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公开(公告)号：CN114915789B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202210385961.3
申请日：2022-04-13
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/19 , H04N19/503 , H04N19/147
Abstract: 本发明公开了一种帧间的拉格朗日乘子优化方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：获取目标编码视频当前时刻的位置向量，位置向量的值对应每帧λ的放缩系数，根据当前时刻的位置向量计算当前时刻的适应值，根据当前的适应值利用灰狼优化算法计算目标编码视频的下一时刻的位置向量，根据下一时刻的位置向量计算下一时刻的适应值，依次迭代，直至当下一时刻的适应值达到预设值或者达到最大迭代次数，得到最优放缩系数，根据最优放缩系数计算得到最优λ。本方法中灰狼优化算法可优化非线性不可导问题，算法中每只狼的位置对应每一次的帧级λ搜索值，实现了在有效计算次数内搜索出帧级最优λ，使得编码器具有更高的压缩效率。
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公开(公告)号：CN113242427B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110398165.9
申请日：2021-04-14
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/139 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种基于VVC中自适应运动矢量精度的快速方法及装置，方法包括：获取编码单元于普通AMVR过程的1/4精度CME的最优MV水平分量和最优MV垂直分量；当编码单元于Affine AMVR过程遍历至1/16精度，且1/4精度CME的最优MV水平分量等于0，则在细化搜索CPMV的周围八个点时，仅插值垂直方向的1/16像素点；或者垂直分量等于0也是同理，仅插值水平方向的1/16像素点。本发明简化了1/16精度的仿射运动估计，减少Affine AMVR的计算复杂度，提高了VVC编码效率，提升了编码器性能。本发明还能够有效的跳过1精度、4精度以及1/2精度的普通运动估计以及有条件的跳过1精度仿射运动估计，可以降低编码的时间复杂度，能够有效的提升编码器的效率，可以方便地投入实际应用。
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公开(公告)号：CN113242426B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202110369008.5
申请日：2021-04-06
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/137 , H04N19/146 , H04N19/186 , H04N19/80 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种视频编解码方法、设备和存储介质，包括：在编码端应用DBF滤波和/或SAO滤波，对于所述DBF滤波，根据编码单位的深度，对所述深度小于深度阈值的编码单位，跳过其DBF滤波；对于所述SAO滤波，根据编码单位的原始图像数据与做SAO之前的重构数据的差值，对差值小于差值阈值的编码单位，不进行SAO滤波；在解码端进行解码和后处理。该方法在保证解码视频质量损失较小的情况下，可大大缩减计算时间，有效降低编解码的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115100080B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211016081.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/90 , H04N19/176 , H04N19/166
Abstract: 本发明公开了一种视频图像的FMO错误隐藏方法、系统、设备及介质，该方法将第一原始视频图像划分为多个宏块；计算每个宏块内部的像素复杂程度，并且计算每个宏块与周围宏块之间的像素相关性；根据每个宏块的像素复杂程度和像素相关性，计算获得目标矩阵；根据目标矩阵移动宏块，其中，每移动一次宏块，获得移动一次宏块对应的Mask矩阵；计算恢复图像和第二原始视频图像之间的峰值信噪比；选取出最优图像恢复质量和最优图像恢复质量对应的Mask矩阵；基于最优图像恢复质量对应的Mask矩阵，采用Masked Autoencoders模型进行图像重建，获得重建图像。本发明能够提高视频图像恢复质量。
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公开(公告)号：CN114915789A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210385961.3
申请日：2022-04-13
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/19 , H04N19/503 , H04N19/147
Abstract: 本发明公开了一种帧间的拉格朗日乘子优化方法、系统、设备及介质，包括以下步骤：获取目标编码视频当前时刻的位置向量，位置向量的值对应每帧λ的放缩系数，根据当前时刻的位置向量计算当前时刻的适应值，根据当前的适应值利用灰狼优化算法计算目标编码视频的下一时刻的位置向量，根据下一时刻的位置向量计算下一时刻的适应值，依次迭代，直至当下一时刻的适应值达到预设值或者达到最大迭代次数，得到最优放缩系数，根据最优放缩系数计算得到最优λ。本方法中灰狼优化算法可优化非线性不可导问题，算法中每只狼的位置对应每一次的帧级λ搜索值，实现了在有效计算次数内搜索出帧级最优λ，使得编码器具有更高的压缩效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113242426A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110369008.5
