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公开(公告)号：CN107027054B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201610873448.3
申请日：2016-10-01
申请人： 西安电子科技大学 , 中兴通讯股份有限公司
IPC分类号： H04N21/2343 , H04N21/4402 , H04N19/132 , H04N19/98
摘要： 本发明提供了一种图像像素采样值处理方法及装置，图像的转换方法及装置，其中图像像素采样值处理方法包括：将高比特深度像素采样值的取值范围划分成一个或多个分段，确定分段端点的元数据，其中，元数据包含分段端点的高比特深度像素采样值和与之对应的低比特深度采样值；根据元数据，确定图像中高比特深度像素采样值所在分段；根据分段端点的元数据，计算高比特深度像素采样值对应的低比特深度采样值；通过本发明，解决了相关技术中线性转换方法对图像进行动态范围转换，存在图像颜色失真和细节损失的问题，降低HDR与标准动态范围视频相互转换中的图像颜色失真和细节损失。
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公开(公告)号：CN104994365B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201510218235.2
申请日：2015-04-30
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： H04N13/00
摘要： 本发明公开了一种获取非关键帧深度图像的方法以及2D视频立体化方法，属于图像处理领域。所述发明包括获取2D视频中非关键帧相对于关键帧的运动向量，便于根据关键帧的深度图像获取非关键帧的初始深度图像，进而代入测地距离对该初始深度图像进行平滑滤波处理，最终得到处理后的优化深度图像。本发明通过使用上述方法，可以提高现有技术中获取到的深度图像中过于依赖运动估计向量，导致运动向量具有较大误差时令深度图像准确性下降的缺陷，同时提高2D视频立体化的质量。
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公开(公告)号：CN107027027A
公开(公告)日：2017-08-08
申请号：CN201611111206.7
申请日：2016-12-01
申请人： 西安电子科技大学 , 中兴通讯股份有限公司
IPC分类号： H04N19/124 , H04N19/44 , H04N19/186
摘要： 本发明提供一种图像的编码、解码方法及装置、以及图像的编解码系统，其中，图像的编码方法包括：根据视频图像像素采样值确定调整因子；根据调整因子对视频图像进行变换处理，并对进行变换处理后的视频图像进行编码；将对调整因子进行编码得到的编码码流写入进行编码后的视频图像的编码码流中。通过本发明，解决了相关技术中在编码具体的HDR视频时无法充分利用量化值，以及存在量化损失缺陷的问题，达到了可以更充分的利用量化值，提高HDR视频编码的准确性，降低量化损失的效果。
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公开(公告)号：CN104469355B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201410766071.2
申请日：2014-12-11
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明属于3D立体显示技术领域，具体公开了一种基于显著自适应的视觉舒适预测及非线性映射的视觉舒适增强方法，其实现步骤：1)提取图像的彩色显著图和视差显著图；2)彩色显著图归一化处理，将归一化值作为权值乘以视差显著图，得到显著自适应视差图；3)利用阈值分割提取显著不舒适区域；4)提取视差特征，基于SVR估计视觉舒适度，计算VC值进行可视化操作；5)显著自适应视差图的非线性映射处理；6)利用DIBR技术，映射后的视差图和原右视图作输入合成虚拟图像。本发明预测的视觉舒适度比主观评价得到的有较高相关性，既减小了过度视差，又保持了图像的显著信息，从而提高立体图像的视觉舒适度，可广泛用于3D立体显示。
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公开(公告)号：CN105279746A
公开(公告)日：2016-01-27
申请号：CN201410240291.1
申请日：2014-05-30
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/50
摘要： 本发明属于图像处理技术领域，具体公开了一种基于双边滤波的多曝光图像融合方法，其步骤为：(1)输入三张不同曝光的同一场景静态图片；(2)利用基于双边滤波器把原始输入的图片分成细节层和基层俩部分，然后分别进行处理；(3)对于基层运用高斯曲线估算其权重并且运用图片的饱和度信息对对权重进行更新；(4)由更新后的权重去初步融合一个中间融合图片；(5)对于细节层求取其各个细节层的最大值作为其细节图片；(6)由求取的中间融合图片和细节图片俩者去合成最终融合图片。本发明的计算复杂度低，可以在融合的图片中充分的保护图片的细节还有能够使图片在色彩上看上去更加的自然。可以广泛的应用在图像增强或者相机领域中。
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公开(公告)号：CN104077759A
