-
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。
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
8
records
(took 0.017 seconds)
