基于自适应分块压缩感知的视频压缩方法，包含视频图像自适应分块方法和各种图像块分类并分配采样率方法两个部分。视频图像自适应分块方法，以参考帧图像相邻像素间的灰度差值作为块大小分割的依据，设定分块阈值T，通过当前区域块相邻像素灰度平均差值与阈值的比较，利用四叉树算法进行视频图像自适应块大小的划分，有效分离平坦区域和细节、边缘区域。在自适应分块的基础上，把视频像素DCT系数的帧间差值作为块分类的依据，将大小不一的各种图像块分成快速变化块、过渡块和缓慢变化块3种类型，并对不同类型的图像块分配合适的采样率。本发明视频重构质量好，重构时间短，在相同条件下两者均优于视频均匀分块压缩感知处理的方法。
📄 2017100809518
📂 H04N19_176
👤 浙江工业大学
📅 2017-02-15
本发明涉及一种全局运动补偿算法，该方法首先确定一个目标帧，然后对每相邻视频帧进行全局运动参数估计得到相邻帧运动变换，再迭代地将对象在原帧的坐标通过连续相邻帧的变换依次映射到目标帧，最后得到的目标帧即经过补偿得到的结果帧。本发明提出基于L1范数最小化的全局运动参数估计方法和基于相邻帧运动参数迭代映射的全局运动补偿方法，从视频的原始轨迹中获得出对象的真实运动轨迹。本发明提出全局运动参数估计和补偿算法能有效地把握全局运动的规律，并从中准确恢复出目标对象的真实运动轨迹。
📄 2019100252556
📂 H04N19_172
👤 重庆理工大学
📅 2019-01-11
本发明公开了一种基于深度学习的双向编码视频插帧方法、系统及设备，该方法获取目标视频中的两个相邻帧，使用第一编码器对两个相邻帧进行前向编码，获得第一编码特征，使用第二编码器对两个相邻帧进行后向编码，获得第二编码特征，将第一编码特征和第二编码特征进行融合，获得融合编码特征；使用解码器对融合编码特征进行解码，获得解码特征；对解码特征进行卷积获得卷积参数；基于卷积参数和两个相邻帧，计算获得目标合成帧。本申请使用了两个编码器对输入帧进行特征提取并融合提取的特征，让提取的特征更加完整和丰富，加强了视频插帧质量。
📄 202111394443X
📂 H04N19_172
👤 长沙理工大学
📅 2021-11-23
本发明公开了一种基于深度学习的双目视频压缩方法、装置及可读介质，涉及视频处理领域，包括：构建双目视频压缩模型并训练，得到经训练的双目视频压缩模型，分别获取待压缩的双目视频中的左视点的当前时刻的原始帧和前一时刻的原始帧以及右视点的当前时刻的原始帧和前一时刻的原始帧并输入到经训练的双目视频压缩模型，通过迭代的方式重构得到左视点的重建帧序列和右视点的重建帧序列，并得到压缩后的双目视频。本发明解决了现有的双目视频的视点间的冗余利用率低、压缩性能低的问题。
📄 202411716269X
📂 H04N19_172
👤 华侨大学
📅 2024-11-27
本发明涉及视频压缩技术领域，公开了一种基于上下文的双目视频压缩方法，采用两个相同的通道分别逐帧处理左右视点的帧序列，得到左右视点的重建帧序列，组合成为压缩后的双目视频。两个通道均包括上下文生成单元和视频重建单元，上下文生成单元接收当前帧、运动参考帧和视差参考帧，得到最终上下文信息；视频重建单元接收当前帧和当前帧的最终上下文信息，获得重建帧；通过迭代的方式重建帧序列中的每一帧；左右视点的运动参考帧均为该视点上一时刻的重构帧，左视点的视差参考帧为右视点当前时刻的重构帧，右视点的视差参考帧为左视点当前时刻的运动上下文信息。本发明能够在保证视频质量的前提下，提高双目视频的压缩比。
📄 2025105505405
📂 H04N19_172
👤 华侨大学
📅 2025-04-29
本发明公开了一种通用视频编码中加速32×32编码单元划分选择方法及系统，方法如下：S1，以4×4编码单元作为特征提取的基元构成纹理特征的提取矩阵，以所述提取矩阵的极差Range、方差Var、绝对平均偏差MAD以及最大局部纹理作为判断编码单元继续划分的特征；S2，用步骤S1得到的特征作为输入，构建用于判断编码单元是否需要继续划分的随机森林分类器模型以及划分类型的启发式选择模型；S3，利用步骤S2得到随机森林分类器模型判断编码单元是否需要继续划分，若是，则采用步骤S2的启发式选择模型得到编码单元的划分类型。本发明通过使用机器学习与数据统计相结合的方法来预测及加速编码单元的划分过程，在保证节省时间的同时还能够兼顾编码效率。
📄 2024118158297
📂 H04N19_176
👤 杭州电子科技大学
📅 2024-12-11
