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[发明专利]基于窗口注意力的神经数据依赖变换的图像压缩方法-CN202310580643.7在审
发明人： 施云惠;叶莉萍;王瑾;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06T9/00 文献下载
摘要：基于窗口注意力的神经数据依赖变换的图像压缩方法属于计算机视觉领域。考虑每个输入图像的率失真RD性能很有意义，现有方法没有充分考虑每个图像的概率属性和局部纹理，RD性能有待进一步提高。本发明中扩展的窗口注意力模型(EWAM)联合学习图像的概率属性和局部纹理。一种基于卷积神经网络的框架，包括以下组件：语法生成器和权重生成器，通过模型流来学习语法和语法权重；上下文模型，通过内容流来学习内容；超先验模型，通过潜在表示学习分布；以及EWAM，通过窗口注意力进一步提高概率属性的精度和局部纹理的清晰度。本发明不仅能够在线优化每张图像的RD性能，而且具有更清晰的纹理和结构，在客观指标上优于目前最先进的方法。
基于窗口注意力神经数据依赖变换图像压缩方法

[发明专利]一种基于超先验可变码率图像压缩的精准R-λ模型码率控制方法-CN202310579557.4在审
发明人： 施云惠;王鹏权;王瑾;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： H04N19/146 文献下载
摘要：一种基于超先验可变码率图像压缩的精准R‑λ模型码率控制方法属于计算机视觉领域，针对基于超先验可变码率图像压缩框架无法对于单张图像的目标码率给出相应的拉格朗日乘子。本方法为任意图像和任意基于超先验可变码率图像压缩模型建立拉格朗日乘子λ和码率R的关系，提出精准R‑λ模型。通过3次编码拟合单张图像的精准R‑λ模型。计算出对应目标码率应该输入的拉格朗日乘子。最后对于该图像的任意输入码率，都可以输出与输入码率相近的输出码率，平均误差控制在0.6％下，实现精准的码率控制。
一种基于先验可变图像压缩精准模型控制方法

[发明专利]一种基于规格化结构的球面图像生成及转换方法-CN201910338287.1有效
发明人： 施云惠;吴刚;丁文鹏;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-04-25 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于规格化结构的球面图像生成及转换方法。传统图像利用基于规格化结构的数字化表示方式，简化图像处理操作，从而在很多应用中取得了成功。然而，对360°球面图像视频，目前还缺乏有效的规格化数字化表示方式。为解决现有球面数字化表示方法冗余大，几何关系复杂，不利于数字化采样和数值计算的缺点，本发明利用曲面三角作为图像像元，建立球面规格化结构，并以此为基础给出基于规格化结构的数字化球面图像的生成方法；更进一步，本发明将平面图像插值算法引入该数字化框架，提出从ERP图像到规格化球面图像的转换方法，可将ERP投影格式下的360°图像视频转化为高质量的规格化球面图像，为后续处理提供数据保障。
一种基于规格化结构球面图像生成转换方法

[发明专利]一种基于几何图像参数化的三维网格模型生成方法-CN201910499969.0有效
发明人： 施云惠;李婷婷;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T17/00 文献下载
摘要：一种基于几何图像参数化的三维网格模型生成方法，能够无监督地生成几何‑法向图像对，并确保其像素级的可靠性和几何‑法向的内在一致性，生成具有多样性和真实性的三维网格模型，生成的人脸网格保持人脸几何结构且具有丰富的面部细节特征和表情特征。该方法通过构建新的网络框架实现，网络框架由对抗生成部分和预测部分构成；对抗生成部分的两路对抗网络分别对应生成几何图像和法向图像，预测部分将两个子网络关联，刻画了基于法向预测的一致性约束；所述网络框架实现几何对抗网和法向对抗网的协同训练；该方法学习得到几何‑法向联合分布，在输入任意向量的情况下，该网络输出与之对应的几何‑法向图像对，通过该图像对重建对应的三维网格模型。
一种基于几何图像参数三维网格模型生成方法

[发明专利]一种基于结构和纹理合成的概念图像压缩方法-CN202211530532.7在审
发明人： 施云惠;赵新丽;王瑾;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： H04N19/30 文献下载
摘要：一种基于结构和纹理合成的概念图像压缩方法属于计算机视觉领域，本发明所提的压缩框架允许将图像编码为紧凑的、高级可解释的表示来进行重建。利用图像处理技术，将原图转换为保边平滑的结构图，得到图像的结构层，提供图像的结构信息；从原图中心提取的纹理块作为图像的纹理层，提供图像的局部详细纹理信息。将图像的结构层和纹理层进行下采样，结合BPG编码器实现了图像的极致压缩，并用超分辨率模型进行上采样与生成模型保证重建质量。
一种基于结构纹理合成概念图像压缩方法

