公开(公告)号：CN119629327A

公开(公告)日：2025-03-14

申请号：CN202411525482.2

申请日：2024-10-29

Applicant: 浙江大学绍兴研究院 ,  浙江大学

Inventor： 虞露 ,  朱思远 ,  张家琪 ,  王曰海

IPC: H04N17/00

Abstract: 本发明公开了一种针对体积视频的主观质量评价方法和装置，所述方法包括如下步骤：通过测试软件读取被测试体积视频的序列数据；测试软件基于读取的序列数据和预设的初始位置与朝向，实时渲染出相应的画面并通过呈现设备呈现给测试人员；通过输入设备调整画面的位置与朝向，基于调整后的位置与朝向实时重新渲染画面并通过呈现设备呈现给测试人员；接受并记录测试人员在观看时间结束后打出的主观意见分数。借助本发明，测试人员能够在主动交互式观看体积视频的同时，对体积视频的质量进行主观评价。

公开(公告)号：CN120017851A

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202311530486.5

申请日：2023-11-16

Applicant: 浙江大学

Inventor： 虞露 ,  贾可 ,  于化龙

IPC: H04N19/70 ,  H04N19/136 ,  H04N19/44 ,  H04N19/42 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种指定隐层特征属性的视频编解码方法及装置，所述视频解码方法，包括：从码流中解析指定隐层特征属性的语法元素，所述隐层特征属性包含如下信息中的任意一种或几种的组合：解码特征所对应的一种或一类智能任务网络模型；解码特征输入到智能任务网络模型中的位置；发送端特征提取器的类型。本发明的方法及装置能够明确规定被编码的特征的能力和用途，为接收端进行后续处理提供了准确的指导；同时，还能为接收端进行针对性的任务网络再优化提供语义信息范围的约束，有助于接收端使用该被编码的特征提升特定任务的准确度。

公开(公告)号：CN119999217A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202280100710.4

申请日：2022-10-14

Applicant: 浙江大学 ,  OPPO广东移动通信有限公司

Inventor： 虞露 ,  金峡钶 ,  朱志伟 ,  戴震宇

IPC: H04N21/2343

Abstract: 本申请提供一种编解码方法、装置、编码器、解码器及存储介质，针对包括一种或多种表达格式的视觉媒体内容的应用场景，将不同表达格式的同构区块拼接成一张异构混合拼接图，将相同表达格式的的同构区块拼接成一张同构拼接图，将得到的拼接图和拼接图信息写入码流，且针对异构混合拼接图允许不同表达格式的同构区块对应不同的信息。这样，将不同表达格式的数据进行混合编码，能够减少调用的编码器和解码器的个数，降低实现代价，提高易用性。而且，在对异构混合拼接图，不同表达格式区块的某些高层参数可以不相等，从而异构数据提供更合适的高层参数，能有效提升编码效率即减少码率或提高重构多视点视频或点云视频的质量。

公开(公告)号：CN119895870A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202380068435.7

申请日：2023-01-06

Applicant: 浙江大学 ,  OPPO广东移动通信有限公司

Inventor： 虞露 ,  金峡钶 ,  朱志伟 ,  戴震宇

IPC: H04N19/597

Abstract: 本申请提供一种编解码方法、装置、编码器、解码器及存储介质，针对包括一种或多种表达格式的视觉媒体内容的应用场景，将不同表达格式的同构区块拼接成一张异构混合拼接图，将相同表达格式的的同构区块拼接成一张同构拼接图，将得到的拼接图和拼接图信息写入码流，且针对异构混合拼接图允许不同表达格式的同构区块对应不同的信息。这样，将不同表达格式的数据进行混合编码，能够减少调用的编码器和解码器的个数，降低实现代价，提高易用性。而且，在对异构混合拼接图，不同表达格式区块的某些高层参数可以不相等，从而异构数据提供更合适的高层参数，能有效提升编码效率即减少码率或提高重构多视点视频或点云视频的质量。

公开(公告)号：CN119815026A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202410915473.8

申请日：2024-07-09

Applicant: 浙江大学

Inventor： 于化龙 ,  刘澳 ,  虞露

IPC: H04N19/132 ,  H04N19/46

Abstract: 本发明公开了一种基于插帧的视频编解码方法及装置，该方法在解码过程中获取插帧标识信息，并根据插帧标识信息利用已经解码的图像生成插入图像，并在目标时刻输出插入图像。该方法能够减少编码时需要处理的图像数量，在获得高质量插入图像的同时降低编码视频所消耗的数据量，提升编码效率。

