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公开(公告)号：CN119996701A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510256568.8
申请日：2025-03-05
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/137 , H04N19/172 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种用于动态点云的几何视频编码优化方法，其特征在于：事先从待编码的动态点云视频中随机抽取若干帧，提取几何特征，再结合MPED分数指标进行几何特征筛选，以构建特征融合数学模型；在采用V‑PCC编码器进行编码时，计算每帧点云中每个点对应的筛选出几何特征，代入特征融合数学模型，获得特征融合值，以优化率失真优化函数，从而实现编码优化。和现有V‑PCC编码器相比，采用本发明的编码方法能够有效提升重建点云的视觉效果，尤其是在需要精细结构的应用场景中，如三维重建、虚拟现实和自动驾驶等领域。
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公开(公告)号：CN114866782A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210281524.7
申请日：2022-03-21
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: H04N19/48 , H04N19/147 , H04N19/80
Abstract: 本发明涉及一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，包括：步骤S1、将原始高分辨率图像进行双三次下采样和低通滤波，得到平滑滤波图像；步骤S2、利用降维修正网络生成的修正项对平滑滤波图像进行细节修正，得到降维修正图像；步骤S3、采用深度码率控制模型对降维修正图像进行编码；步骤S4、建立并级联率失真卷积网络模型，基于先知图像率失真特性和预测失真图像线性缩放准则，对失真图像线性补偿优化，得到无损降维图像；步骤S5、对无损降维图像进行双三次插值维度还原，得到模糊深维图像；步骤S6、采用升维特征预测网络对升维细节进行预测并优化，得到还原图像。与现有技术相比，本发明具有传输效率高、线性损失小以及码率精度高的优点。
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公开(公告)号：CN120034663A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510184217.0
申请日：2025-02-19
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: H04N19/597 , H04N19/14 , H04N19/159 , H04N19/54
Abstract: 本发明公开了一种用于动态点云压缩的编码单元优化划分方法，提取多个编码单元的属性特征和几何特征，构建数据集，用于训练和测试多个划分识别模型，它们分别对应不同的划分模式；计算当前编码单元的梯度和方差，以此对当前编码单元的划分模式进行初步筛选，再提取当前编码单元的属性特征和几何特征，选取训练好的划分识别模型对筛选后的划分模式一一对应进行测试，从中筛选出最优划分模式，以此用于当前编码单元的划分。还公开了一种动态点云快速压缩方法。
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公开(公告)号：CN114866782B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202210281524.7
申请日：2022-03-21
Applicant: 上海工程技术大学
IPC: H04N19/48 , H04N19/147 , H04N19/80
Abstract: 本发明涉及一种基于深度变维码率控制的视频图像处理方法，包括：步骤S1、将原始高分辨率图像进行双三次下采样和低通滤波，得到平滑滤波图像；步骤S2、利用降维修正网络生成的修正项对平滑滤波图像进行细节修正，得到降维修正图像；步骤S3、采用深度码率控制模型对降维修正图像进行编码；步骤S4、建立并级联率失真卷积网络模型，基于先知图像率失真特性和预测失真图像线性缩放准则，对失真图像线性补偿优化，得到无损降维图像；步骤S5、对无损降维图像进行双三次插值维度还原，得到模糊深维图像；步骤S6、采用升维特征预测网络对升维细节进行预测并优化，得到还原图像。与现有技术相比，本发明具有传输效率高、线性损失小以及码率精度高的优点。
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