公开(公告)号：CN110826429A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911007148.7

申请日：2019-10-22

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 梁美玉 ,  杜军平 ,  薛哲 ,  寇菲菲 ,  李玲慧 ,  耿月 ,  王旭

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/14 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明提出了一种基于景区视频的旅游突发事件自动监测的方法及系统，其中，所述方法包括：S1)：对采集到的景区视频进行预处理，以生成视频的动态序列；S2)：基于视频超分辨率重建对所述视频的时空分辨率进行增强，以去除降质因素对所述景区视频中的旅游突发事件监测的干扰，以得到去噪的视频；S3)：对所述去噪的视频进行视频特征提取，以得到视频显著性时空特征；S4)：利用所述视频显著性时空特征，对所述景区视频中的突发事件进行实时检测；S5)：对于检测到的所述突发事件，通过学习所述景区视频中的显著性高层语义特征，以实现所述景区视频中的突发事件自动识别。

公开(公告)号：CN106101490A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610567244.7

申请日：2016-07-18

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜军平 ,  梁美玉 ,  李玲慧

IPC: H04N5/21

CPC classification number: H04N5/21

Abstract: 本发明实施例提供一种基于时空显著性的视频跨尺度自适应增强方法及装置，涉及数字图像处理技术领域。所述基于时空显著性的视频跨尺度自适应增强装置包括：目标区域确定模块、变换域系数获取模块、自适应阈值获取模块以及视频帧增强模块。充分考虑人眼的视觉注意机制，实现基于视觉感知的细节增强处理。本发明通过视频的时空显著性计算实现对人眼所重点关注的时空显著性运动目标区域的检测和提取，利用非下采样轮廓波变换对时空显著性运动目标区域实现精细增强，再通过非下采样轮廓波逆变换进行重构，获取增强后的视频帧，在实现时空显著性运动目标细节特征增强的同时，有效地抑制噪声。

公开(公告)号：CN106251289A

公开(公告)日：2016-12-21

申请号：CN201610581026.9

申请日：2016-07-21

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜军平 ,  梁美玉 ,  李玲慧

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/50

CPC classification number: G06T3/4053 ,  G06T5/50

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和自相似性的视频超分辨率重建方法，属于视频处理技术领域。本方法包括视频帧提取、初步估计、初步重建、再次重建和视频帧整合等步骤。本方法综合利用了外部训练集和内部自相似性所提供的先验约束条件，对于一些平滑区域和极少出现在视频帧序列内部的不规则结构信息，以及一些很少出现在外部训练集而重复出现在视频帧序列内部的独特和奇异特征等情况都具有较好的重建效果，此外，本方法不依赖于精确的亚像素运动估计，因而能够适应于复杂的运动场景，实现较大倍数的超分辨率重建。

公开(公告)号：CN106254722A

公开(公告)日：2016-12-21

申请号：CN201610561901.7

申请日：2016-07-15

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜军平 ,  梁美玉 ,  李玲慧

IPC: H04N5/21 ,  H04N7/01

CPC classification number: H04N5/21 ,  H04N7/0117

Abstract: 本发明公开了一种视频超分辨率重建方法和装置，对视觉显著性目标区域的检测和提取；建立多帧低分辨率和高分辨率之间的关联映射；通过融合视频序列在时空域的非局部相似性结构互补冗余信息，利用基于视觉显著性的时空非局部模糊配准和融合策略，进行时空超分辨率重建，获取高时空分辨率的视频序列。因此，所述视频超分辨率重建方法和装置不依赖于精确的亚像素运动估计，能够适应于复杂的运动场景，具有较强的旋转不变性以及噪声、光照鲁棒性，能够适应于较大的超分辨率倍数，解决了现有视频超分辨率重建方法中时空一致性保持能力不强以及鲁棒性不高的问题。

公开(公告)号：CN106056540A

公开(公告)日：2016-10-26

申请号：CN201610538641.1

申请日：2016-07-08

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杜军平 ,  梁美玉 ,  刘红刚 ,  曹守鑫 ,  李玲慧

IPC: G06T3/40 ,  G06T5/00 ,  G06T9/00

CPC classification number: G06T3/4053 ,  G06T5/003 ,  G06T9/004 ,  G06T2207/10016

Abstract: 本发明公开了一种基于鲁棒光流和Zernike不变矩的视频时空超分辨率重建方法，包括：对视频序列在时空域进行运动分析，构建所述视频序列鲁棒性的光流运动估计模型，得到运动向量；根据所述运动向量，对所述视频序列进行双向时空运动补偿，得到补偿后的视频序列；采用基于Zernike不变矩的快速非局部模糊配准机制的跨尺度融合策略，对所述补偿后的视频序列进行时空超分辨率重建，得到高时空分辨率的视频序列。本发明不依赖于精确的亚像素运动估计，可适用于各种复杂的运动模式，如角度旋转和局部运动等，能为运动目标的精确识别和跟踪提供更加清晰流畅的视频信息，具有很强的实际应用价值。