本发明公开了一种基于块运动估计的数字视频稳像方法步骤为：首先把视频序列的第一帧作为参考帧，存储在参考缓冲区1，从视频序列的第二帧开始进行向下采样，生成对应图像的缩略图，存储在参考缓冲区0，然后通过边缘检测获得局部运动参数，同时选择具有足够纹理信息的块用于块匹配，进行模块运动搜索,利用运动搜索结果以及采用的相似运动模型来建立一个线性参数系统,采用迭代最小二乘法求解该线性参数系统。最后本发明借助运动向上缩放和运动迭代的方法得到全局运动参数。对全局运动参数进行运动补偿最终得到稳定序列。本发明处理速度快，校正效果明显。
📄 2017109200948
📂 H04N19_172
👤 河海大学
📅 2017-09-30
本申请公开了一种帧内预测方法、装置、设备及存储介质，属于图像处理技术领域。所述方法包括：以块为单位对待处理图像进行块划分，得到多个图像块，基于当前图像块，通过第一记忆网络模型，确定当前图像块的预测像素值，当前图像块为多个图像块中的任意一个，第一记忆网络模型至少包括依次相连的多级第一记忆单元，多级第一记忆单元用于对多个图像块进行处理，每级第一记忆单元用于对输入的图像块进行处理并将处理结果和/或该第一记忆单元的网络状态参数传递给下一级第一记忆单元。由于该记忆网络模型可以自动学习最佳预测值生成方式，因此，提高了帧内预测的效率，并使得预测泛化能力更强。
📄 2019101576957
📂 H04N19_176
👤 杭州海康威视数字技术股份有限公司
📅 2019-03-01
本发明提供一种图像拼接方法和装置，其中的方法包括：确定所需拼接的N个子图像的目标重启动间隔；所述目标重启动间隔用于所述N个子图像进行图像拼接之前的编码，N为大于或等于2的正整数；根据所述目标重启动间隔，将所述N个子图像分别编码成对应的压缩码流；根据所述N个子图像在拼接图中的预定拼接位置，对所述N个子图像对应的全部压缩码流进行拼接，得到所述N个子图像的拼接图对应的目标码流；所述N个子图像至少沿图像宽度方向进行拼接。从而省略对多张子图像的子图像压缩码流进行解码、对解码后得到的所有空间域重建图像进行拼接、和对拼接得到的超大图像进行编码等步骤，有利于节省硬件设备的内存和运算资源，提高硬件设备运算效率。
📄 2019101007513
📂 H04N19_172
👤 杭州海康威视数字技术股份有限公司
📅 2019-01-31
本发明公开了一种基于神经网络的视频预测编码方法，涉及视频压缩编码技术领域，本发明包括S1、输入大小为64×64的编码树单元，通过贝叶斯分类器对其进行粗判断，判断是否采用SKIP模式，若是，则判定当前编码树单元不往下划分，直接得到编码树单元的编码单元大小决策，否则，执行S2；S2、通过三支神经网络并行对编码树单元的深度进行编码单元分块决策，得到编码单元的分块结果；S3、由S2中得到的编码单元分块结果得到编码单元大小决策；S4、根据S1或S3中得到的编码单元大小决策进行预测编码，得到编码结果，本发明在确保编码性能的前提下，能够大大降低编码复杂度，提高编码效率。
📄 201810653610X
📂 H04N19_176
👤 电子科技大学
📅 2018-06-22
本发明公开了一种光场图像压缩方法，属于图像压缩技术领域。本发明基于设置的图像组尺寸对光场子图像阵列进行矩形分块，得到第一类图像组；而对于未分组光场子图像，则基于邻近的已分组光场子图像进行图像组分组，得到由未分组及其邻近光场子图像构成的第二类图像组，两类图像组的尺寸相同。采用相同的编码方式，先对第一类图像组进行编码压缩，以图像组的中心图为参考帧，对参考帧进行帧间编码，对图像组内的的非参考帧进行帧间预测编码；然后进行第二类图像组的编码压缩，在编码时，已在第一类图像组编码则跳过。本发明用于的光场图像压，能有效提升图像压缩效果和压缩效率。
📄 2016108093268
📂 H04N19_176
👤 电子科技大学
📅 2016-09-08
本发明公开了一种基于帧间DCT系数相关性的视频水印嵌入和提取方法，包括，视频水印嵌入方法，步骤为：读取原始宿主视频，从原始宿主视频中提取出原始宿主视频的亮度分量；将亮度分量的每一帧分为互不重叠的图像块，计算所有帧的运动块比率，提取嵌入帧和参考帧；对当前嵌入帧及其参考帧的图像块进行DCT变换，计算嵌入帧和参考帧的同一位置DCT块中的系数差，调制系数差，在所有嵌入帧中嵌入水印图像，得到含水印帧；将所有含水印帧和其他不含水印的视频帧拼接，得到含水印视频；视频水印提取方法，步骤为：读取含水印视频，从中提取出含水印亮度分量；根据含水印帧的位置，提取出含水印帧和参考帧；对含水印帧及其参考帧的图像块进行DCT变换，根据含水印帧和参考帧的同一位置DCT块中的系数差，得到水印图像，使用投票策略得到最终的水印图像。基于视频帧间的相关性，利用相邻低运动帧系数的差值相对稳定的性质，具有更好的不可感知性和鲁棒性，可有效保护视频的版权。
📄 2021104632867
📂 H04N19_172
👤 山东大学
📅 2021-04-23
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