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公开(公告)号：CN112581389A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011419908.8
申请日：2020-12-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种虚拟视点深度图处理方法、设备、装置及存储介质，本申请通过将预设参考视点对应的参考视点深度图前向映射到虚拟视点的位置，得到虚拟视点深度图，利用预设滤波方法对所述虚拟视点深度图进行平滑处理，保留了深度图的边缘信息，将所述平滑处理后的虚拟视点深度图反向映射到所述预设参考视点的位置，以合成基于不同预设参考视点的虚拟视点纹理图，对所述虚拟视点纹理图进行加权融合，并对融合后的虚拟视点纹理图进行空洞填补处理和前景边缘滤波处理，提高了虚拟视点深度图的质量。
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公开(公告)号：CN109788289B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910141289.1
申请日：2019-02-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/176 , H04N19/124 , H04N19/103
Abstract: 本申请公开了一种反量化方法、系统、设备及计算机可读介质。本申请实施例的方法包括：确定初始加权反量化矩阵，所述初始加权反量化矩阵与量化块的尺寸一致；对所述初始加权反量化矩阵中的多个矩阵元素进行置零操作，获取加权反量化矩阵，其中，根据所述量化块的尺寸确定需要进行置零操作的矩阵元素；对所述量化块中的量化系数进行加权反量化，生成对应的反变换系数，其中，使用所述加权反量化矩阵中与所述量化系数位置对应的矩阵元素的值作为所述加权反量化的权重系数。相较于现有技术，根据本发明实施例的反量化方法通过控制加权反量化矩阵的非0系数分布，将反量化后得到的反变换块中的非0系数控制在合适区域，从而控制反变换块的复杂程度。
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公开(公告)号：CN109194888B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201811339349.2
申请日：2018-11-12
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N5/265 , H04N13/122 , H04N13/128
Abstract: 本发明公布了一种针对低质量深度图的DIBR自由视点合成方法，通过修复深度图，实现在虚拟视点合成高质量的图像；包括：提取深度图与彩色图的边缘信息，进行边缘的扩展对齐；逐列平滑深度图；正向投影到虚拟视点的位置；得到过滤后的位于虚拟视点的深度图；进行反向投影，得到位于虚拟视点位置的两张投影彩色图；相互补全对应空缺的图像信息；计算得到左图相对右图的校准偏移LR和右图相对左图的校准偏移RL；根据LR和RL移动左图和右图中的像素；进行图像融合，得到合成图。
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公开(公告)号：CN105517671B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201580000102.6
申请日：2015-05-25
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N7/01 , H04N19/139 , H04N19/513 , H04N19/537 , H04N19/553 , H04N19/577 , G06T3/40
Abstract: 一种基于光流法的视频插帧方法及系统，其过程为：对输入的视频的帧序列，采用光流法计算得到相邻两帧之间的双向运动矢量；判断相邻两帧之间的双向运动矢量是否可靠，对光流法的锯齿问题和噪声问题进行处理；对相邻两帧中的“遮挡”和“暴露”区域进行标记，对不可靠的运动矢量进行更新处理；对于相邻两帧，根据“遮挡”和“暴露”区域的标记信息以及更新处理后所得的双向运动矢量场，将前后帧向内插帧映射得到前向内插帧和后向内插帧；将前向内插帧和后向内插帧合成成内插帧；对内插帧中的洞点进行修补；得到最终的内插帧。本发明的帧率上转换采用光流法计算得到相邻两帧之间的双向运动矢量，其基于的是像素，因此更加精确，不存在块效应等问题。
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公开(公告)号：CN108694200B
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201710230070.X
申请日：2017-04-10
Applicant: 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公布了一种基于深度语义空间的跨媒体检索方法，包括特征生成阶段和语义空间学习阶段；特征生成阶段通过模拟人对图像的感知过程，生成图像的CNN视觉特征向量和LSTM语言描述向量；利用LDA主题模型挖掘文本的主题信息，进而提取LDA文本主题向量。在语义空间学习阶段，分别利用训练集图像训练得到一个四层的多感知融合的深度神经网络，利用训练集文本训练得到一个三层的文本语义网络。最后将测试图像和文本分别利用两个网络映射到同构的语义空间，从而实现跨媒体检索。与现有方法相比，本发明能够显著提升跨媒体检索性能，具有广阔的应用前景和市场需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110012310A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910240995.1
