-
公开(公告)号：CN113452987B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110614239.8
申请日：2021-06-02
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N17/00
Abstract: 本发明公开了一种视频质量评估方法、装置、终端及存储介质，方法包括：获取待评估视频和待评估视频对应的参考视频，分别对待评估视频和参考视频进行切块，得到至少一个待评估切块视频和与至少一个待评估切块视频一一对应的至少一个参考切块视频；根据目标待评估切块视频和与目标待评估切块视频对应的目标参考切块视频获取目标残差视频块，根据目标待评估切块视频、目标参考切块视频和目标残差视频块确定目标待评估切块视频的质量评估结果；根据各个待评估切块视频的质量评估结果确定各个待评估切块视频的权重；根据各个待评估切块视频的质量评估结果和对应的权重获取待评估视频的质量评估结果。本发明能够提升视频质量评估的准确性。
-
公开(公告)号：CN113849495A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010593384.8
申请日：2020-06-27
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种点云动态哈希划分方法及设备，点云动态哈希划分方法包括步骤：根据树结构的当前节点层的占用节点总数和划分后单哈希表内平均节点数阈值，确定总划分次数；确定当前节点层对应的哈希表数量；确定每个坐标分量的划分次数；根据所述当前节点层对应的哈希表数量、坐标分量的划分次数和当前节点层的占用节点位置数据确定节点对应的哈希表，将节点添加至节点对应的哈希表中。在每个节点层上配置若干个哈希表，根据当前节点层的占用节点的位置数据确定节点对应的哈希表序号，并将节点添加至节点对应的哈希表中，不同哈希表中的节点不会出现哈希冲突，从而在不损失性能的情况下，优化了哈希表的存取性能，提高了哈希表插入与查询的效率。
-
公开(公告)号：CN113473153A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010239384.8
申请日：2020-03-30
Applicant: 鹏城实验室 , 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/593 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种点云属性预测方法、编码方法、解码方法及其设备，其中，所述点云属性预测方法，包括步骤：将点云原始坐标加上一个偏移值得到新的坐标值；根据所述新的坐标值确定偏移莫顿顺序；根据所述偏移莫顿顺序确定当前节点的属性预测值。本发明通过采用偏移莫顿顺序来找到与当前节点在物理空间中最近的邻居点，从而确定当前节点的属性预测值，最后根据所述属性预测值进行属性编码或根据所述当前节点的属性预测值以及点云属性码流确定所述当前节点的属性值。本发明提供的点云属性预测方法、编码方法和解码方法能够提升点云的几何信息和属性信息相关性的利用，从而提高点云属性的压缩性能。
-
公开(公告)号：CN113473127A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202010238176.6
申请日：2020-03-30
Applicant: 鹏城实验室 , 北京大学深圳研究生院
Abstract: 本发明公开了一种点云几何编码方法、解码方法、编码设备及解码设备，所述点云定义在树结构中，树结构中有多个具有父子关系的节点，当前节点包括K个子节点，所述点云几何解码方法包括步骤：将当前子节点作为偏移莫顿顺序下的第n个点，其中，n为小于等于K的整数，K为大于1的整数；确定所述当前子节点的偏移莫顿顺序下的前m个邻居子节点的占用信息，其中，m为小于n的整数；根据所述当前子节点的偏移莫顿顺序下的前m个邻居子节点的占用信息确定所述当前子节点的上下文；根据所述当前子节点的上下文对点云几何码流进行熵解码。通过本发明提供的点云几何编码方法和解码方法能够提升几何节点之间相关性地利用，从而有效提高点云几何压缩性能。
-
公开(公告)号：CN112995758A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201911284170.6
申请日：2019-12-13
Applicant: 鹏城实验室 , 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N21/4402 , H04N21/2343 , G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种点云数据的编码方法、解码方法、存储介质及终端设备，所述编码方法包括根据待编码的点云数据生成占位图；根据待编码的点云数据、所述占位图、预设扫描顺序生成一维序列组；对所述占位图和一维序列组进行编码，以得到所述点云数据对应的码流。本发明通过将点云数据转换为一维序列组，并对一维序列组进行编码，降低了编码时的数据量，进而提高了点云数据的编码效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119484818A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510037232.2
