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公开(公告)号：CN107547898A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710793206.8
申请日：2017-09-05
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/127 , H04N19/132
Abstract: 本发明提供了一种能耗-精度可控的传感器双参数分配系统，包括通过传输信道连接的传感器和服务器；系统的训练模式通过分析采样因子S和量化参数Q如何影响监控图像的编码复杂度、比特率、图像质量等特性，统计编码能耗、传输能耗、场景归类精度等性能指标与两个控制参数之间的内在联系，构建精度阈值与(S，Q)控制参数之间的精度参数优化模型；系统的工作模式根据精度参数优化模型，能够预先设定适当的(S，Q)控制参数，在归类精度约束下渐进地调整传感器能耗，取得近似最优的能耗-精度控制性能。本发明通过测试智能无线图像监控的编码复杂度、比特率、精度特性，给出控制参数的计算方法，为监控成像应用提供了能耗-精度的可控机制。
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公开(公告)号：CN108537739B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN201810127313.1
申请日：2018-02-08
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于特征匹配度的无参考视频增强效果评测方法，包括以下步骤：使用某一视频增强算法E对含有N帧的原始视频V进行质量增强，得到已增强视频Ve；按帧顺序依次获取已增强视频帧的基色分量图像，采用不变量特征算子分别提取分量图像的特征向量；依次对前后帧中同一基色分量的特征向量进行特征匹配，分别计算出两幅分量图像特征点匹配成功的个数；判断当前帧是否为已增强视频Ve的最后一帧，如果不是，则返回上述步骤；否则，进入下一步骤；累计所有前后帧基色分量的特征匹配点数，将所有特征匹配点数的每帧分量平均值作为该视频增强算法的特征匹配度。本发明为改进无参考视频增强算法提供了一种客观评测准则。
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公开(公告)号：CN108235020B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201810012253.9
申请日：2018-01-05
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/593
Abstract: 本发明涉及一种面向量化分块压缩感知的螺旋式逐块测量值预测方法，包括以下步骤：按照螺旋次序，依次对当前第i个图像块xi进行独立观测得到当前图像块的测量值，其中，每个图像块均使用相同的观测矩阵；根据当前图像块的螺旋次序，对测量值执行测量值的多方向预测，得到最优的预测残差；对当前图像块最优的预测残差进行量化输出，获得量化值；对量化分块压缩感知系统的测量端的量化值进行反量化，得到当前图像块的重构残差；将重构残差与候选块的重构测量值相加得到当前图像块的重构测量值，随后进行缓存，为后续图像块的测量值预测做准备。本发明能够提高QBCS的整体率失真性能。
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公开(公告)号：CN108022241B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201711434374.4
申请日：2017-12-26
Applicant: 东华大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种面向水下图像集的一致性增强质量评价方法，包括以下步骤：使用现有的质量评价准则对水下图像集中的一幅原始图像进行质量评价；将所述原始图像通过图像质量增强算法得到增强后的图像，并使用上述现有的质量评价准则对增强后的图像进行质量评价，根据两个质量评价结果计算CEQAi值，重复上述步骤得到该水下图像集中所有图像的CEQAi值，并找出其中的最大值、最小值和平均值，最后利用这些值及权重系数得到上述图像质量增强算法在上述质量评价准则下对于此水下图像集的CEQA有效值。本发明可以为面向水下图像集的各种图像质量增强算法与质量评价准则提供一个一致性增强性能的评价体系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108111852B
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201810031831.3
申请日：2018-01-12
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/132
Abstract: 本发明涉及一种面向量化分块压缩感知编码的双测量参数率失真控制方法，以采样率和量化深度作为测量参数，在码率约束下实现编码质量的最大化，分为训练模式和工作模式：在训练模式下，通过在各种测量参数值下恢复目标图像，构建控制器所用的双测量参数模型；在工作模式下，根据双测量参数模型分配测量参数值，对目标图像执行量化分块压缩感知编码，以便在给定的码率约束下获得优化的编码质量。本发明能够为后续目标图像预先设定优化的测量参数值，在不同的码率级别约束下渐进地调整编码质量，由于邻近的目标图像具有相对一致的统计特性，本发明能够为后续目标图像提供优化的率失真性能。
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公开(公告)号：CN109120932A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810766665.1
申请日：2018-07-12
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/137 , H04N19/182 , H04N19/503 , G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于HEVC压缩域双SVM模型的视频显著性预测方法。所提方法对视频数据集中选定的所有训练视频序列进行分类，使用分类的训练视频序列A类和B类对HEVC压缩域双SVM显著性预测模型分别进行训练，得到两种不同的压缩域显著性预测模型。从视频数据集中选取某一测试视频序列进行预分类操作，使用已经训练好的HEVC双SVM显著性预测模型对测试视频序列进行显著性的预测，所提方法能够获得较好的显著性预测效果。
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公开(公告)号：CN108235020A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201810012253.9
申请日：2018-01-05
Applicant: 东华大学
IPC: H04N19/176 , H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/593
Abstract: 本发明涉及一种面向量化分块压缩感知的螺旋式逐块测量值预测方法，包括以下步骤：按照螺旋次序，依次对当前第i个图像块xi进行独立观测得到当前图像块的测量值，其中，每个图像块均使用相同的观测矩阵；根据当前图像块的螺旋次序，对测量值执行测量值的多方向预测，得到最优的预测残差；对当前图像块最优的预测残差进行量化输出，获得量化值；对量化分块压缩感知系统的测量端的量化值进行反量化，得到当前图像块的重构残差；将重构残差与候选块的重构测量值相加得到当前图像块的重构测量值，随后进行缓存，为后续图像块的测量值预测做准备。本发明能够提高QBCS的整体率失真性能。
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公开(公告)号：CN107945117A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710975599.4
申请日：2017-10-19
Applicant: 东华大学
CPC classification number: G06T5/001 , G06K9/46 , G06K2009/4695 , G06T3/4007
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应相似集合稀疏的差错隐藏方法。本发明不同于传统的采用单一图像块或固定数目图像块作为修复单元的方法，该方法根据自然图像中图像块之间的联合特征，自适应地选取不同数量的相似图像块，构造自适应相似集合；然后以相似集合作为基本单元，训练自适应字典，并构造基于稀疏表示的图像恢复模型；最后，采用分解Bregman迭代框架算法高效地求解目标代价函数。本发明所提方法采用自适应相似集合作为差错隐藏的基本单元，能够有效地排除非相似块的干扰，准确地构造相似集合，保证恢复后的图像具有较好的清晰度，能够进一步提高图像的恢复质量。
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公开(公告)号：CN107705258A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710843914.8
申请日：2017-09-19
Applicant: 东华大学
CPC classification number: G06T5/003 , G06T7/90 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明涉及一种三基色联合预均衡和去模糊的水下图像增强方法，具体包括：利用颜色校正的直方图均衡化方法处理图像；利用暗通道模型对校正后的图像进行再处理；改善图像的背景光估计；优化传输图估计；恢复图像场景。本发明能够获得良好的视觉效果和客观质量，并且具有计算简单、恢复质量好等优点。
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