申请日：2019-03-28
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N21/234 , H04N21/2343 , H04N21/235 , H04N21/435 , H04N21/44 , H04N21/4402
Abstract: 本说明书实施例提供了一种基于自由视点的编解码方法及装置，属于视频编码技术领域。该方法包括：在服务端，基于多路单视点视频，生成平面拼接图及拼接信息；基于所述平面拼接图，生成平面拼接视频；基于多路单视点视频中存在的摄像机辅助信息，生成所述平面拼接视频的摄像机辅助信息；对所述平面拼接视频、所述拼接信息及所述平面拼接视频的摄像机辅助信息进行编码，生成平面拼接视频码流。在客户端，解码平面拼接视频码流，根据观看者的视点信息，得到虚拟视点。采用本说明书提供的方法，能够实现在客户端进行自由视点的合成，从而降低观看延迟，减轻服务端计算压力，改善观看体验。
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公开(公告)号：CN104488271B
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201380003167.7
申请日：2013-07-26
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/51
Abstract: 一种基于P帧的多假设运动补偿方法，包括：以当前图像块的相邻已编码图像块作为参考图像块，利用参考图像块的运动矢量获得当前图像块的第一运动矢量，所述第一运动矢量指向第一预测块；以所述第一运动矢量为参考值，对当前图像块进行联合运动估计获得当前图像块的第二运动矢量，所述第二运动矢量指向第二预测块；对所述第一预测块和所述第二预测块进行加权平均，获得当前图像块的最终预测块。该方法可以使当前图像块获得的预测块的准确性更高，且不会增大码流码率。
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公开(公告)号：CN105976332B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201610284962.3
申请日：2016-05-03
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公布了一种基于图像中亮条纹信息的图像去模糊方法，利用运动模糊图像中存在的亮条纹，得到模糊核的形状信息，通过结合图像和所述模糊核对图像复原进行约束，得到准确的模糊核和高质量的复原图像；具体包括：选取包含最优亮条纹的最优图像块；提取得到模糊核形状信息；进行模糊核估计，得到最终的模糊核；进行非盲反卷积，还原得到清晰复原图像，作为最终的去模糊图像。本发明建立了一个实际拍摄的包含亮条纹的模糊图像测试集，采用本发明技术方案，能够得到准确的模糊核和高质量的复原图像，在图像处理领域应用价值高。
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公开(公告)号：CN105205497B
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201510585376.8
申请日：2015-09-15
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于局部PCA白化的图像表示方法和处理装置，其中，第一映射模块将单词和特征映射到一个高维度空间；主成分分析模块在对应的每个单词空间中进行主成分分析，得到投影矩阵；VLAD计算模块计算VLAD图像表示向量；第二映射模块将所述VLAD图像表示向量映射到所述高维度空间中；投影变换模块将投影得到的VLAD图像表示向量进行投影变换；归一化处理模块将投影变换得到的特征进行归一化，得到最后的图像表示向量。对于得到的图像表示向量，首先将其投影到一个高维度空间中，然后对提前计算好的投影矩阵，对每个单词对应向量进行投影变换，得到一个低维度的向量，这样使得每个单词对应的向量是一致的。该方法和处理装置具有更好的鲁棒性和更高的性能。
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公开(公告)号：CN105389778B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201510741060.3
申请日：2015-11-04
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: G06T3/40
Abstract: 本申请还提供一种基于字典匹配的图像超分辨率重建方法及装置，建立匹配字典库，将待重建图像输入多层线滤波器网络，提取待重建图像的局部特征，从匹配字典库中寻找与所述待重建图像的局部特征相似度最高的低分辨率图像块的局部特征，寻找在匹配字典库中，所述相似度最高的低分辨率图像块的局部特征所在联合样本的残差值，对相似度最高的低分辨率图像块的局部特征进行插值放大，加上残差值，获得重建后的高分辨率图像块。经过多层线滤波器网络提取的待重建图像的局部特征，精度更高，因此在后续与匹配字典库匹配时，匹配度更高，因而重建出的图像质量也跟好。因而，本申请可以大大提升重建的高分辨率图像的质量。
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