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公开(公告)号：CN111586316A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010257555.X
申请日：2020-04-03
Applicant: 吉林大学
IPC: H04N5/247 , H04N13/243 , H04N13/246 , H04N13/261 , H04N13/275 , H04N13/282 , G06T3/40 , G06T17/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种基于球面相机阵列生成立体元图像阵列的方法属集成成像技术领域，本发明包括下列步骤：对球面相机阵列进行标定，消除畸变；使用球面相机阵列对实际场景进行拍摄，得到不同角度的多视点图像；利用光学映射原理，将不同角度的多视点图像转化成低分辨立体元图像阵列；利用卷积神经网络对低分辨率立体元图像阵列进行超分辨率复原，得到高分辨率立体元图像阵列；本发明能实现球面稀疏相机阵列对实际场景进行拍摄，从而得到高分辨率的立体元图像阵列，生成的立体元图像阵列可用于集成成像显示，本发明能避免大量摄像机的使用，使拍摄成本明显降低，计算量大幅度减少。
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公开(公告)号：CN110225332A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910467325.3
申请日：2019-05-31
Applicant: 吉林大学
IPC: H04N13/282 , G06T15/06
Abstract: 一种基于光子映射的立体元图像阵列生成方法属3D图像处理技术领域，本发明包括下列步骤：(1)从光源处发射光子到场景中，获取场景信息，并保存为一张光子图；(2)从设置的视点处向场景发射视线来进行辐射亮度估计，通过已保存的光子图中的信息来计算在该视点下的图片；(3)设置多个视点来模拟相机阵列获取图像，此时无需再重复步骤一，可直接通过光子图的信息来计算获得图像；(4)将步骤3中获取的图像阵列进行转化，变为立体元图像阵列；本发明通过使用光子映射算法，能减少光线追迹算法中需要不断重复计算的光线，可提高立体元图像阵列的生成速度。
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公开(公告)号：CN106028025B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201610308446.X
申请日：2016-05-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种针对辐辏与调节一致性的3D视频舒适度评价方法属立体图像舒适度评价和3D图像处理技术领域，本发明包括下列步骤：1.结合人眼视觉特性和深度感知理论，确定人的双眼舒适视差范围；2.根据3D视频每一帧左右视图视差值和由观看距离确定的双眼舒适视差范围，建立基于像素点的舒适度评价因子,舒适度评价因子分为正视差和负视差两部分；3.根据步骤2所述得到的基于像素点的舒适度评价因子，建立3D视频每一帧的舒适度客观评价模型；本发明能很好地反映水平视差范围和观看距离对3D视频舒适度的影响，为3D视频舒适度的评价提供依据。
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公开(公告)号：CN106028025A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610308446.X
申请日：2016-05-11
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: H04N17/00 , H04N13/106 , H04N2013/0074
Abstract: 一种针对辐辏与调节一致性的3D视频舒适度评价方法属立体图像舒适度评价和3D图像处理技术领域，本发明包括下列步骤：1.结合人眼视觉特性和深度感知理论，确定人的双眼舒适视差范围；2.根据3D视频每一帧左右视图视差值和由观看距离确定的双眼舒适视差范围，建立基于像素点的舒适度评价因子,舒适度评价因子分为正视差和负视差两部分；3.根据步骤2所述得到的基于像素点的舒适度评价因子，建立3D视频每一帧的舒适度客观评价模型；本发明能很好地反映水平视差范围和观看距离对3D视频舒适度的影响，为3D视频舒适度的评价提供依据。
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公开(公告)号：CN105335980A
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201510726194.8
申请日：2015-11-02
Applicant: 吉林大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种适合图像SIFT特征匹配的彩色图像转亮度图像方法属计算机图像处理技术领域，本发明包括下列步骤：计算待匹配彩色图像中每个像素点的颜色偏移量YC；计算待匹配彩色图像中每个像素点的曝光度偏移量YE；计算待匹配彩色图像中每个像素点的最终亮度值W；按原彩色图像像素点位置排列每个像素点的最终亮度值W，形成最终亮度图像；本发明通过在亮度图像中融合彩色图像的颜色和曝光度信息，可提高亮度图像中区域间的对比度，形成更适合SIFT特征提取的亮度图像，能提高匹配算法的鲁棒性和稳定性，解决了在部分区域间无法提取出特征点、正确匹配率低等问题，本发明没有引入额外的时间复杂度，这是相对于其他加入颜色信息方法的优越之处。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104883577A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510275341.4
申请日：2015-05-26
Applicant: 吉林大学
IPC: H04N19/597 , H04N13/00 , H04N19/176
CPC classification number: H04N13/161
Abstract: 本发明公开了一种基于视差变化连续性调节的立体视频舒适度增强方法，考虑到人眼能分辨事物变化的最短时间为0.2秒，将0.2秒作为一个考察时段，在立体视频解码过程中提取每个考察时段帧的视差和运动矢量信息；根据舒适度评价模型，计算每个考察时段的立体视频舒适度平均值并判断该考察时段的帧是否为非舒适帧；对非舒适帧进行视差调节，增强立体视频的观视舒适度。
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公开(公告)号：CN102006468B
公开(公告)日：2012-11-14
申请号：CN201010266938.X
申请日：2010-08-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 立体元图像多等级混合预测编码结构属立体视频编码技术领域，本发明将立体元图像分为两种，包括关键图像和非关键图像；以关键图像为基准将立体元图像阵列分为二维的图像组阵列；关键图像采用图像内预测进行编码，非关键图像根据其在相应图像组内的位置选择不同的预测模式进行编码。与现有的单视点视频预测编码结构相比，本发明能在不改变每个立体元图像的空间位置的同时，使大多数的立体元图像拥有更多的参考图像用于预测编码，从而提高编码效率。
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公开(公告)号：CN102006469B
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201010266968.0
申请日：2010-08-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于立体元图像多等级混合预测编码结构的并行实现方法属立体视频编码技术领域，本发明首先将第一列图像组中的立体元图像按照行间预测等级RLN的升序进行编码，并且RLN相等的立体元图像并行编码，其中通过已编码宏块在选取预测模式时的最小率失真开销值，自适应地选择合适的图像组大小，然后采用选择的图像组大小，将下一列图像组中的行按照RLN的升序进行编码，且RLN相等的行并行编码，直到最后一列图像组编码结束，最后将每行立体元图像编码后得到的单独的码流合成为一个码流；与每行逐一进行编码的串行实现方法相比，本发明能降低复杂的预测编码带来的编码延时，同时由于选择了合适的图像组大小，故能获得更高的编码效率。
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公开(公告)号：CN102006469A
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN201010266968.0
申请日：2010-08-24
Applicant: 吉林大学
Abstract: 基于立体元图像多等级混合预测编码结构的并行实现方法属立体视频编码技术领域，本发明首先将第一列图像组中的立体元图像按照行间预测等级RLN的升序进行编码，并且RLN相等的立体元图像并行编码，其中通过已编码宏块在选取预测模式时的最小率失真开销值，自适应地选择合适的图像组大小，然后采用选择的图像组大小，将下一列图像组中的行按照RLN的升序进行编码，且RLN相等的行并行编码，直到最后一列图像组编码结束，最后将每行立体元图像编码后得到的单独的码流合成为一个码流；与每行逐一进行编码的串行实现方法相比，本发明能降低复杂的预测编码带来的编码延时，同时由于选择了合适的图像组大小，故能获得更高的编码效率。
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