申请日：2021-04-06
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/137 , H04N19/146 , H04N19/186 , H04N19/80 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种视频编解码方法、设备和存储介质，包括：在编码端应用DBF滤波和/或SAO滤波，对于所述DBF滤波，根据编码单位的深度，对所述深度小于深度阈值的编码单位，跳过其DBF滤波；对于所述SAO滤波，根据编码单位的原始图像数据与做SAO之前的重构数据的差值，对差值小于差值阈值的编码单位，不进行SAO滤波；在解码端进行解码和后处理。该方法在保证解码视频质量损失较小的情况下，可大大缩减计算时间，有效降低编解码的计算复杂度。
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公开(公告)号：CN115103188B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211017771.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/34 , H04N19/146 , H04N19/166 , H04N19/30 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例涉及技术领域，特别涉及一种SVC的错误隐藏方法、模型训练方法、系统及设备，本申请利用卷积神经网络充分提取前一帧基础层和增强层图像对中的偏移量参数，进而利用这个参数来修正当前帧的基础层图像的上采样图像，从而提升增强层错误隐藏的效果；本申请还计算前一帧的增强层图像和前一帧的基础层图像之间的残差图像，然后通过卷积神经网络融合残差图像和修正后的上采样图像，充分利用时域和空域的相关性对修正后的上采样图像进行后处理，提升了增强层错误隐藏的效果。
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公开(公告)号：CN115103188A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202211017771.2
申请日：2022-08-24
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/34 , H04N19/146 , H04N19/166 , H04N19/30 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例涉及技术领域，特别涉及一种SVC的错误隐藏方法、模型训练方法、系统及设备，本申请利用卷积神经网络充分提取前一帧基础层和增强层图像对中的偏移量参数，进而利用这个参数来修正当前帧的基础层图像的上采样图像，从而提升增强层错误隐藏的效果；本申请还计算前一帧的增强层图像和前一帧的基础层图像之间的残差图像，然后通过卷积神经网络融合残差图像和修正后的上采样图像，充分利用时域和空域的相关性对修正后的上采样图像进行后处理，提升了增强层错误隐藏的效果。
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公开(公告)号：CN112954350B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110328060.6
申请日：2021-03-26
Applicant: 中南大学
IPC: H04N19/172 , H04N19/42 , H04N19/70
Abstract: 本发明公开了一种基于帧分类的视频后处理优化方法及装置，本发明首先会标记待增强视频中所有的较优帧，将待增强视频分为较优帧和普通帧，其中较优帧用于表征待增强视频所有帧中质量较好的帧。然后在视频后处理中，提供两种选择，第一种选择是直接选择跳过所标记的所有较优帧的质量增强处理，选择不对此类帧进行质量增强，从而能够在损失较小的情况下有效缩减运算所需时间；第二种选择是先判断是否对当前的较优帧进行质量增强，若进行处理，则使用两个不同的增强模型分别对当前的较优帧和普通帧进行处理，对不同帧类型采用不同的增强模型，从而提高质量增强效果，并且能够在损失较小的情况下减少运算消耗的时间。
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公开(公告)号：CN115100080A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202211016081.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 中南大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/90 , H04N19/176 , H04N19/166
Abstract: 本发明公开了一种视频图像的FMO错误隐藏方法、系统、设备及介质，该方法将第一原始视频图像划分为多个宏块；计算每个宏块内部的像素复杂程度，并且计算每个宏块与周围宏块之间的像素相关性；根据每个宏块的像素复杂程度和像素相关性，计算获得目标矩阵；根据目标矩阵移动宏块，其中，每移动一次宏块，获得移动一次宏块对应的Mask矩阵；计算恢复图像和第二原始视频图像之间的峰值信噪比；选取出最优图像恢复质量和最优图像恢复质量对应的Mask矩阵；基于最优图像恢复质量对应的Mask矩阵，采用Masked Autoencoders模型进行图像重建，获得重建图像。本发明能够提高视频图像恢复质量。
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