专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]量化参数预测模型训练、图像编码方法及装置-CN202310440277.5在审
  • 霍帅;郭磊;刘何为;闻兴 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2023-04-23 - 2023-08-04 - H04N19/70
  • 本公开关于一种量化参数预测模型训练、图像编码方法及装置,该训练方法包括获取第一样本图像集;基于第一预设待训练模型,对第一样本图像进行块级量化参数预测,得到样本块级量化参数;以样本块级量化参数为量化参数,基于预设可导编解码器对第一样本图像进行编解码处理,得到第一样本重构图像和第一样本块级码率;基于每个第一样本图像、第一样本重构图像和第一样本块级码率进行编码性能分析,得到第一编码性能数据;以第一编码性能数据为第一预设待训练模型的量化预测损失,对第一预设待训练模型进行训练,得到量化参数预测模型。利用本公开实施例可以降低模型训练耗时,提升模型训练效率,实现块级码率分配,提升编码性能和效率。
  • 量化参数预测模型训练图像编码方法装置
  • [发明专利]视频编码方法及装置-CN202310498210.7在审
  • 肖君实;刘晶;钟婷婷;谷嘉文;刘何为;黄博;邵宇超 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2023-05-05 - 2023-06-30 - H04N19/124
  • 本公开关于一种视频编码方法及装置。该视频编码方法包括:确定与当前块的参考块至少部分重叠的至少一个编码块;针对所述至少一个编码块中的每个编码块,分别基于每个编码块的失真敏感程度确定所述当前块对每个编码块的子时域传播参数;基于每个编码块的子时域传播参数确定所述当前块的时域传播参数;基于所述时域传播参数对所述当前块进行视频编码。根据本公开的视频编码方法及装置,可通过将传播链所有的块进行人眼敏感度加权使得能够更好的分配码率,进而在不增加计算复杂度的前提下提升了视频编码的主观质量和编码效率。
  • 视频编码方法装置
  • [发明专利]视频编码方法及装置-CN202310078040.7在审
  • 邵宇超;陈宇聪;闻兴;肖君实;谷嘉文;黄跃;黄博;钟婷婷;刘晶;刘何为 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2023-01-17 - 2023-05-12 - H04N19/172
  • 本公开关于一种视频编码方法及装置。视频编码方法包括:获取当前块所在的当前图像帧和至少一个预定图像帧的相似信息,其中,预定图像帧是参考当前图像帧进行编码的图像帧;基于相似信息,确定当前图像帧的初始帧级量化参数偏移量对应的修正值;基于修正值对初始帧级量化参数偏移量进行修正,得到当前图像帧的帧级量化参数偏移量;基于帧级量化参数偏移量、当前块的块级量化参数偏移量和初始量化参数,得到当前块的量化参数;基于量化参数对当前块进行量化处理,并对量化处理后的当前块进行编码。通过本公开,使得不同的图像帧的帧级QP偏移量是与各自的实际内容相适配的,解决了相关技术中帧级QP偏移量单一的设定方式,导致编码性能损失的问题。
  • 视频编码方法装置
  • [发明专利]视频处理方法及装置-CN202310020205.5在审
  • 刘晶;谷嘉文;黄博;钟婷婷;邵宇超;肖君实;刘何为;闻兴 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2023-01-04 - 2023-05-02 - H04N19/86
  • 本公开关于一种视频处理方法及装置。视频处理方法包括:获取目标视频的待编码图像帧的编码树单元;针对每个编码树单元,执行如下预定处理:获取当前编码树单元的第一像素集和第二像素集,其中,第一像素集包括当前编码树单元中最下方四行的执行去块滤波之前的像素,第二像素集在对当前编码树单元和当前编码树单元的右侧相邻编码树单元执行去块滤波后进行获取,第二像素集包括当前编码树单元中除最下方四行之外的执行去块滤波后的像素;对第一像素集和第二像素集执行信息统计,基于信息统计结果,确定当前编码树单元的自适应样点补偿模式;将自适应样点补偿模式的相关信息写入待发送给解码端的码流。
  • 视频处理方法装置
  • [发明专利]基于在线学习的轻量化HEVC色度图像质量增强方法-CN202210097819.9有效
  • 曾兵;杨仁威;刘何为;朱树元 - 电子科技大学
  • 2022-01-27 - 2022-05-03 - G06T9/00
  • 本发明属于视频压缩的质量增强领域,提供一种基于在线学习的轻量化HEVC色度图像质量增强方法,用以提升受压缩后色度图像的质量。本发明的主要过程为:在编码端与解码端分别配置相同的轻量化HEVC色度图像质量增强模型(Dec‑CEN),编码端的Dec‑CEN模型进行在线学习,学习完毕后将更新的网络参数传输到解码端,并将该参数载入到解码端的Dec‑CEN模型,使得解码端无需学习即获得高性能的网络模型;本发明不仅能够大大提升HEVC色度图像质量增强性能,而且体量小、运算复杂度低,对设备的计算力要求极低;尤其在处理高分辨率图片时,具有更佳的性能优势和显著的速度优势,符合当前视频内容高清化的趋势。
  • 基于在线学习量化hevc色度图像质量增强方法
  • [发明专利]一种亮度信息辅助的色度信息压缩重建方法-CN202110122346.9有效
  • 朱树元;刘何为;王忠荣;刘光辉;曾兵 - 电子科技大学
  • 2021-01-29 - 2021-04-30 - G06T7/90
  • 本发明属于图像压缩和图像质量增强领域,具体提供一种亮度信息辅助的色度信息压缩重建方法,用以有效提升图像重建质量和压缩效率。本发明通过构建图像亮度信息辅助的色度信息重建卷积神经网络,实现压缩后图像色度信息的高效重建;在色度分量压缩时,只保留了前1/4的低频系数,通过网络有效重建色度分量丢失的高频系数,在兼顾图像质量的同时,降低了图像传输所需要的比特数;将压缩后的色度分量低频系数所生成的图像和压缩后的亮度分量图像作为卷积神经网络的输入,利用亮度分量的先验信息,有效增强色度分量图像的质量;综上所述,本发明引入亮度信息之后,能够显著提升色度图像恢复的质量,进而有效提升图像重建质量和压缩效率。
  • 一种亮度信息辅助色度压缩重建方法

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