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公开(公告)号：CN107690070A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710727562.X
申请日：2017-08-23
申请人： 南通河海大学海洋与近海工程研究院 , 河海大学常州校区
IPC分类号： H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/154 , H04N19/172 , H04N19/176 , H04N19/177
摘要： 本发明的基于无反馈码率控制的分布式视频压缩感知系统及方法，该系统由编码器、无反馈码率控制器和解码器三部分组成。编码器中的压缩感知帧向无反馈码率控制器提供块测量值残差信息；无反馈码率控制器根据块测量值残差信息和目标码率，对于首个压缩感知帧(CS帧)结合测量率—量化参数失真模型进行块码率分配，给出当前编码块的测量率和量化参数，并利用分配结果训练2×3×2结构BP神经网络，然后CS帧采用训练后的BP神经网络预测图像块CS测量率和量化参数；解码器对接收到的码流首先解码出测量率和量化参数，然后联合解码。本发明克服了现有技术中压缩感知帧编码仅对测量率进行分配的不足，使得本发明中压缩感知帧重构效果好。
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公开(公告)号：CN107690070B
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201710727562.X
申请日：2017-08-23
申请人： 南通河海大学海洋与近海工程研究院 , 河海大学常州校区
IPC分类号： H04N19/124 , H04N19/147 , H04N19/154 , H04N19/172 , H04N19/176 , H04N19/177
摘要： 本发明的基于无反馈码率控制的分布式视频压缩感知系统及方法，该系统由编码器、无反馈码率控制器和解码器三部分组成。编码器中的压缩感知帧向无反馈码率控制器提供块测量值残差信息；无反馈码率控制器根据块测量值残差信息和目标码率，对于首个压缩感知帧(CS帧)结合测量率—量化参数失真模型进行块码率分配，给出当前编码块的测量率和量化参数，并利用分配结果训练2×3×2结构BP神经网络，然后CS帧采用训练后的BP神经网络预测图像块CS测量率和量化参数；解码器对接收到的码流首先解码出测量率和量化参数，然后联合解码。本发明克服了现有技术中压缩感知帧编码仅对测量率进行分配的不足，使得本发明中压缩感知帧重构效果好。
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公开(公告)号：CN106101489B
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201610507035.3
申请日：2016-06-30
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于云平台的模板匹配监控视频去雾系统及其去雾方法，结合自适应分簇K‑means算法以及暗原色先验算法进行去雾，降低终端设备性能需求和功率消耗。本发明所达到的有益效果：对关键帧去雾时，以雾气浓度为基础划分关键帧并进行独立去雾，弱化了后景物体的轮廓、形状、大小的影响，减弱在去雾过程中不同深度的相邻景物之间的相互影响；对非关键帧去雾时，充分利用视角的不变性及各帧的时空相关性，通过训练各终端设备特有的透射率模板库极大地加快计算速度，使其对固定视角获取的含雾视频去雾处理十分有效；降低了终端设备的功率损耗和性能要求，为达到更好的去雾效果、处理更大量的视频数据提供了良好的平台。
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公开(公告)号：CN106101489A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610507035.3
申请日：2016-06-30
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于云平台的模板匹配监控视频去雾系统及其去雾方法，结合自适应分簇K‑means算法以及暗原色先验算法进行去雾，降低终端设备性能需求和功率消耗。本发明所达到的有益效果：对关键帧去雾时，以雾气浓度为基础划分关键帧并进行独立去雾，弱化了后景物体的轮廓、形状、大小的影响，减弱在去雾过程中不同深度的相邻景物之间的相互影响；对非关键帧去雾时，充分利用视角的不变性及各帧的时空相关性，通过训练各终端设备特有的透射率模板库极大地加快计算速度，使其对固定视角获取的含雾视频去雾处理十分有效；降低了终端设备的功率损耗和性能要求，为达到更好的去雾效果、处理更大量的视频数据提供了良好的平台。
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公开(公告)号：CN104506752A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201510004688.5
