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公开(公告)号：CN113936237B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111161244.4
申请日：2021-09-30
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于对比自监督的无参考视频质量评估预测方法及系统，利用没有标注的高质量视频数据构造不同失真类型的视频，基于这些视频样本作为对比损失中的正负样本进行模型的训练，有效地使得网络模型能够获取捕获失真的能力。将训练得到的网络作为预训练的网络，用于现有的无参考质量模型中，能够获取比目前主流的视频质量评价方法所使用的预训练模型更好的性能，并获得更为准确的视频质量评估预测结果。
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公开(公告)号：CN108053396B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201711346145.7
申请日：2017-12-15
Applicant: 中国矿业大学
Abstract: 本发明提出一种多失真图像质量的无参考评价方法，该方法是一种基于双阶结构失真和非局部统计的评价方法，包括步骤：首先对多失真图像进行下采样得到多个分辨率的图像。提取每个分辨率图像的双阶结构特征用来评价图像中的结构失真。所有的结构特征构成了第一组质量评价特征。然后，提取每个分辨率图像的非局部相似性统计特征，将这些特征作为第二组质量评价特征。最后，将图像的两组特征作为输入，利用随机森林训练出多失真图像的质量评价模型。本发明的性能明显优于现有的无参考图像质量评价方法，且具有很好的跨库性能，可扩展性强。
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公开(公告)号：CN109165692B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201811038824.2
申请日：2018-09-06
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于弱监督学习的用户性格预测装置及方法，互联网和社交媒体中机器学习领域。将用户偏好的图像经过深度卷积神经网络得到全局性格特征图；把用户的性格变成十种性格分类，获取分类特征向量，十种性格分类进行全连接操作，进行分类网络训练；得到多性格类激活图；进行点乘得到局部性格特征图，利用全局平均池化得到回归特征向量，然把此特征向量和用户的大五性格维度数值进行连接，进行回归网络训练；通过大量的用户以及其偏好的图像对分类网络和回归网络同时进行训练得到用户大五性格维度数值预测模型。把每幅图像预测得到的大五性格维度数值进行平均最终得到此用户的大五性格维度数值。其步骤简单，预测效果好。
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公开(公告)号：CN104134204B
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201410326987.6
申请日：2014-07-09
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种基于稀疏表示的图像清晰度评价方法和装置，属于图像清晰度评价方法和装置。方法：将彩色自然图像灰度化，从中随机地提取大量相同大小的图像块作为训练信号，在训练信号上利用字典学习算法得到能表示图像内在中高层次特征的过完备字典；对待评价的图像进行分块，分块大小与训练信号相同，计算各图像块的梯度和方差；在训练好的过完备字典上，对各图像块梯度信号进行稀疏分解，得到信号的稀疏表示系数，以稀疏表示系数矩阵中各列元素的L2范数平方和来表示各图像块的能量；对图像块能量从大到小排序，选取能量较大的图像块，对其能量利用相应的方差进行归一化处理，得到待评价图像的质量分数；根据所述待评价图像的质量分数评价图像的清晰度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104200468B
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201410433029.9
申请日：2014-08-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种球面透视投影模型校正参数获取方法，包括：设置初始值i＝0、Ri＝0.80，设置j＝0、Tj＝0.80；根据球面透视投影模型对鱼眼畸变图像进行校正，得到校正输出图像；对得到的校正输出图像进行灰度图转换后，依次进行腐蚀、膨胀、开闭运算处理，得到基于闭运算的重建图像；对重建图像进行霍夫线段检测得到物体边缘特征直线；获取θ＝90°±5°与θ＝0°±5°的物体边缘特征直线所占比例PER(i,j)满足PER(i,j)≥95％的PER(i,j)及其对应的横向畸变系数Ri与纵向畸变系数Tj；从PER(i,j)中选取最大值PERmax(s,t)对应的横向畸变系数Rs与纵向畸变系数Tt作为球面透视投影模型校正参数。本发明具有成本低、计算复杂度小等特定，可广泛应用于图像处理领域。
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公开(公告)号：CN104954791A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510378629.4