公开(公告)日：2014-10-01
申请号：CN201410069705.9
申请日：2014-02-28
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/50
摘要： 本发明属于图像、视频处理技术领域，具体涉及一种基于色觉感知及全局质量因子的多曝光度图像融合方法，主要解决多曝光度图像融合处理中由于融合评价标准选取不当产生的图像色彩失真问题，可用于在不改变图像动态范围的前提下改善最终图像质量，把图像在不同曝光度下的显著细节融合在同一张低动态范围的图像之中，并利用全局质量因子选择合适的参照图进行色彩校正，在不改变图像动态范围的前提下得到可以和高动态范围图像结果相媲美的低动态范围图像，本发明能够方便的获得自然、清晰的多曝光度图像融合结果，可广泛应用于图像、视频处理的相关领域中。
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公开(公告)号：CN103077525A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201310030861.X
申请日：2013-01-27
申请人： 西安电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于Treelet图像融合的遥感图像变化检测方法，主要解决现有技术中差值法抑制噪声能力差和对数比值法对边缘等细节信息保持不好的问题。其实现过程是：用不同方法提取变化前后图像的4幅差异图；然后用Treelet对4幅差异图构成的矩阵像进行降维，在降维时每一幅差异图数据作为待降维数据的一维；最后用FCM对降维后的数据进行聚类分割，得到变化监测的结果。本发明克服了差值图对噪声敏感和比值图边缘信息丢失的缺点，降低了错误率，更好的保存了细节信息，可用于森林资源的动态监测、土地覆盖和利用的变化监测、自然灾害评估。
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公开(公告)号：CN102800076A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210245530.3
申请日：2012-07-16
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T5/50
摘要： 本发明公开了一种基于双字典学习的图像超分辨重建方法，主要解决现有技术在对低分辨图像进行超分辨重建时，不能有效地补充细节信息的问题。其实现过程为：首先输入待处理的低分辨图像XL，并构造5对高分辨字典和低分辨字典(Dh1,Dl1)，(Dh2,Dl2)，…，(Dh5,Dl5)，在五对字典下重构出5幅高分辨估计图像；然后利用输入的低分辨图像自身的高频信息和低频信息，构造1对高频字典和低频字典Df＝{Dhf,Dlf}，在不同的近邻参数下重构出5幅高分辨估计图像；最后对重构出的10幅高分辨估计图像做低秩分解，并对分解后得到的低秩矩阵L求均值，得到最终的高分辨重建图像XH。本发明在对低分辨图像进行超分辨重建时，可以获得边缘清晰，细节丰富的高分辨图像，适用于各种自然图像的超分辨重建。
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公开(公告)号：CN102663757A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210118455.4
申请日：2012-04-20
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开一种基于核传递的半自动图像分割方法，主要解决现有交互式图像分割方法不能保持数据一致性，分割结果不稳定和边缘不清晰的问题。其实现步骤为：输入一幅待分割图像，利用均值漂移方法获得输入图像的超像素集，计算超像素颜色直方图特征集；采用Bhattacharyya系数公式构造相似度矩阵W；用户在预分割之后的图像上交互操作，得到种子超像素集合，构造must-link约束集合M和cannot-link约束集合C；利用核传递方法将约束信息M和C传递到整个核空间，获得核矩阵R；由k均值聚类方法对核矩阵R聚类，获得聚类标记向量，输出显示分割结果。本发明具有数据一致性好，分割结果稳定，操作简单且边缘清晰的优点，可用于图像检索，2D转3D技术，目标检测与跟踪及医学图像分析。
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公开(公告)号：CN102496027A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110356014.3
申请日：2011-11-10
申请人： 西安电子科技大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于约束自适应传递的半监督图像分类方法，主要解决现有半监督图像分类方法的分类精度低，存在信息缺陷，运行时间不稳定的问题。其实现步骤是：(1)输入待分类的图像和对式约束集合；(2)构造最近邻集合；(3)构造相似度矩阵；(4)构造拉普拉斯矩阵；(5)构造对式约束权值矩阵；(6)解半正定规划；(7)聚类并输出结果。本发明具有分类精度较高，运行时间稳定的优点，有效的克服了现有半监督图像分类方法存在的核矩阵信息缺陷问题。
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