[发明专利]三维网格表示方法及其卷积神经网络模型-CN202210513680.1在审
发明人： 施云惠;李婷婷;王瑾;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-05-11 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：三维网格表示方法及三维网格卷积神经网络模型，能够相对完整地保留形状内在几何结构信息，在特征提取方面优于现有的方法，在应用于3D网格的各种学习任务(如分类和分割)中获得了更高的准确率。该方法针对三维形状图像数据，通过对网格表面的连续热信号进行重采样而得到的边信号。
三维网格表示方法及其卷积神经网络模型

[发明专利]一种基于超先验可变码率图像压缩的个体R-λ模型码率控制方法-CN202210633309.9在审
发明人： 施云惠;张康富;王瑾;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-06-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明针对基于超先验可变码率图像压缩方法无法针对目标码率快速给出网络应该输入的权衡参数的问题，提出了一种基于超先验可变码率图像压缩的个体R‑λ模型码率控制方法。本方法首先针对基于超先验模型的可变码率压缩框架，通过挖掘测试样本集合的码率与失真优化中的权衡参数λ之间的关系，提出了平均R‑λ模型；然后，假设个体R‑λ模型与平均R‑λ模型共享相同的结构，构建了自适应个体图像分布特性的个体R‑λ模型，并在此基础上建立基于个体R‑λ模型的码率控制算法，该算法通过调整权衡参数λ调节编码比特率，实现码率控制。本发明实现了对于任意图像，给定目标码率下，快速计算出应该输入网络的权衡参数，且码率控制的码率平均相对误差在百分之一到百分之三之间。
一种基于先验可变图像压缩个体模型控制方法

[发明专利]一种基于局部几何一致性与特征一致性的点云补全方法-CN202210195181.2在审
发明人： 施云惠;王一波;王瑾;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-03-01 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06T17/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于局部几何一致性与特征一致性的点云补全方法，用于解决点云补全任务中补全结果细节丢失严重以及补全的点云分布不均匀的问题，具体方案包括：基于特征一致性的方法通过加强预测值与真实值之间对应局部区域点云分布的一致性，解决细节丢失问题；此外，在点云生成过程中，本发明采用“粗糙到细节”多阶段方式生成不同尺度的点云，所以，基于特征一致性的方法通过将不同尺度点云映射到特征空间，通过加强不同尺度点云在特征空间的一致性，使得不同尺度的点云在几何形状上更加一致，使得最终的补全结果更加接近真实值。本发明与现有的方法比，很大程度上克服了上述提及的问题，本发明具有明显的提升效果。
一种基于局部几何一致性特征点云补全方法

[发明专利]一种基于学习的超先验边信息补偿图像压缩方法-CN202210011926.5在审
发明人： 施云惠;张康富;王瑾;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于学习的边信息补偿图像压缩方法，用于解决图像和视频的压缩问题，具体包括本发明通过引入多尺度表示提取两层边信息作为浅层超先验和深层超先验，从而实现更准确和灵活的熵模型。此外，浅层超先验可以捕获潜在表示的空间依赖，同时也可以微调潜在表示来提升重建质量。其次，本发明提取的深层超先验作为浅层超先验的超先验，可以提升浅层超先验的有效性和准确性。最后，本发明设计了一种有效的残差通道注意力块，可以增强潜在表示通道之间的交互关系以及适用于我们基于残差的网络结构。
一种基于学习先验信息补偿图像压缩方法

[发明专利]基于球面小波变换的球面图像压缩方法-CN202210019249.1在审
发明人： 施云惠;王欢;王瑾;吴刚;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-01-07 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H04N13/161 文献下载
摘要：本发明为了解决球面图像压缩效率问题，提出了一种基于球面小波变换的球面图像压缩方法，包括采用现有的基于球面测度的球面图像表示SMSIR对球面三角像元进行索引，利用基于SMSIR的球面小波变换对球面三角像元进行变换，利用SMSIR图像压缩方案S‑SPIHT对变换后的球面小波系数进行扫描编解码完成球面图像压缩，所述的S‑SPIHT是对SPIHT的改进，改进之处在于像素坐标的设置，即球形图像使用三维坐标dk(pk,qk,mk)表示，除此之外改进之处还可以是同时改变像素坐标的设置以及重新设计SPIHT的扫描顺序，具体包括有序根树索引扫描ORTIS、二进索引逐行扫描DIPS、以及二进索引交叉扫描DICS。
基于球面变换图像压缩方法

