公开(公告)号：CN117788297A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311823853.0

申请日：2023-12-27

Applicant: 东北大学

Inventor： 李婕 ,  徐迪 ,  彭明均 ,  范志明 ,  曹爽

IPC: G06T3/4076 ,  G06T3/4084

Abstract: 本发明提供一种基于超分辨率的深度图像增强的方法，涉及图像增强技术领域。本发明通过对高分辨率彩色图像进行分频率特征提取，提取出在后续超分辨率重建需要使用到的引导信息，然后再通过由扩张卷积构成的多尺度重建块对输入的低分辨率的深度图像进行细节恢复重建，最终得到相应的高分辨率的深度图像。本发明能够有效实现通过高频彩色图像的特征引导，利用彩色图像与深度图像之间的关系，从而达到低分辨率深度图像增强的目的，解决当图像中深度信息和强度信息不充分或有缺陷时，难以完成图像增强的问题。

公开(公告)号：CN117412076A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311332522.7

申请日：2023-10-16

Applicant: 东北大学

Inventor： 李婕 ,  范志明 ,  孙立明 ,  倪石建 ,  王一凡 ,  于佳林

IPC: H04N21/2343 ,  H04N21/234 ,  H04N21/24 ,  H04N21/44 ,  H04N21/2662 ,  H04N21/4402 ,  H04N21/442 ,  H04N21/466 ,  H04N21/462

Abstract: 本发明提供一种基于DASH的全景视频传输方法，涉及视频传输技术领域。该方法涉及全景视频QoE的确定、码率动态自适应选择和视口预测三部分；首先将全景视频在空间维度上分割固定尺寸的图块，并对每个视频图块做相应地质量分级；并将全景视频分成具有相同持续时间的视频帧序列块；然后确定对用户体验影响最大的参数，进而确定全景视频QoE的目标函数；使用强化学习的Asynchronous Advantage Actor‑Critic框架对全景视频的码率进行自适应选择；采用基于LSTM‑Seq2Seq的视口预测模型预测用户的视口。该方法设计了强化学习智能体在全景视频场景下的状态、动作以及奖励值函数，并通过长短期记忆网络方法预测用户视口改进了预测视口的准确性，进一步提高了用户的观看体验。