公开(公告)号：CN109558410A

公开(公告)日：2019-04-02

申请号：CN201811530822.5

申请日：2018-12-14

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 范文浩 ,  秦婕 ,  吴帆 ,  唐碧华 ,  刘元安

IPC: G06F16/22

Abstract: 本发明针对信息分发系统快速获取匹配订阅的效率受到限制的问题，公开了一种基于多维内容的事件匹配算法GEM-Tree。本专利设计了表达语义更加丰富多元的表达模型；充分利用订阅的典型属性和属性数在筛除不匹配订阅的优势，设计了属性过滤表用以尽早筛除大量不匹配订阅，平衡GEM-Tree的高度；将值域区间映射到二维平面上三角上，设计了值域划分结构GEM，提高了事件匹配在值域上的匹配效率；综合分析索引结构的复杂度，设计大规模高维度下的GEM-Tree；设计并且搭建了各种场景下的百万级的订阅平台，同现有的事件匹配算法(OP-Index、REIN、BE-Tree、AP-INdex)进行对比，验证了GEM-Tree算法的高效性和有效性。本专利在大规模高维度信息分发系统中对于提高事件匹配效率具有较深的意义。

公开(公告)号：CN102685530B

公开(公告)日：2014-05-07

申请号：CN201210120923.1

申请日：2012-04-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杨波 ,  王中平 ,  陈智丰 ,  秦婕 ,  王远 ,  陈景晖 ,  门爱东 ,  邸金红 ,  韩睿 ,  叶锋 ,  张鑫明 ,  肖贺 ,  姜竹青 ,  林立翔

IPC: H04N19/567 ,  H04N19/86 ,  H04N13/00

Abstract: 本发明公开了一种基于半像素精度边缘和图像修复的深度图像帧内预测方法，其主要技术特点是：包括以下步骤：1、在深度图像中进行半像素精度边缘检测得到边缘图像；2、根据边缘图像进行边缘的区域划分处理和边缘优化处理；3、根据是否包含预测子将待预测的区域分为可修复区域和不可修复区域，对可修复区域预测采用图像修复算法实现；对不可修复区域预测采用区域均值或默认值实现；4、率失真优化算法。本发明提高了不规则区域的预测效果，避免了边缘像素自身所属的区域无法明确界定的问题，使区域划分的结果更为精确，在保证压缩后图像质量的情况下提高了预测的时间效率，增强了帧内预测方法的实用性。

公开(公告)号：CN102685530A

公开(公告)日：2012-09-19

申请号：CN201210120923.1

申请日：2012-04-23

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 杨波 ,  王中平 ,  陈智丰 ,  秦婕 ,  王远 ,  陈景晖 ,  门爱东 ,  邸金红 ,  韩睿 ,  叶锋 ,  张鑫明 ,  肖贺 ,  姜竹青 ,  林立翔

IPC: H04N13/00 ,  H04N7/32

Abstract: 本发明公开了一种基于半像素精度边缘和图像修复的深度图像帧内预测方法，其主要技术特点是：包括以下步骤：1、在深度图像中进行半像素精度边缘检测得到边缘图像；2、根据边缘图像进行边缘的区域划分处理和边缘优化处理；3、根据是否包含预测子将待预测的区域分为可修复区域和不可修复区域，对可修复区域预测采用图像修复算法实现；对不可修复区域预测采用区域均值或默认值实现；4、率失真优化算法。本发明提高了不规则区域的预测效果，避免了边缘像素自身所属的区域无法明确界定的问题，使区域划分的结果更为精确，在保证压缩后图像质量的情况下提高了预测的时间效率，增强了帧内预测方法的实用性。