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[发明专利]一种结合支撑集和残差补偿的图像序列递归重建方法-CN201510196916.3在审
发明人：宋雪桦;化瑞;刘委;卜晓晓;万根顺;王维;于宗洁 -专利权人：江苏大学
申请日： 2015-04-23 - 公布日： 2015-07-15 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及一种结合支撑集和残差补偿的图像序列递归重建方法，重建方法对视频序列进行融合支撑集先验和残差补偿的序列重建，包括初始化、近似求解、初始估计、残差计算、残差重建、残差补偿、支撑集更新等步骤。
一种结合支撑补偿图像序列递归重建方法

[发明专利]视频压缩量化与反量化补偿方法-CN201811260556.9有效
发明人：张莹;冉文方 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明涉及一种视频压缩量化与反量化补偿方法，其中，视频压缩量化补偿方法包括：(a)获取量化单元各像素的量化残差；(b)根据所述量化残差获得预估反量化残差和残差损失；(c)根据所述残差损失获得波动系数；(d)根据所述量化残差、所述波动系数、所述波动状态表获得波动状态标识；(e)将所述波动状态标识、所述量化残差写入码流。本发明的补偿方法可以降低量化后反量化残差与预测残差之间的损失，减小恢复图像与原始图像之间的损失，提高恢复图像的质量。
视频压缩量化补偿方法

[发明专利]现代混合图像和视频编码方案中的多级残差编码-CN202080081486.X在审
发明人：本杰明·布罗斯;潘·浩·通·阮;海科·施瓦尔茨;德特勒夫·马尔佩;托马斯·威甘德 -专利权人：弗劳恩霍夫应用研究促进协会
申请日： 2020-09-23 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04N19/36 文献下载
摘要：一种用于从数据流中解码残差信号的解码器，被配置为从数据流中解码经量化的预测残差和至少一个量化误差补偿信号；缩放经量化的预测残差以确定经缩放的预测残差；基于经缩放的预测残差和至少一个量化误差补偿信号确定重构的预测残差
现代混合图像视频编码方案中的多级

[发明专利]输入共模补偿电路、流水线型模数转换器及输入共模补偿方法-CN202210548026.4在审
发明人：王翊舟;刘璐;徐代果;朱璨;付东兵;蒋和全;李儒章;王健安;俞宙;张正平 -专利权人：重庆吉芯科技有限公司
申请日： 2022-05-18 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： H03M1/06 文献下载
摘要：本发明提供一种输入共模补偿电路、流水线型模数转换器及输入共模补偿方法，所述输入共模补偿电路包括储能模块、切换选择模块及反馈补偿模块，在残差放大器的复位阶段，储能模块在复位电压的作用下充电，在残差放大器的工作阶段，通过反馈补偿模块对储能模块进行反馈补偿，通过复位阶段的一次充电和工作阶段的二次补偿充电，能对工作阶段残差放大器输入信号的共模值进行补偿调节，能够在不影响残差放大器正常工作的前提下，有效抑制了由于复位开关寄生电容导致的工作状态下残差放大器的输入共模衰减现象，保证了残差放大器共模值的稳定，进而保证了流水线型模数转换器的性能稳定。
输入补偿电路流水线型转换器方法

[发明专利]采用残差反馈的SLM显微视觉数据重构方法-CN201510849940.2在审
发明人：王跃宗;王军帅;赵志忠 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2015-11-29 - 公布日： 2016-04-06 - 主分类号： G06T15/00 文献下载
摘要：本发明涉及采用残差反馈的SLM显微视觉数据重构方法，特别是涉及以针孔摄像机模型为基础通过进行残差分析对其进行改进而提升SLM显微视觉系统重构精度的方法。该方法主要包括以下步骤：等间距采集SLM立体图像对，图像对准与视差畸变矫正，建立初始视觉模型，重构残差计算，重构残差精度评估，残差补偿。本发明在保留针孔摄像机模型优势的基础上，通过建立残差补偿模型，对SLM视觉系统在重构数据过程中存在的多种误差进行补偿，降低了参数标定难度，克服现有针孔模型在微光领域应用时的不足，新模型具有更强的实用性。对于任意一种SLM视觉系统，只要确定了残差补偿模型就可以输出高精度的重构数据。
采用反馈 slm 显微视觉数据方法

