视频质量测量
    41.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103988500A

    公开(公告)日:2014-08-13

    申请号:CN201180075021.4

    申请日:2011-11-24

    CPC classification number: H04N19/00933 H04N17/004 H04N19/895

    Abstract: 具体实现接收比特流并且根据比特流得到参数。参数包括量化参数、内容不可预测性参数、丢失块比率、传播块比率、错误隐藏距离、运动矢量、停顿持续时间以及帧率。使用这些参数,分别对由于视频压缩、切片模式错误隐藏和停顿切片模式错误隐藏导致的失真估计压缩失真因子、切片失真因子和停顿失真因子。然后,将失真因子映射成合成的视频质量得分。对于具有有限计算能力的应用,可以简化对失真因子的估计。具体地,可以分别根据量化参数、丢失块比率和停顿持续时间预测压缩失真因子、切片失真因子和停顿失真因子。

    用于计算被压缩假影和信道假影影响的视频的失真的方法和设备

    公开(公告)号:CN103843339A

    公开(公告)日:2014-06-04

    申请号:CN201180073308.3

    申请日:2011-09-09

    CPC classification number: H04N19/00909 H04N19/154

    Abstract: 在视频质量控制和估计中,压缩假影和信道假影的共同评估是一个问题。本发明以用于计算在被压缩假影和信道假影影响的视频中的总失真的方法考虑压缩假影水平Dm(V)和信道假影水平Dh(V)两者的共同感知。所述方法包括将压缩假影水平Dm(V)和被加数S相加的步骤,所述被加数S从log(Dh(V))与随着压缩假影水平Dm增大而减小的系数相乘而推导,使得D(V)=Dm(V)+c·(K-Dm(V))·log(Dh(V))。所获得的结果是对总失真的测量。

    用于树结构的自适应熵编码的方法

    公开(公告)号:CN103814396A

    公开(公告)日:2014-05-21

    申请号:CN201180072369.8

    申请日:2011-07-18

    Abstract: 在3D网格编码时,通过基于空间树的方法来压缩几何数据。从用于编码3D网格模型的基于空间树的方法的树结构的遍历产生的比特流具有对称的特殊冗余,利用它来进一步改进网格模型压缩。一种编码比特流的方法,包括以下步骤:定义(51)二进制码元的至少第一和第二码元组,S1是S2的子集;确定(52)该比特流内的第一区段(J1,J2)、第二区段(K1)和第三区段(N1,N2,N3),其中第一区段具有Th1个或更多个连续S1码元,第二区段具有Th2个或更多个连续S2码元;编码(54)该比特流,其中,使用不同的代码来编码(54A,54B,54C)第一区段、第二区段和第三区段;并且编码(55)指示该比特流中第一、第二和第三区段之间的边界位置的值(C1)。

    估计比特流级别的视频质量的方法及设备

    公开(公告)号:CN103548342A

    公开(公告)日:2014-01-29

    申请号:CN201180070515.3

    申请日:2011-05-12

    CPC classification number: H04N19/513 H04N19/107 H04N19/154 H04N19/895

    Abstract: 一种用于估计比特流级别的视频质量的方法,其中,所述视频质量涉及错误隐藏后的视频,并且在所述错误隐藏之前在比特流-级别上执行所述方法,所述方法包括:从视频比特流提取和/或计算多个全局条件特征,至少为丢失的MB提取和/或计算多个局部有效性特征,通过模拟在所述错误隐藏中使用的错误隐藏方法来为每个(或至少每个丢失的)MB计算数值错误隐藏有效性级别,以及提供计算出的错误隐藏有效性级别作为视频质量的估计的可见伪像级别。

    用于测量视频质量的方法和装置

    公开(公告)号:CN103385000A

    公开(公告)日:2013-11-06

    申请号:CN201080068310.7

    申请日:2010-07-30

    Abstract: 本发明提供了一种用于测量包括多个帧的视频序列的质量的方法和对应的装置。所述视频序列中一个或多个连续帧丢失,并且在所述视频序列的显示过程中,在从显示所述一个或多个丢失的帧的其前紧邻帧到显示其后紧邻帧的时间段内用所述视频序列中其前紧邻帧代替所述一个或多个丢失的帧。所述方法包括:根据与在所述时间段内所述其前紧邻帧的稳定性相关的第一参数、与所述其前紧邻帧和其后紧邻帧之间的连续性相关的第二参数和与所述视频序列的相干运动相关的第三参数测量所述视频序列的质量。

    三维网格模型以及创建三维网格模型的方法

    公开(公告)号:CN103348385A

    公开(公告)日:2013-10-09

    申请号:CN201080070921.5

    申请日:2010-12-23

    CPC classification number: G06T17/10 G06T17/005 G06T17/20 G06T19/00

    Abstract: 为了提高3D模型处理的压缩效率,需要更易于发现重复模式。本发明通过使用模式-实例记录表使3D模型的压缩得到简化和改进,该模式-实例记录表为3D对象内的重复模式的所有实例提供模式-实例关系。3D网格模型包含第一参考3D网格模型(pts)的数据;包含第一和第二实例数据的电子模式-实例记录表(pt1,pt2),其中第一实例数据指向(*pt1)第一参考3D网格模型,第二实例数据指向(*pt2)第一或进一步参考3D网格模型;以及至少一个辅助3D网格模型实例的第三实例数据的实例记录,其中第三实例数据包含所述第一和第二实例数据或对所述第一和第二实例数据的引用。

    基于对象的视觉注意力模型的显著性评估方法

    公开(公告)号:CN101432775A

    公开(公告)日:2009-05-13

    申请号:CN200780015252.X

    申请日:2007-04-27

    CPC classification number: G06K9/4671 G06T7/11

    Abstract: 本发明提供一种基于对象的视觉注意力模型的显著性评估方法。该方法包括以下步骤:将图像分割成复数个待评估的对象;对每个被分对象提取特征地图;基于提取的特征地图,计算每个被分对象在该对象中心像素周围定义的一系列圆中的显著性;以及将每个被分对象在所有圆中的显著性结合,从而实现每个被分对象的总体显著性的评估。本发明更符合人类视觉,且计算复杂性低。

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