[发明专利]面向光场相机的结构化观测与稀疏表示的协同优化方法-CN201810222647.7有效
发明人：尹宝才;宿建卓;施云惠;丁文鹏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2018-03-19 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06T1/00 文献下载
摘要：本发明公开一种面向光场相机的结构化观测与稀疏表示的协同优化方法，用于压缩四维光场数据，采用压缩感知理论框架，综合分析光场信号在空间角度坐标系下和二维图像内部的信号分布特性，提出一种面向光场图像的压缩感知模型，通过该压缩感知模型，协同优化观测矩阵和字典，不仅将光场图像数据间的相似性关系充分挖掘出来，还提高了重建精度，从而达到提高光场获取和重建能力的目标。
面向相机结构观测稀疏表示协同优化方法

[发明专利]一种编码立方体投影格式的自适应QP调整方法-CN202010154990.X有效
发明人：尹宝才;李煜聪;施云惠;齐娜 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2020-03-06 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： H04N19/593 文献下载
摘要：本发明涉及一种编码立方体投影格式的自适应QP调整方法，属于计算机编解码领域。本发明在传统编解码技术的基础上，针对立方体投影的像素分布特点，进行有针对性的改进。通过自适应QP调整，对同一帧内的不同区域采取适宜的方案，来实现对于立方体投影格式的优化。与传统编码方法统一QP相比，可以更加适配立方体投影格式，既提高了编码效率又节约了码率。
一种编码立方体投影格式自适应 qp 调整方法

[发明专利]一种多维信号的稀疏模型、重建方法和字典训练方法-CN201610474921.0有效
发明人：齐娜;施云惠;尹宝才;丁文鹏 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2016-06-24 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种多维信号的稀疏模型，其能够保证不需要采用Kronecker乘积，从而保证在算法复杂度和存储空间上都有明显的改进。这种多维信号的稀疏模型，其为公式其中，张量X表示成一个N维稀疏张量与一系列稀疏字典的张量乘积，In≤Mn，Dn定义为第n个方向的字典，K是稀疏度，用来刻画稀疏系数中的非零元素的个数。还提供了重建方法和字典训练方法。
一种多维信号稀疏模型重建方法字典训练

[发明专利]一种屏幕内容视频的压缩方法-CN201910022363.8有效
发明人： 施云惠;王元嵩;丁文鹏;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2019-01-09 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： H04N19/122 文献下载
摘要：本发明涉及一种屏幕内容视频的压缩方法，属于图像处理的技术领域，主要在现有的HEVC编码器上进行改进，解决了其基于哈希的帧间预测未能为当前编码块匹配相似图像块作为参考块以及编码过程中对图像块哈希值重复计算的问题。包括计算当前编码帧中所有图像块的哈希值；为当前帧生成哈希图；依据哈希图生成当前编码帧的哈希表；接下来对当前编码帧中的所有编码块执行以下步骤：从哈希图获取当前编码块的哈希值；在参考块中匹配到当前编码块的参考块；由HEVC完成当前编码块的编码。改进后的编码器在LD配置文件下的编码时间为原编码器的104％，平均BD码率增益为1.5％，在LD配置文件下的编码时间为原编码器的101％，平均BD码率增益为0.94％。
一种屏幕内容视频压缩方法

[发明专利]一种基于Retinex模型的卡通风格迁移方法-CN202110305033.7在审
发明人： 施云惠;欧阳浩然;齐娜;尹宝才 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2021-03-10 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06T7/40 文献下载
摘要：一种基于Retinex模型的卡通风格迁移方法属于计算机视觉领域。将真实世界的照片转换成卡通风格的图像是一项有意义且具有挑战性的任务。现有方法由于没有分别考虑卡通图像和现实照片在结构、纹理和光照方面的一致性和连续性，不能得到令人满意的卡通化结果。本发明中Retinex模型联合学习照片和卡通图像的内在属性(形状和纹理)和外在属性(光照)。RexGAN框架包括通过反射损失来学习从照片图像到卡通图像的映射的ReflectGAN以及通过光照损失来进一步促进生成图像的结构和光照的LuminGAN。本发明不仅能够从真实照片中生成高质量的卡通图像，而且具有清晰的边缘和结构以及正确的照明，且在主观效果上优于目前最先进的方法。
一种基于 retinex 模型卡通风格迁移方法

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