公开(公告)号：CN118633287A

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202280090445.6

申请日：2022-01-30

Applicant: 浙江大学 ,  OPPO广东移动通信有限公司

Inventor： 虞露 ,  朱志伟 ,  戴震宇

IPC: H04N19/597 ,  H04N19/119

Abstract: 本申请提供一种编解码方法、装置、设备、及存储介质，本申请通过将多种不同表达格式的视觉媒体内容对应的同构拼接图拼接在一张异构混合拼接图中，例如将多视点视频拼接图和点云拼接图拼接在一张异构混合拼接图中进行编解码，这样尽量减少了所需要调用的HEVC，VVC，AVC，AVS等二维视频编解码器的个数，减少了编解码代价，提高易用性。

公开(公告)号：CN118052920A

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202310807760.2

申请日：2023-07-03

Applicant: 华为技术有限公司 ,  浙江大学

Inventor： 廖依伊 ,  李思成 ,  虞露 ,  曹潇然 ,  涂晨曦 ,  蔡康颖

IPC: G06T15/00 ,  G06T15/08 ,  G06T15/50 ,  G06T3/4053 ,  G06T3/4046 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09

Abstract: 本申请实施例提供了一种渲染方法及装置、训练方法，涉及图像处理技术领域，该方法包括：先通过神经渲染得到较低分辨率的任意视角下预设三维对象的特征图，再对该特征图进行超分辨率处理，得到所需的较高分辨率的该预设三维对象在该任意视角下的渲染图像。由于神经渲染的特征图的分辨率较低，且图像超分辨率处理的复杂度也较低，从而降低算法复杂度，以提升对图像的渲染速度，满足实时地以自由视角来观看三维内容的图像需求。

公开(公告)号：CN112819150B

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN201911126877.4

申请日：2019-11-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 虞露 ,  毛珏

IPC: G06N3/082 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的预测块生成方法，包括：至少将以下信息输入到卷积神经网络：待预测区域的参考块集合，所述参考块集合包括两个以上参考块；以及所述参考块集合中的至少一个参考块与所述待预测区域的相似度图；使用卷积神经网络处理输入信息；由以下方法之一得到所述待预测区域的预测块：直接由所述卷积神经网络的输出得到；或者由所述卷积神经网络的输出与所述待预测区域的第一预测块相加得到，所述第一预测块由参考块集合中的部分或全部参考块线性加权得到。本发明通过增加待预测区域与参考像素的相似度距离，能够有效学习预测值与原始值的映射关系，从而提高预测值的预测效率。

公开(公告)号：CN111416977B

公开(公告)日：2024-02-09

申请号：CN201911424851.8

申请日：2019-12-31

Applicant: 浙江大学 ,  华为技术有限公司

Inventor： 虞露 ,  王业奎 ,  范宇群 ,  于化龙 ,  赵寅 ,  林翔宇 ,  杨海涛

IPC: H04N19/107 ,  H04N19/124 ,  H04N19/13 ,  H04N19/184 ,  H04N19/82

Abstract: 本申请公开了一种缓解解码峰值的解码方法以及设备，该方法包括：从码流中获取第一标识，所述第一标识用于表示所述码流允许的知识图像之间的最小解码时间间隔k；若当前解码图像参考了知识图像进行解码，解析码流时获取当前解码图像的解码时刻ti与最近一次参考了新的知识图像的第一解码图像的解码时刻tj，其中，所述新的知识图像为解码所述第一解码图像时未被解码或需要重新解码的知识图像；根据ti与tj的差值与k的大小关系，确定出预设数量个知识图像作为所述当前解码图像的候选参考图像。实施本申请能够提高编解码中的预测准确性，提升编码效率。

公开(公告)号：CN112262578B

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN201980039255.X

申请日：2019-03-21

Applicant: 深圳市大疆创新科技有限公司 ,  浙江大学

Inventor： 李璞 ,  郑萧桢 ,  陈嘉枫 ,  王文义 ,  虞露

IPC: H04N19/13 ,  H04N19/44 ,  G06T9/40

Abstract: 提供了一种点云属性编码方法，包括：对点云数据中的属性值进行二值化，得到二进制属性值，其中，所述二进制属性值的比特深度为N，N为大于或等于1的正整数；采用至少一个概率模型对所述二进制属性值中的比特位进行算术编码。上述方法通过对点云数据中的属性信息进行二值化，并对二值化的结果进行算术编码，避免了使用层次编码方案对属性信息进行编码和解码，从而减小了时间开销。