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公开(公告)号：CN104661035A
公开(公告)日：2015-05-27
申请号：CN201510073614.7
申请日：2015-02-11
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/61 , H04N19/13 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种视频局部特征描述子的压缩方法、系统和视频压缩方法，所述视频局部特征描述子的压缩方法包括联合视频内容的帧间预测、量化、熵编码，而后计算预测信号的残差系数，对残差系数进行量化得到量化系数，再对量化系数进行熵编码，输出熵编码后形成的码流，完成对视频的局部特征描述子的压缩。通过本发明对视频局部特征描述子进行压缩，在联合视频内容的基础上，使压缩后的视频数据得到紧凑的表示，达到高的压缩比，从而提高视频数据的传输速率、存储效率及压缩效率，同时提高了视频数据的检索效率。
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公开(公告)号：CN103248892A
公开(公告)日：2013-08-14
申请号：CN201310163626.X
申请日：2013-05-07
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公开了一种帧内预测的方法及装置，该方法包括以下内容：根据帧内预测的方向和待预测像素的位置确定一条直线，将该线与已编码像素的交点A周围的像素选为参考像素，在参考像素的原始值上进行帧内预测，预测所采用的滤波器系数与A点距参考像素的距离相关。本发明通过设计一种合理的帧内预测方法，使得帧内预测的像素值更加接近于原始像素，解决了多方向帧内预测中采用简单的预测技术导致的预测不准确、熵编码冗余的问题，可以得到更准确的预测值，从而减小了预测的残差，提高了编码效率。
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公开(公告)号：CN101877127A
公开(公告)日：2010-11-03
申请号：CN200910237862.5
申请日：2009-11-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度剖面的图像无参考质量评价方法及系统。该图像无参考质量评价系统包括：用于对输入图像边缘点进行检测，并依据边缘点提取梯度剖面的梯度剖面提取装置、用于依据梯度剖面，进行图像模糊效应的度量的模糊效应评价装置、用于依据梯度剖面，进行图像振铃效应的度量的振铃效应评价装置，以及用于将模糊效应度量和振铃效应度量进行融合，获取输入图像质量评价参考值的综合评价装置。基于本发明，可以对各种类型的自然图像进行质量评价，特别是针对由于离焦、运动等原因导致的部分模糊的图像，具有很好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104735459B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201510073627.4
申请日：2015-02-11
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/61 , H04N19/13 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种视频局部特征描述子的压缩方法、系统和视频压缩方法，所述视频局部特征描述子的压缩方法包括联合视频内容的重构帧预测、量化、熵编码，而后计算预测信号的残差系数，对残差系数进行量化得到量化系数，再对量化系数进行熵编码，输出熵编码后形成的码流，完成对视频的局部特征描述子的压缩。通过本发明对视频局部特征描述子进行压缩，在联合视频内容的基础上，使压缩后的视频数据得到紧凑的表示，达到高的压缩比，从而提高视频数据的传输速率、存储效率及压缩效率，同时提高了视频数据的检索效率。
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公开(公告)号：CN103379348B
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201210119222.6
申请日：2012-04-20
Applicant: 乐金电子(中国)研究开发中心有限公司 , 北京大学
IPC: H04N13/00
CPC classification number: H04N13/161 , H04N13/111
