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
本发明涉及图像通信技术领域，具体涉及一种基于互联网的多模态大数据传输方法，包括：获取待传输的教学视频图像信息数据；根据每帧图像的灰度分布情况，以及与相邻帧图像之间的灰度差异情况，获取每帧图像的画面信息重要程度；根据每帧图像的画面信息重要程度，以及与相邻帧图像之间的文本变化情况，获取每帧图像的传输重要程度；根据传输重要程度获取每帧图像的压缩程度；根据压缩程度对待传输的教学视频图像信息数据进行压缩，获得压缩后的教学视频图像信息数据；对压缩后的教学视频图像信息数据进行传输。本发明提高了教学视频图像信息数据的传输效率。
📄 2025109187134
📂 H04N19_172
👤 莱芜职业技术学院
📅 2025-07-04
本公开涉及一种视频图像的处理方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：针对当前时刻待复原的目标解码帧，对与所述目标解码帧相关联的参考帧进行状态估计处理，得到当前时刻的先验估计，其中，所述参考帧至少包括前一时刻的复原帧；至少根据所述当前时刻的先验估计，得到当前时刻的复原帧。根据本公开实施例可降低复原帧的失真率。
📄 2018108922848
📂 H04N19_172
👤 北京市商汤科技开发有限公司
📅 2018-08-07
本发明公开了一种视频编解码方法及系统。首先，将2D特征与经处理的3D特征按时间序列叠加，实现静态和动态信息的深度融合。然后，引入注意力机制在每一时刻t对融合特征进行编码，通过softmax函数得到归一化权重，为融合特征分配不同的权重，得到新的融合特征，以学习以人为本的特征，从而促进与人类行为相关的最终语言描述。最后，将新的融合特征输入到长短期记忆（LSTM）网络中，随着时间的推移进行解码，得到视频描述句。本发明得到的视频描述更加逻辑流畅、语义连贯、清晰。
📄 2021104834375
📂 H04N19_172
👤 中南大学; 手拉手信息技术有限公司
📅 2021-04-30
本发明公开了一种基于帧分类的视频后处理优化方法及装置，本发明首先会标记待增强视频中所有的较优帧，将待增强视频分为较优帧和普通帧，其中较优帧用于表征待增强视频所有帧中质量较好的帧。然后在视频后处理中，提供两种选择，第一种选择是直接选择跳过所标记的所有较优帧的质量增强处理，选择不对此类帧进行质量增强，从而能够在损失较小的情况下有效缩减运算所需时间；第二种选择是先判断是否对当前的较优帧进行质量增强，若进行处理，则使用两个不同的增强模型分别对当前的较优帧和普通帧进行处理，对不同帧类型采用不同的增强模型，从而提高质量增强效果，并且能够在损失较小的情况下减少运算消耗的时间。
📄 2021103280606
📂 H04N19_172
👤 中南大学
📅 2021-03-26
本发明公开了一种基于深度网络视频编解码的后处理优化方法，包括：读取解码图像，在时空可变融合模块中对解码图像进行偏移量预测，偏移量预测包括对解码图像进行两次下采样和两次上采样，以得到第一偏移量；获取参考帧的运动矢量；根据运动矢量和第一偏移量计算得到第二偏移量；将第二偏移量用可变卷积计算得到特征图，使用图像质量提升模块处理特征图以得到残差图，将残差图加到解码图像以得到图像质量增强的解码图像。能够在具有较好的图像后处理增强质量的情况下，极大的简化了模型结构，缩短了神经网络卷积计算时间，降低了算法复杂度，提升了对码流中存在的解码信息的利用率，满足应用的实时需求。
📄 2021103312787
📂 H04N19_172
👤 中南大学
📅 2021-03-26
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