申请日：2015-01-06
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于残差压缩感知的相似图像压缩方法，包括步骤：1)采集一组相似图像；2)对相似图像进行智能训练，提取公共模板；将首幅待压缩图像与公共模板相减得到残差，对残差采用K-SVD算法进行训练，得到公共字典及测量值系数；对残差进行压缩感知测量得到残差测量值；提取测量值非零项进行量化、熵编码得到压缩码流，提取非零项位置信息作为头信息；3)对压缩码流反熵编码、反量化解出非零项残差测量值，结合头信息恢复测量矩阵；根据字典，采用OMP稀疏编码算法重构出残差图像；将残差图像与公共模板相加得到重构图像；4)输出重构图像。本发明可以大大减少数据存储量，有效提高压缩效率，且重构质量更好。
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公开(公告)号：CN104333757A
公开(公告)日：2015-02-04
申请号：CN201410555088.3
申请日：2014-10-17
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： H04N19/39 , H04N19/189
摘要： 本发明公开了一种基于CS测量值多描述的视频编码方法，编码方法包括：将视频图像序列分为关键帧和CS帧：对关键帧采用基于块的测量、量化、熵编码；对CS帧利用多描述的思想将基于块的测量值分两路描述，分别进行量化、熵编码。解码方法包括：接收关键帧数据后先进行熵解码反量化得到测量值，对关键帧的块初始重构、帧内多假设预测重构；接收CS帧多描述码流后，熵解码反量化；基于多描述的测量值生成；CS帧多描述自适应帧间多假设重构。本发明在不增加编码端复杂度的情况下，提高视频图像重构质量及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104506752B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510004688.5
申请日：2015-01-06
申请人： 河海大学常州校区
摘要： 本发明公开了一种基于残差压缩感知的相似图像压缩方法，包括步骤：1)采集一组相似图像；2)对相似图像进行智能训练，提取公共模板；将首幅待压缩图像与公共模板相减得到残差，对残差采用K‑SVD算法进行训练，得到公共字典及测量值系数；对残差进行压缩感知测量得到残差测量值；提取测量值非零项进行量化、熵编码得到压缩码流，提取非零项位置信息作为头信息；3)对压缩码流反熵编码、反量化解出非零项残差测量值，结合头信息恢复测量矩阵；根据字典，采用OMP稀疏编码算法重构出残差图像；将残差图像与公共模板相加得到重构图像；4)输出重构图像。本发明可以大大减少数据存储量，有效提高压缩效率，且重构质量更好。
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公开(公告)号：CN104333757B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201410555088.3
申请日：2014-10-17
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： H04N19/39 , H04N19/189
摘要： 本发明公开了一种基于CS测量值多描述的视频编码方法，编码方法包括：将视频图像序列分为关键帧和CS帧：对关键帧采用基于块的测量、量化、熵编码；对CS帧利用多描述的思想将基于块的测量值分两路描述，分别进行量化、熵编码。解码方法包括：接收关键帧数据后先进行熵解码反量化得到测量值，对关键帧的块初始重构、帧内多假设预测重构；接收CS帧多描述码流后，熵解码反量化；基于多描述的测量值生成；CS帧多描述自适应帧间多假设重构。本发明在不增加编码端复杂度的情况下，提高视频图像重构质量及鲁棒性。
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公开(公告)号：CN204517975U
公开(公告)日：2015-07-29
申请号：CN201520245812.2
申请日：2015-04-21
申请人： 河海大学常州校区
IPC分类号： H04N7/18
摘要： 本实用新型公开了一种基于安卓移动终端的视频监控系统，其特征在于，包括若干前端视频监控模块、与所述前端视频监控模块连接的中心服务器、与所述中心服务器连接的视频数据预处理模块和安卓移动终端；所述前端视频监控模块包括通信器、与所述通信器分别相连的视频采集器和智能视频处理器；所述中心服务器用于分屏显示监控视频和接收安卓移动终端的请求并向其发送视频数据；所述视频数据预处理模块包括数据处理器、解码器和存储器；所述视频数据预处理模块通过无线方式与安卓移动终端相连。本实用新型突破了地域的限制，实现了移动远程监控，方便了监控工作，对请求查看的视频进行预处理，减小了视频流传输压力，传输速度更快。
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