[发明专利]视频压缩自适应量化与反量化方法-CN201811260544.6有效
发明人：张莹;冉文方 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： H04N19/124 文献下载
摘要：本发明涉及一种视频压缩自适应量化与反量化方法，(a)获取量化单元各像素的预测残差；(b)根据所述预测残差、量化模板、第一补偿模板获得量化残差和第一率失真优化；(c)根据所述量化残差和第二补偿模板获得第二率失真优化；(d)比较所述第一率失真优化和所述第二率失真优化，若所述第一率失真优化小于等于所述第二率失真优化，则设置补偿标识为不进行第二补偿处理；否则设置所述补偿标识为进行第二补偿处理；(e)将所述补偿标识、所述量化残差写入码流本发明实施例本发明通过增加一次补偿处理，并通过比较两次补偿后和一次补偿的结果获得损失较小的方式进行量化和反量化，使视频图像的量化损失进一步降低，且该方法简单易行。
视频压缩自适应量化方法

[发明专利]像素补偿数据编码方法、解码方法、装置和计算机设备-CN202310079590.0在审
发明人：梅奧;朱传传;邵瑾 -专利权人：格兰菲智能科技有限公司
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： H04N19/182 文献下载
摘要：本申请涉及一种像素补偿数据编码方法、像素补偿数据解码方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：针对多个灰阶中的任一灰阶，获取所针对的灰阶的原始像素补偿数据；对所述原始像素补偿数据进行预测，获得在所针对的灰阶上，所述原始像素补偿数据对应的多个初始残差块；对所述多个初始残差块分别进行分割处理，得到多个残差变换块；若基于所述多个残差变换块确定满足预设冗余条件，则基于所述多个残差变换块进行三维离散余弦变换，获得对应的压缩结果；对所述压缩结果进行编码处理，得到编码结果。
像素补偿数据编码方法解码装置计算机设备

[发明专利]基于残差神经网络的大容量光通信系统的损伤补偿方法-CN202310175789.3在审
发明人：忻向军;姚海鹏;张琦;吴迪;高然;常欢;马艺倩 -专利权人：常州京信新一代信息技术研究院有限公司;北京理工大学
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： H04B10/079 文献下载
摘要：本发明涉及光通信领域领域，具体涉及一种基于残差神经网络的大容量光通信系统的损伤补偿方法，本基于残差神经网络的大容量光通信系统的损伤补偿方法，包括：步骤1、获取待补偿的畸变OAM光束的强度分布；步骤2、构建残差神经网络模型，将待补偿的畸变OAM光束的强度分布输入训练好的残差神经网络模型，预测大气湍流相位屏；步骤3、将预测得到的大气湍流相位屏用于补偿OAM光束；本发明基于残差神经网络学习焦平面的OAM探针光束的焦平面光强与其对应的大气湍流相位屏之间的映射关系，从而根据畸变OAM光束直接预测对应的大气湍流相位屏，进而实现高精度地补偿空间光通信系统中的OAM光束，其预测速度快且补偿精度高。
基于神经网络容量光通信系统损伤补偿方法

[发明专利]使用残差补偿的视频编码方法以及使用该方法的装置-CN201611011925.1有效
发明人：律帅;吴永海 -专利权人：上海兆芯集成电路有限公司
申请日： 2016-11-17 - 公布日： 2019-11-15 - 主分类号： H04N19/176 文献下载
摘要：本发明提出一种使用残差补偿的视频编码方法以及使用该方法的装置，该使用残差补偿的视频编码方法包括：计算源图像及重构图像间的残差值；以及将残差值的信息加入视频串流，使得视频解码器将残差值的信息添加至视频串流中解码的图像本发明可补偿视频编码的减损。
使用补偿视频编码方法以及装置

[发明专利]基于机器学习模型的视频压缩-CN202210363406.0在审
发明人： A·贾卢瓦;L·M·赫尔明格;R·G·D·A·阿泽维多;S·拉布罗齐;C·R·施罗尔斯;Y·薛 -专利权人：迪士尼企业公司;苏黎世联邦理工学院
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： H04N19/42 文献下载
摘要：系统处理硬件执行基于机器学习(ML)模型的视频压缩编码器，以接收未压缩视频内容和对应的运动补偿视频内容，比较未压缩和运动补偿视频内容以标识图像空间残差，将图像空间残差变换为未压缩视频内容的潜在空间表示，以及使用经训练的图像压缩ML模型将运动补偿视频内容变换为运动补偿视频内容的潜在空间表示。基于ML模型的视频压缩编码器进一步编码图像空间残差的潜在空间表示以产生编码潜在残差，使用经训练的图像压缩ML模型编码运动补偿视频内容的潜在空间表示以产生编码潜在视频内容，并且使用编码潜在残差和编码潜在视频内容产生对应于未压缩视频内容的压缩视频内容
基于机器学习模型视频压缩

