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公开(公告)号：CN108900838B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN201810586755.2
申请日：2018-06-08
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/147 , H04N19/19 , H04N19/186 , H04N19/154
Abstract: 本发明涉及一种基于HDR‑VDP‑2度量失真的率失真优化方法，并根据修正后的λ‑QP关系更正拉格朗日乘子λ，以进一步优化HDR视频编码过程中编码参数的选取策略，提高HEVC Main 10编码HDR视频的性能。首先，设计了一种基于HDR‑VDP‑2的失真计算方法并应用于HEVC的编码树单元结构，并建立了基于HDR‑VDP‑2失真准则的率失真代价函数模型；接着，为了确定率失真代价函数中的拉格朗日乘子λ，本发明采用固定的拉格朗日乘子λ进行编码，并利用多QP优化技术统计最优QP值，从而修正λ‑QP函数关系；最后，基于修正λ‑QP之间的关系确定当前编码视频帧的拉格朗日乘子λ，并将提出的率失真代价函数模型应用于HEVC Main 10编码器。同时，本发明能够保留编码重建视频更多纹理细节信息，能够提升HEVC编码HDR视频性能。
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公开(公告)号：CN109523508B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201811127973.6
申请日：2018-09-27
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及一种密集光场质量评价方法，该方法既提取角度域视图间的信息，又提取空间域的信息。首先，考虑到密集光场在角度域上的特征能较好评价重建算法产生的失真，绘制了角度域上的密集失真曲线，并用函数进行拟合，拟合参数反映视图间失真的变化情况，失真的程度和重建算法的插值周期；接着，为了避免只考虑角度域特征会使对个别失真类型和场景内容的评价性能不佳，因此结合空间域的信息，提取全局信息熵特征和局部梯度幅度特征，反映图像本身的细节纹理信息和失真情况；最后，用支持向量回归对所有特征进行池化。同时，本发明结合角度域和空间域的特征，对多种失真类型都能较好进行评价，且对不同场景类型也有较好的适应性。
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公开(公告)号：CN112950596A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110255258.6
申请日：2021-03-09
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多区域多层次的色调映射全向图像质量评价方法，其对于任意一幅失真色调映射高动态范围全向图像，将该图像的每幅视口图像划分为纹理平坦区域和纹理复杂区域，进而获取该图像的每幅视口图像的纹理平坦区域和纹理复杂区域各自的局部特征向量，并将该图像的每幅视口图像划分为高亮区域、低暗区域以及中间亮度区域，进而获取该图像的每幅视口图像的高亮区域、低暗区域各自的局部特征及中间亮度区域的局部特征向量，进一步得到该图像的特征向量，接着通过随机森林的池化训练得到失真色调映射高动态范围全向图像客观质量评价模型，再预测测试图像的客观质量评价值；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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公开(公告)号：CN112950592A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110244734.4
申请日：2021-03-05
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00 , G06F16/245
Abstract: 本发明公开了一种基于高维离散余弦变换的无参考光场图像质量评价方法，其将光场图像的子孔径图像阵列转换成子孔径梯度图像阵列，然后将子孔径梯度图像阵列划分成多个不重叠的4D块，并将4D块转换到4D‑DCT域中提取了裁剪的能量向量和裁剪的无符号系数分布特征向量，进而将裁剪的能量向量和裁剪的无符号系数分布特征向量串联得到光场图像的感知特征向量；随后，再结合支持向量回归技术，计算得到光场图像的客观质量评价分数；优点是其无需原始光场图像的任何信息，且能够获得与主观感知质量高度相似的客观评价结果。
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公开(公告)号：CN112308085A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011144012.3
申请日：2020-10-23
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的光场图像去噪方法，其首先将4D光场图像分别重组为子孔径图像和微透镜阵列图像；之后构建初始堆栈空间卷积块和初始角度卷积块以分别对子孔径图像和微透镜阵列图像提取空间特征和角度特征；然后引入空间角度联合编码器组来建模空间特征和角度特征间的信息补偿关系并提高特征的表达能力；基于提取的空间特征和角度特征，构建空间角度特征融合器组以充分利用特征来丰富重建去噪光场图像的细节信息；最后利用构建的解码器来将空间角度特征融合器组输出的融合特征重建为去噪光场图像；优点是有效去除光场图像中存在的噪声，并能够重建去噪光场图像的纹理信息以及保留去噪光场图像的结构一致性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108495135B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810207320.2
申请日：2018-03-14
Applicant: 宁波大学
IPC: H04N19/136 , H04N19/172 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种屏幕内容视频编码的快速编码方法，其根据屏幕内容视频的内容特性对编码单元进行分类，根据编码单元的不同类型采取不同的预测模式，可以降低预测过程的编码复杂度；其用BP神经网络可以更准确地对编码单元进行分类，避免编码单元分类不准确带来的率失真性能损失；其用灰度共生矩阵衡量编码单元的复杂度，并结合时空域相关性可以更准确地对编码深度进行设置，节省了大量的编码时间。
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公开(公告)号：CN111833237A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010446227.4
申请日：2020-05-25
Applicant: 宁波大学
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：CN108924434B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201810693101.X
申请日：2018-06-29
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明涉及一种基于曝光变换的立体高动态范围图像合成方法，在合成过程中有效地利用了曝光变换图像的信息。首先，采用d‑buffer策略，将具有低/高曝光度的辅助视点图像绘制到正常曝光的主视点上，并提出基于曝光变换的可靠性检测方法去除绘制不准确的像素；接着，为了得到高质量多曝光图像，提出基于曝光变换的信息恢复方法，主要利用曝光变换图像对绘制图像进行像素填充、边缘修复、图像平滑；再根据恢复的多曝光图像，合成主视点HDR图像。并对左右视点都运用上述方法，合成左右视点HDR图像，从而实现立体HDR成像。
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公开(公告)号：CN110796635A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910863607.5
申请日：2019-09-12
Applicant: 宁波大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种基于剪切波变换的光场图像质量评价方法，其为了同时考虑光场的空间域和角度域失真，分别在光场视图和极平面图上提取特征，首先，对参考和失真光场视图分块后进行剪切波变换，分别提取局部相似性特征和全局统计特征以反映光场的空间域失真；其次，对参考和失真光场变换得到极平面图像集，对极平面图分块后进行剪切波变换，分别提取局部相似性特征和全局方向统计特征以反映光场的角度域失真；最后，采用随机森林对以上特征进行池化得到最终质量预测值，从而实现光场图像的客观质量评价，与人类视觉感知具有较好的一致性。
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公开(公告)号：CN108036739B
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201711144614.7
申请日：2017-11-17
Applicant: 宁波大学
Abstract: 本发明公开了一种基于移动光阑的显微三维测量系统及方法，其通过在光学显微成像系统中加入光阑，通过限制成像过程中光的照射角度来减小弥散斑的大小，从而扩大了成像系统的景深和深度测量范围，实现了大尺寸观测物体的三维测量；通过改变加入的光阑的位置得到不同光入射方向的两幅图像，与双目立体视觉类似，利用两幅图像之间的视差对应关系来预测深度，进行场景三维重建；由于成像系统的景深得到扩大，成像模型呈现一定的非线性特性，因此本发明采用二次函数来表达这种非线性，减小了测量误差。
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