申请日：2015-07-01
Applicant: 中国矿业大学
IPC: H04N19/132 , H04N19/186 , H04N19/17
CPC classification number: H04N19/132
Abstract: 本发明涉及一种矿井无线分布式视频编码中的关键帧实时选取方法，其步骤：构建帧间特性的增量变化曲线：获取视频序列，并提取图像的全局特征和局部特征；采用图像的颜色特征作为衡量图像全局特征的指标；采用特征点作为图像局部特征；根据图像的全局特征和局部特征计算图像综合特征相似度；根据图像综合特征相似度构建帧间特征差增量变化曲线：以帧号为横坐标，以图像帧间的综合特征相似度的累加值为纵坐标，绘制图像帧间特征差增量变化曲线；得到帧间特征差增量变化曲线后，利用关键帧实时选取算法，实现关键帧快速的自适应选取。本发明能实现快速、低复杂度的反映监控图像内容动态变化，有效解决了矿井无线分布式视频编码中的关键帧实时选取问题。
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公开(公告)号：CN104200468A
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201410433029.9
申请日：2014-08-28
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种球面透视投影模型校正参数获取方法，包括：设置初始值i＝0、Ri＝0.80，设置j＝0、Tj＝0.80；根据球面透视投影模型对鱼眼畸变图像进行校正，得到校正输出图像；对得到的校正输出图像进行灰度图转换后，依次进行腐蚀、膨胀、开闭运算处理，得到基于闭运算的重建图像；对重建图像进行霍夫线段检测得到物体边缘特征直线；获取θ＝90°±5°与θ＝0°±5°的物体边缘特征直线所占比例PER(i,j)满足PER(i,j)≥95％的PER(i,j)及其对应的横向畸变系数Ri与纵向畸变系数Tj；从PER(i,j)中选取最大值PERmax(s,t)对应的横向畸变系数Rs与纵向畸变系数Tt作为球面透视投影模型校正参数。本发明具有成本低、计算复杂度小等特定，可广泛应用于图像处理领域。
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公开(公告)号：CN116977220B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310985961.1
申请日：2023-08-07
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T5/73 , G06T5/60 , G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 质量先验知识，提高了模型的去模糊效果和泛化本发明属于图像去模糊处理技术领域，具体 性能。地说，是一种基于图像质量启发的盲图像去运动模糊算法，基于去模糊算法旨在提高图像质量以及去模糊过程缺乏先验知识的事实，提出了图像质量先验引导的盲图像去运动模糊算法。具体而言，首先，借助基于深度神经网络的无参考图像质量评价模型提取包含质量信息的深度特征作为先验知识。然后，采用特征预测策略将先验知识嵌入图像去模糊模型的编码器中。最后，采用编码器复用策略将图像去模糊模型中解码器的(56)对比文件Tianshu Song等.Knowledge-Guided BlindImage Quality Assessment with FewTraining Samples《.IEEE Transactions onMultimedia》.2022,第1-12页.Manri Cheon等.Perceptual ImageQuality Assessment with Transformers.《CVPR》.2021,第433-442页.Siddhant Sahu等.Blind Deblurringusing Deep Learning: A Survey《.arXiv:1907.10128v1》.2019,第1-9页.
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公开(公告)号：CN111193923B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910906707.1
申请日：2019-09-24
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 中国矿业大学
IPC: H04N17/00 , H04N21/647
Abstract: 本发明提供了一种视频质量评估方法、装置、电子设备及计算机存储介质，该方法包括：获取待评估视频；确定待评估视频的视频评估参数，视频评估参数包括时域评估参数和空域评估参数；根据视频评估参数，确定待评估视频的视频质量。通过该方案，可基于时域和空域这两个维度的视频评估参数，来评估待评估视频的视频质量，由于，从时域和空域两个维度可以更加全面的反应出不同维度的视频评估参数对视频质量的影响，且时域评估参数和空域评估参数可以更加符合人眼视觉系统对视频质量的直观感受，因此，基于时域评估参数和空域评估参数对待评估视频进行质量评估，得到的视频质量更加准确。
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