Abstract: 本发明实施例提供了一种编码深度信息时的视点合成方法、装置及编码器，所述方法包括：在编码深度信息时的视点合成过程中，判断深度图像编码单元的每一行像素是否导致合成视点像素值的变化；若判定深度图像编码单元的某一行像素没有导致合成视点像素值的变化，则在视点合成过程中跳过该行，不利用该行像素进行视点合成。该装置包括：判断单元，用于在编码深度信息时的视点合成过程中，判断深度图像编码单元的每一行像素是否导致合成视点像素值的变化；视点合成处理单元，用于若判定深度图像编码单元的某一行像素没有导致合成视点像素值的变化，则在视点合成过程中跳过该行，不利用该行像素进行视点合成。本发明实施例上述技术方案可以在保证编码性能的同时减小编码端的时间复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104735459A
公开(公告)日：2015-06-24
申请号：CN201510073627.4
申请日：2015-02-11
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/61 , H04N19/13 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种视频局部特征描述子的压缩方法、系统和视频压缩方法，所述视频局部特征描述子的压缩方法包括联合视频内容的重构帧预测、量化、熵编码，而后计算预测信号的残差系数，对残差系数进行量化得到量化系数，再对量化系数进行熵编码，输出熵编码后形成的码流，完成对视频的局部特征描述子的压缩。通过本发明对视频局部特征描述子进行压缩，在联合视频内容的基础上，使压缩后的视频数据得到紧凑的表示，达到高的压缩比，从而提高视频数据的传输速率、存储效率及压缩效率，同时提高了视频数据的检索效率。
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公开(公告)号：CN103379348A
公开(公告)日：2013-10-30
申请号：CN201210119222.6
申请日：2012-04-20
Applicant: 乐金电子(中国)研究开发中心有限公司 , 北京大学
CPC classification number: H04N13/161 , H04N13/111
Abstract: 本发明实施例提供了一种编码深度信息时的视点合成方法、装置及编码器，所述方法包括：在编码深度信息时的视点合成过程中，判断深度图像编码单元的每一行像素是否导致合成视点像素值的变化；若判定深度图像编码单元的某一行像素没有导致合成视点像素值的变化，则在视点合成过程中跳过该行，不利用该行像素进行视点合成。该装置包括：判断单元，用于在编码深度信息时的视点合成过程中，判断深度图像编码单元的每一行像素是否导致合成视点像素值的变化；视点合成处理单元，用于若判定深度图像编码单元的某一行像素没有导致合成视点像素值的变化，则在视点合成过程中跳过该行，不利用该行像素进行视点合成。本发明实施例上述技术方案可以在保证编码性能的同时减小编码端的时间复杂度。
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公开(公告)号：CN103686165B
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201210326165.9
申请日：2012-09-05
Applicant: 乐金电子(中国)研究开发中心有限公司 , 北京大学
IPC: H04N19/103 , H04N19/50 , H04N19/44 , H04N13/00
CPC classification number: H04N19/167 , H04N19/105 , H04N19/159 , H04N19/176 , H04N19/593 , H04N19/597
Abstract: 本发明公开一种深度图像帧内编解码方法及视频编解码器，其中编码方法包括：按预设规则从深度预测单元的预测模式中确定可用的预测模式，所述预测模式为深度预测单元对应的三维高效视频编码3D‑HEVC中深度模型模式3DMM3中的预测模式；对可用的预测模式，计算对应的所述深度预测单元的像素原始值与像素预测值的均方误差，得到失真代价；从可用的预测模式中，选择失真代价最小的预测模式为所述深度预测单元的最优预测模式；编码最优预测模式的索引信息，并根据最优预测模式进行深度图像帧内编码。本发明可降低视频解码器的复杂度并确保利用最优预测模式进行深度图像帧内编解码。
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公开(公告)号：CN103957412B
公开(公告)日：2017-04-12
申请号：CN201410188957.3
申请日：2014-05-06
Applicant: 北京大学
IPC: H04N19/13 , H04N19/186 , H04N19/124
Abstract: 本发明针对屏幕视频的帧间残差，设计了一种基础色索引映射算法。在该算法中，帧间残差的相关性被发掘并利用，以获得高效的编码压缩比。在该方法中，残差被颜色量化成基础色和索引映射，而不进行传统编码的变换及量化过程。在进行颜色量化时,基于K‑Means算法的YUV联合颜色量化方法被使用。接着，与上下文相关的层级熵编码方法被用来进行索引映射的熵编码。最后，我们将该发明作为帧间残差的新模式，加入到HEVC range extension的标准参考软件中。
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