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公开(公告)号：CN107659844A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201711051881.X
申请日：2017-10-30
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04N21/4402 , G06T3/40
摘要： 本发明公开了一种基于小波变换的视频图像高分辨率重构方法，其包括以下步骤：S1、获取像素域上插值后的视频图像信号；S2、进行一级小波变换，得到第一高频系数，并对第一高频系数进行筛选，得到第二高频系数；S3、重构第二高频系数并得到第三高频系数，将第三高频系数和其余高频系数组合形成第四高频系数；S4、将待重构的视频图像信号作为低频系数，组合低频系数与第四高频系数形成重构信号的小波系数，将重构信号的小波系数进行逆小波变换得到高分辨率视频图像信号的像素值，完成视频图像高分辨率重构。本发明能大大提高重构的高分辨率视频图像的客观和主观质量，有效地避免了假轮廓和块效应等失真。
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公开(公告)号：CN103974068B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201410190933.1
申请日：2014-05-07
申请人： 电子科技大学
发明人： 邬震宇
IPC分类号： H04N19/139 , H04N19/142
摘要： 本发明公开了一种基于内容的视频尺寸缩小的方法，首先进行场景切换检测与关键帧提取；采用前向整像素运动估计为非关键帧的每一像素在关键帧中找到与之匹配的象素点，并对每个块进行前向整像素点运动估计，找到运动矢量；对视频所有帧的重点区域像素点进行保护，防止这些像素点被选入最优接缝或最优接缝的映射后在后续步骤中被删除；提取关键帧的最优接缝，采用动态设计法在关键帧中搜索最小能量接缝；进行鲁棒接缝检测和质量判断，缩小视频帧直至视频帧尺寸满足设计要求。本发明的有益效果是运算量小，占用空间小。
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公开(公告)号：CN104883579A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510309370.8
申请日：2015-06-08
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04N19/625 , H04N19/117 , H04N19/154 , H04N19/86
摘要： 本发明属于视频图像信号处理领域，尤其涉及视频图像信号的上采样方法。本发明基于空-频域联合的思想，综合空-频域各自的优势实现更加准确的上采样处理。本发明首先将待上采样的低分辨率图像分块后进行DCT变换，其系数作为上采样图像的低频部分，然后在空域对该低分辨率图像采用Wiener滤波器进行插值运算得到目标尺寸的图像，接着对Wiener滤波器插值后的图像进行锐化处理再分块进行DCT变换并提取其高频系数，最后将上述低频系数和高频系数重新组合成目标尺寸上采样图像的DCT块并进行IDCT变换得到最终的上采样视频图像。本发明能大大提高上采样视频图像的PSNR和主观质量，有效地减弱假轮廓和块效应等失真。
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公开(公告)号：CN110446107A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910752518.3
申请日：2019-08-15
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04N21/4402 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T7/207
摘要： 本发明公开了一种适用于缩放运动和明暗变化的视频帧率上变换方法，其根据该类视频帧信号的内容特征分三个阶段完成缩放系数、平移系数、明暗变化参数的估计，最后进行基于缩放和明暗变化的运动补偿实现帧率上采样。本发明对缩放系数、平移系数、明暗变化等参数的估计较传统的基于块匹配运动矢量估计补偿法有显著的预测精度提升，处理速度较基于全搜索、三步搜索、菱形搜素的块匹配运动估计补偿法有大幅度提高。
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公开(公告)号：CN107659844B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201711051881.X
申请日：2017-10-30
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04N21/4402 , G06T3/40
摘要： 本发明公开了一种基于小波变换的视频图像高分辨率重构方法，其包括以下步骤：S1、获取像素域上插值后的视频图像信号；S2、进行一级小波变换，得到第一高频系数，并对第一高频系数进行筛选，得到第二高频系数；S3、重构第二高频系数并得到第三高频系数，将第三高频系数和其余高频系数组合形成第四高频系数；S4、将待重构的视频图像信号作为低频系数，组合低频系数与第四高频系数形成重构信号的小波系数，将重构信号的小波系数进行逆小波变换得到高分辨率视频图像信号的像素值，完成视频图像高分辨率重构。本发明能大大提高重构的高分辨率视频图像的客观和主观质量，有效地避免了假轮廓和块效应等失真。
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公开(公告)号：CN103941244B
