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公开(公告)号：CN107682701B
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201710750320.2
申请日：2017-08-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/42 , H04N19/43 , H04N19/85
Abstract: 本发明公开了基于感知哈希算法的分布式视频压缩感知自适应分组方法，针对在分布式视频压缩感知系统中当视频序列变化剧烈或发生场景切换时，采用固定的图像分组将导致参考帧选择的不准确进而严重影响非关键帧的重构质量，如果非关键帧与相邻关键帧的重构质量相差过大，解码端将产生视频闪烁效应的问题，本发明首先利用感知哈希算法评估图像的时域相关性大小，并根据时域相关性大小将图像分级，然后进行自适应图像分组；在自适应图像分组基础上，采用一种新的帧采样率分配模型进一步提高总体重构质量。本发明在保持总采样率不变的前提下，有效降低了解码视频中视频闪烁程度，为分布式视频压缩感知系统进一步提高提高服务质量和用户体验提供了可能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108200440B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201711495128.X
申请日：2017-12-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/90 , H04N19/70 , H04N19/593 , H04N19/176 , H04N19/146 , H04N19/503
Abstract: 本发明公开了一种基于时间相关性的分布式视频压缩感知重构方法。该方法在建立无反馈的分布式视频压缩感知模型的基础上，充分利用视频帧非关键帧之间的时间相关性，对非关键帧的每个块进行模式判别，将非关键帧与前一帧的残差编码传输；在重构时，按照模式判别的结果自适应地选择有无边信息的重构方式，重构每个非关键帧的块，避免了部分不必要的边信息计算。该方法利用了当前帧的前一帧进行重构，而不只是单纯地使用关键帧作为参考帧进行重构，使得视频帧之间的时间相关性能够得到有效利用。该方法在相同总采样率下能保证视频的重构质量，同时减少系统重构时间，且没有使用反馈信道。
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公开(公告)号：CN108596849B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201810368124.3
申请日：2018-04-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于天空区域分割的单幅图像去雾方法，解决了传统暗通道去雾算法对天空区域不适应而产生负面视觉效果的缺点。综合利用图像中的视觉特征，采用一种简单线性迭代聚类和边缘检测相结合的方法准确分割出图像中的天空区域。在此基础上，依据平均饱和度先验对非天空区域进行独立透射率估计，并对天空区域进行独立的视觉效果增强处理，从而克服了对天空区域进行传统去雾处理引起的过增强、色偏等负面效应。最后，针对去雾后图像偏暗的缺点，提出了一种基于导向滤波器的Retinex方法进行增强，进一步提升了去雾处理后图像的视觉效果。
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公开(公告)号：CN108596849A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810368124.3
申请日：2018-04-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于天空区域分割的单幅图像去雾方法，解决了传统暗通道去雾算法对天空区域不适应而产生负面视觉效果的缺点。综合利用图像中的视觉特征，采用一种简单线性迭代聚类和边缘检测相结合的方法准确分割出图像中的天空区域。在此基础上，依据平均饱和度先验对非天空区域进行独立透射率估计，并对天空区域进行独立的视觉效果增强处理，从而克服了对天空区域进行传统去雾处理引起的过增强、色偏等负面效应。最后，针对去雾后图像偏暗的缺点，提出了一种基于导向滤波器的Retinex方法进行增强，进一步提升了去雾处理后图像的视觉效果。
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公开(公告)号：CN108363992A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810212672.7
申请日：2018-03-15
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06K9/00664 , G06K9/00711 , G06K9/00744 , G06K9/6218 , G06K9/6276 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习监测视频图像烟雾的火情预警方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1)收集并标记各种烟雾场景的图片数据集，其中非火情预警烟雾场景归为A类，火情预警烟雾场景归为B类；步骤2)上下文目标检测层非火灾预警烟雾场景训练：步骤3)上下文目标检测层火情预警烟雾场景训练，重复步骤2)，训练图片为B类火情预警烟雾图片；步骤4)疑似火情烟雾图片检测。本发明所达到的有益效果：解决了传统机器学习方法分类器无法准确区分所检测的烟雾是否为火灾导致的问题。本发明利用上下文目标检测的方法，判断烟雾所在区域的上下文关系，在提高火情预警率的前提下压低虚警、漏警率。
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公开(公告)号：CN107682701A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710750320.2
申请日：2017-08-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/42 , H04N19/43 , H04N19/85
Abstract: 本发明公开了基于感知哈希算法的分布式视频压缩感知自适应分组方法，针对在分布式视频压缩感知系统中当视频序列变化剧烈或发生场景切换时，采用固定的图像分组将导致参考帧选择的不准确进而严重影响非关键帧的重构质量，如果非关键帧与相邻关键帧的重构质量相差过大，解码端将产生视频闪烁效应的问题，本发明首先利用感知哈希算法评估图像的时域相关性大小，并根据时域相关性大小将图像分级，然后进行自适应图像分组；在自适应图像分组基础上，采用一种新的帧采样率分配模型进一步提高总体重构质量。本发明在保持总采样率不变的前提下，有效降低了解码视频中视频闪烁程度，为分布式视频压缩感知系统进一步提高提高服务质量和用户体验提供了可能。
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