[发明专利]用于运动补偿残差预测的系统和方法-CN201780027176.8有效
发明人：陈俊吉;修晓宇;贺玉文;叶艳 -专利权人：交互数字麦迪逊专利控股公司
申请日： 2017-05-02 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H04N19/503 文献下载
摘要：公开了用于通过使用运动补偿残差预测(MCRP)来提高残差预测的预测效率的系统和方法。示例性残差预测技术采用运动补偿预测和处理后的残差参考图片。本文还公开了用于生成残差参考图片的系统和方法。还描述了用于增强残差参考图片的质量的示例性去噪滤波器设计，并且描述了用于减小参考图片的存储大小的压缩方法。本文还公开了用于传送残差的运动信息的示例性语法设计。
用于运动补偿预测系统方法

[发明专利]带宽压缩空域量化及反量化方法-CN201811260613.3在审
发明人：张莹;冉文方 -专利权人：西安科锐盛创新科技有限公司
申请日： 2018-10-26 - 公布日： 2019-03-19 - 主分类号： H04N19/567 文献下载
摘要：本发明涉及一种带宽压缩空域量化及反量化方法，该量化方法包括：获取量化单元中像素的原始预测残差；计算所述原始预测残差的量化残差和残差损失；根据所述残差损失计算波动系数和波动状态。本发明通过波动状态和波动系数对量化和反量化造成的残差损失进行了补偿，缩小了量化造成的差异，同样的量化参数下，采用本方法恢复的图像量化损失较小，且本方法仅需要通过简单计算即可对损失进行补偿，无需增加额外内存
量化残差反量化波动系数波动状态带宽压缩预测残差空域量化参数量化单元损失计算图像量化像素内存恢复

[发明专利]一种基于残差神经网络的航磁补偿方法-CN202310350911.6在审
发明人：于平;毕凤仪;焦健;周龙然;周帅;卢鹏羽 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-04-04 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：本发明为一种基于残差神经网络的航磁补偿方法。包括：根据T‑L方程数学模型和干扰产生原因，确定残差神经网络的输入指标因素和输出指标因素；对飞行数据进行滤波处理后计算方向余弦及其导数得到输入样本和输出样本，获得归一化的残差神经网络的训练样本和预测样本训练样本载入残差神经网络，以输入样本为输入，输出样本为输出，训练得到补偿模型；预测样本载入补偿模型中进行补偿计算，并将补偿模型的输出数据做反归一化处理，获得补偿后的磁干扰；通过对比补偿前后磁干扰的标准差和改善比，来对补偿系统进行评价，并绘制补偿图像。有效地保留了反向传播过程中的梯度特性，在一定程度上缓解神经网络航磁补偿中的梯度消失问题，提高航磁补偿精度。
一种基于神经网络补偿方法

[发明专利]使用彩色间补偿来编码和解码图像的方法和装置-CN200810082965.4有效
发明人：李润九;宋秉哲;金乐勋 -专利权人：三星电子株式会社
申请日： 2008-03-13 - 公布日： 2008-12-17 - 主分类号： H04N7/26 文献下载
摘要：提供了一种图像编码方法和装置以及图像解码方法和装置，其通过使用当前块的已恢复的相邻像素的残差像素值来预测残差图像，然后仅对该残差图像和该残差图像的预测图像之间的差进行编码，从而能够消除残留在残差图像中的相关性，其中，该残差图像是使用彩色间补偿算法而得到的，该彩色间补偿算法通过使用构成图像的多个彩色分量图像中的其余的一个来预测该多个彩色分量图像中的另一个。
使用彩色补偿编码解码图像方法装置

[发明专利]补偿表的压缩方法-CN201811468709.9有效
发明人：邓宇帆;程琳 -专利权人：深圳市华星光电半导体显示技术有限公司
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G09G3/36 文献下载
摘要：本发明提供一种补偿表的处理方法。本发明的补偿表的处理方法中利用压缩量化系数将原始补偿表压缩为第一压缩文件，对第一压缩文件进行解压得到多个压缩灰阶值，将多个补偿灰阶值与对应的压缩灰阶值相减得到多个原始残差，利用偏差系数对多个原始残差进行量化处理得到多个量化残差，利用稀疏矩阵存储多个量化残差，得到第二压缩文件，能够在完成对补偿表进行压缩的同时，有效地降低补偿表压缩的偏差，提升压缩的质量，消除压缩偏差带来的失真对Demura的效果产生影响，提升显示装置的显示品质
压缩补偿表残差压缩文件灰阶量化补偿灰阶量化处理量化系数偏差系数稀疏矩阵显示品质显示装置有效地解压相减失真存储

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