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公开(公告)号：CN118646889A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410707606.2
申请日：2024-06-03
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/29 , H04N19/34 , H04N19/54 , H04N19/597 , H04N19/593 , H04N19/53
Abstract: 本发明公开了一种面向灵活视点存取的光场图像可伸缩编码方法，其首先对表示光场图像的SAI阵列即视点阵列进行视点分层，以实现视点的可伸缩性；其次，构建了联合视点合成的多帧参考关系，通过限制编码时的参考关系，提升了视点随机访问能力，且将合成视点加入参考列表，提升了编码性能；此外，在解码端加入了视点合成技术，只传输前两层视点便可重建基础质量的解码光场图像，传输后两层视点可获得增强质量的解码光场图像，实现了质量可伸缩性能；优点是保持良好的编码效率的同时，实现了多种可伸缩性能，提升了编码方案的灵活视点存取能力。
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公开(公告)号：CN116758019A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310655232.X
申请日：2023-06-05
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动静态区域划分的多曝光融合光场图像质量评价方法，其考虑到伪影失真主要发生在动态区域，结合动态区域二值图、源曝光光场图像和多曝光融合光场图像的第一主成分提取局部空域特征；考虑到颜色失真在动态和静态区域有不同表现形式，结合动态区域二值图、源曝光光场图像和多曝光融合光场图像的拮抗颜色通道提取局部颜色特征以补充局部空域特征；考虑到多曝光融合过程中会产生细节损失影响纹理信息，对源曝光光场图像和多曝光融合光场图像使用剪切波变换提取全局频域特征；结合局部空域特征、全局频域特征及全局角度特征形成感知特征向量，经池化预测得到客观质量分；优点是得到的客观质量分与人眼的视觉感知有着更好的一致性。
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公开(公告)号：CN116630613A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310391186.7
申请日：2023-04-13
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种动态场景多曝光融合光场图像的质量评价方法，其从局部、全局和角度等方面来充分考虑失真多曝光融合光场图像的失真特点和内在的高维结构特性，首先对失真多曝光融合光场图像的角度维进行张量分解，这能有效保留其高维特性并在张量切片上提取到与主观感知更为相关的特征；然后在第一成分设计前背景分割方案以检测得到具有显著伪影的前景部分，并对前景部分进行边缘结构和亮度/色度的特征提取；接着，在第一成分亮度分割后，基于HSI模型提取低暗、正常和高亮区域的局部特征；之后，结合全局特征和其他成分提取的角度特征形成感知特征向量，池化预测得到客观质量分，因此预测的客观质量分与人眼的视觉感知有更好的一致性。
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公开(公告)号：CN111833237B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010446227.4
申请日：2020-05-25
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络和局部单应性变换的图像配准方法，其自动生成大量的有效样本及其对应的标签，用以训练图像配准所需的局部单应性矩阵估计模型，所生成的有效样本的配准精度高且具有很好的多样性，可以较好地模拟出实际的图像配准情形，从而提高了训练出的模型的性能；在此基础上，构建基于卷积神经网络的图像配准的局部单应性矩阵估计模型，进而实现图像配准；优点是具有配准精度高、鲁棒性好、配准速度快等特点。
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公开(公告)号：CN111292336B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010070290.2
申请日：2020-01-21
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分段式球面投影格式的全向图像无参考质量评价方法，其将全向图像的北极和南极区域映射成圆，得到分段式球面投影格式的北极区域和南极区域；获取圆形的北极、南极区域各自的局部特征、全局结构特征、全局纹理特征，获取赤道区域的全局纹理结构特征、局部对比度特征；将所有特征合并成全向图像的特征向量；在训练阶段，将训练集中的所有全向图像的特征向量作为样本输入，将对应的主观评分值作为标签输入，通过随机森林的池化，训练得到全向图像客观质量评价模型；在测试阶段，将测试图像的特征向量输入到全向图像客观质量评价模型中，预测得到客观质量评价值；优点是能有效地提高客观评价结果与人眼主观感知质量之间的相关性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110910347B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201910993399.0