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201410165366.4
申请日：2014-04-23
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S7/41
摘要： 本发明提供了一种雷达目标一维距离像局部最优子空间识别方法，有效的提高对雷达目标的识别性能，该方法首先利用训练数据计算最近类内距离散布矩阵和最近类间距离散布矩阵，然后，通过最优比值准则建立一个局部最优子空间，提取目标特征，采用最小距离分类器进行分类，最终确定输入目标所属的类别；具体为利用雷达目标一维距离像训练矢量xij确定矢量 和矢量 确定矢量 和 确定矩阵DW和DB，确定局部最优子空间的m个矢量a1,a2,…,am，根据λi和矢量ai(i＝1,2,…,m)确定局部最优子空间 利用训练矢量在子空间A中的投影确定模板库，确定输入目标一维距离像xt的局部最优子像，确定局部最优子像与库模板矢量之间的距离，利用最小距离分类器确
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公开(公告)号：CN103941244A
公开(公告)日：2014-07-23
申请号：CN201410165366.4
申请日：2014-04-23
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01S7/41
CPC分类号： G01S7/411
摘要： 本发明提供了一种雷达目标一维距离像局部最优子空间识别方法，有效的提高对雷达目标的识别性能，该方法首先利用训练数据计算最近类内距离散布矩阵和最近类间距离散布矩阵，然后，通过最优比值准则建立一个局部最优子空间，提取目标特征，采用最小距离分类器进行分类，最终确定输入目标所属的类别；具体为利用雷达目标一维距离像训练矢量xij确定矢量和矢量确定矢量和确定矩阵DW和DB，确定局部最优子空间的m个矢量a1,a2,…,am，根据λi和矢量ai(i＝1,2,…,m)确定局部最优子空间利用训练矢量在子空间A中的投影确定模板库，确定输入目标一维距离像xt的局部最优子像，确定局部最优子像与库模板矢量之间的距离，利用最小距离分类器确定输入目标一维距离像所属的类别。
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公开(公告)号：CN110446107B
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201910752518.3
申请日：2019-08-15
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04N21/4402 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06T7/207
摘要： 本发明公开了一种适用于缩放运动和明暗变化的视频帧率上变换方法，其根据该类视频帧信号的内容特征分三个阶段完成缩放系数、平移系数、明暗变化参数的估计，最后进行基于缩放和明暗变化的运动补偿实现帧率上采样。本发明对缩放系数、平移系数、明暗变化等参数的估计较传统的基于块匹配运动矢量估计补偿法有显著的预测精度提升，处理速度较基于全搜索、三步搜索、菱形搜素的块匹配运动估计补偿法有大幅度提高。
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公开(公告)号：CN105592312B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201510963193.5
申请日：2015-12-18
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04N19/103 , H04N19/122 , H04N19/126 , H04N19/154 , H04N19/17
摘要： 本发明属于视频图像信号处理领域，尤其涉及视频图像质量估计算法的改进与优化。一种基于重构的无参考视频图像质量估计方法，利用待测视频图像的空‑频域特征重构原始图像的部分统计量，修正均方误差估计模型，大大减少图像复杂度和清晰度对误差估计模型准确度的影响；然后再重构待测视频图像区域各DCT子带零系数值；最后各DCT子带按零系数和非零系数两部份分别计算均方误差值，从而得到待测视频图像区域的峰值信噪比。本发明无需任何原始图像的信息和编码信息，完全独立于编解码算法，较现有算法能大大提高视频图像质量估计的准确度。
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公开(公告)号：CN104883579B
公开(公告)日：2017-11-14
申请号：CN201510309370.8
申请日：2015-06-08
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04N19/625 , H04N19/117 , H04N19/154 , H04N19/86
摘要： 本发明属于视频图像信号处理领域，尤其涉及视频图像信号的上采样方法。本发明基于空‑频域联合的思想，综合空‑频域各自的优势实现更加准确的上采样处理。本发明首先将待上采样的低分辨率图像分块后进行DCT变换，其系数作为上采样图像的低频部分，然后在空域对该低分辨率图像采用Wiener滤波器进行插值运算得到目标尺寸的图像，接着对Wiener滤波器插值后的图像进行锐化处理再分块进行DCT变换并提取其高频系数，最后将上述低频系数和高频系数重新组合成目标尺寸上采样图像的DCT块并进行IDCT变换得到最终的上采样视频图像。本发明能大大提高上采样视频图像的PSNR和主观质量，有效地减弱假轮廓和块效应等失真。
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