申请日：2025-01-09
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/117 , H04N19/146 , H04N19/597 , H04N19/61 , H04N19/635 , H04N19/625 , H04N19/91
Abstract: 本申请实施例提供一种高光谱图像处理方法、装置、存储介质及计算机设备，通过利用原始的高光谱图像和有损的压缩图像，求解最小二乘回归来生成通道滤波器系数矩阵，并将压缩图像和通道滤波器系数矩阵发送到解码端，以使解码端通过通道滤波器系数矩阵来提升压缩图像的质量，从而得到与原始的高光谱图像的图像质量相似的目标图像，在增加极少传输数据量的情况下提高图像质量。
-
公开(公告)号：CN119135886A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411351928.4
申请日：2024-09-26
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/105 , H04N19/37 , H04N19/184 , H04N1/41
Abstract: 本申请实施例提供一种卫星图像压缩方法、装置、设备及存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法通过位划分的方式，将原始图像分为第一处理图像和第二处理图像。基于第一处理图像预测第二处理图像的过程，对轻量化位深恢复网络进行训练，得到目标网络参数。将第一处理图像、移位参数和目标网络参数对应的总码流发送至解码端进行重建。在重建过程中能够获得包含最重要位的第一处理图像，得到关键图像信息，从而能够提升重建质量。同时在编码端进行轻量网络的训练后，仅传输目标网络参数至解码端，解码端基于接收到的相关网络参数进行解码过程，得到第二处理图像的相关内容，传输参数能够减少整体的数据量，降低传输耗时。
-
公开(公告)号：CN118429548A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410896013.5
申请日：2024-07-05
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本申请实施例提供点云数据重建方法、装置、设备和存储介质，涉及数据处理技术领域。该方法对待处理点云进行下采样得到再下采样点云，并获取再下采样点云中每个样本点的采样模式对训练模式预测模型，获取待处理点云对应的待处理占位信息，将待处理占位信息输入模式预测模型进行上采样模式预测得到上采样预测模式，基于上采样预测模式对待处理点云进行点云重建得到目标点云。利用待处理点云的下采样过程中的邻居占位信息和上采样模式，训练模式预测模型。使用模式预测模型对待处理点云的上采样模式进行预测。结合上采样模式进行点云重建时，达到减少甚至去除下采样失真的目的，从而实现点云重建数据质量的增强，提升重建数据的准确度。
-
公开(公告)号：CN116233427A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111482269.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 鹏城实验室 , 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/124 , H04N19/42 , H04N19/62 , H04N19/91
Abstract: 本发明公开了一种点云属性编码方法、解码方法、编码设备及解码设备，其中，上述点云属性编码方法包括：基于预测参考点集对当前待编码点进行属性预测，得到上述当前待编码点的属性预测值；基于上述当前待编码点的属性预测值进行编码，得到点云码流；基于预设的规则更新上述预测参考点集，上述预设的规则基于上述预测参考点集中的点的三维位置坐标执行。与现有技术中仅考虑一维排列顺序的邻居点集相比，本发明中的预测参考点集基于点的三维位置坐标进行构建和更新，从而充分、高效地利用各个点的位置信息进行属性预测。基于上述预测参考点集进行编码，则有利于提高编码效率。
-
公开(公告)号：CN115720270A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110975997.2
申请日：2021-08-24
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/42 , H04N19/44 , H04N19/597 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了点云编码方法、解码方法、点云编码设备及解码设备，所述点云编码方法包括：计算第一顶点到所述第一顶点的父节点的距离作为第一距离；在未编码的顶点中确定距离所述第一顶点最近的点作为第二顶点，计算所述第二顶点到所述第一顶点N个坐标分量上的残差值；对所述第二顶点到所述第一顶点N个坐标分量上的残差值的绝对值进行编码；根据所述第二顶点的残差值与所述第一距离，对所述第二顶点的残差值的符号进行编码。本发明利用点云中顶点之间的几何位置关系对残差值的绝对值和残差值中可行的符号位进行编码，提高了残差值的编码效率，同时通过优化残差值编码的效率，提升了点云预测树编码的性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
40
records
(took 0.022 seconds)