申请日：2019-10-18
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分割的色调映射图像质量评价方法，针对色调映射图像的不同区域的主要失真类型不太一样这个特点，将其分成了复杂区域和平坦区域，并且在其复杂区域提取纹理细节特征，在平坦区域提取色度特征，接着在全局区域也提取出纹理细节特征和色度特征。针对图像的高亮和低暗区域细节失真过大这个特点，将图像分成了高亮和低暗区域以及其他区域，并且分别在不同的区域提取信息熵特征用以表征图像的失真程度，随后将高亮低暗区域阈值也作为一个特征来判断图像的亮度分布均匀程度，将其评价不同区域时效果好的特征值保留，剔除效果不好的特征值，降低了特征冗余；有效提高了得到的客观评价结果与人眼主观感知之间的相关性。
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公开(公告)号：CN114359041A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111405987.1
申请日：2021-11-24
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种光场图像空间超分辨率重建方法，其构建空间超分辨率网络，包括编码器、孔径级特征配准模块、光场特征增强模块和解码器等，利用编码器对上采样后的低空间分辨率光场图像、2D高分辨率图像及其模糊后的图像提取多尺度特征；通过孔径级特征配准模块来学习2D高分辨率特征与低分辨率光场特征之间的对应性，以将2D高分辨率特征配准到每个子孔径图像下并形成配准后的高分辨率光场特征；通过光场特征增强模块以利用配准的高分辨率光场特征来增强提取的浅层光场特征，得到增强后的高分辨率光场特征；利用解码器将增强后的高分辨率光场特征重建为高空间分辨率光场图像；优点是能高质量地重建高空间分辨率光场图像，并恢复纹理和细节信息。
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公开(公告)号：CN109035155B
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201810617257.X
申请日：2018-06-15
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种光晕去除的多曝光图像融合方法，其计算每幅曝光图像的亮度图像的局部梯度稀疏复杂度映射图和曝光质量映射图；然后融合得到每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像，进而得到每幅曝光图像的亮度图像的初步融合权值图像的归一化图像的优化图像的归一化图像；再获得所有曝光图像的最终融合图像；优点是通过针对亮度图像的梯度幅值图像的稀疏表示构建局部梯度稀疏复杂度映射图及曝光质量映射图进行图像融合，有效抑制了大幅值的无效梯度在图像融合过程中产生的影响，消除了融合图像中的光晕现象，且能更有效地提取多曝光图像序列中不同曝光条件下的图像纹理细节，因此融合图像中含有更丰富的纹理细节和具有更高的清晰度。
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公开(公告)号：CN113139898A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110311756.8
申请日：2021-03-24
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于频域分析和深度学习的光场图像超分辨率重建方法，其首先利用基于光流的绘制和双三次插值来生成初始高空间和角度分辨率光场图像；之后采用离散余弦变换来对生成的初始光场图像进行频域转换，以得到表征光场图像特性的频率分量图像；基于此，超分辨率重建可建模为频率复原问题，因此构建多个2D卷积神经网络来建模各频率分量的初始复原，并在网络中融入语义信息来增强复原效果；然后将初始复原后的各频率分量进行组合并构建3D卷积神经网络来进行精细复原；最后，利用逆离散余弦变换来将复原后的所有频率分量重构为所需的光场图像；优点是能有效提高光场图像的空间和角度分辨率，并能恢复纹理信息以及保留角度一致性。
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公开(公告)号：CN110933416B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201911099679.3
申请日：2019-11-12
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/186 , H04N19/147
Abstract: 本发明公开了一种高动态范围视频自适应预处理方法，首先计算每帧的各通道的最大、最小实际亮度值各自对应的量化亮度值，得到未使用的整型量化数据个数；接着去重统计各通道中落于所划分的32个各实际亮度间隔内的实际亮度值个数，以此为依据将未使用的整型量化数据优先分配给容易造成视觉产生对比度失真区域所在的实际亮度间隔；然后在确定最终分配给各实际亮度间隔的整型量化数据个数后计算各实际亮度间隔的最大、最小实际亮度值，进而对各通道中的每个像素点进行映射完成预处理；优点是能解决HDR视频非向后兼容编码框架中采用PQ曲线从16bit浮点型数据到10bit整型数据的转换过程中造成的HDR视频编码性能下降的问题。
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