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一种用于深度图编码的虚拟视失真估计模型被引量：2: 2014年; 多视视频加深度(MVD,multi-view video plus depth)的3D视频格式中,深度图提供视频的场景几何信息,其不在终端成像显示而是通过基于深度图像的绘制(DIBR)技术用于绘制虚拟视图像。在深度图的压缩编码过程中,深度图的失真会引起绘制的虚拟视图像的失真。深度图用于绘制而不用于显示的特性使得准确估计深度图绘制的虚拟视失真可以提高深度图编码的率失真性能。本文分析了不同的深度图失真引起的不同的虚拟视失真,进而提出一种估计深度图失真引起虚拟视失真的指数模型,并将模型用于深度图编码的率失真优化(RDO)中。实验结果表明,本文提出的模型可以准确估计深度图失真引起的虚拟视失真,提高深度图编码性能,相比于HTM的VSO可以降低约10%的编码时间,并且虚拟视质量略优于HTM。; 杨超安平何宛文王健鑫张兆杨

基于视点图像与EPI特征融合的光场超分辨率被引量：2: 2022年; 光场(Light Field,LF)成像能同时捕获场景中光线的空间信息和角度信息,应用广泛。然而,它的分辨率受到成像设备硬件以及空间和角度分辨率之间制衡的限制。过低的空间分辨率严重影响了光场图像的质量及其应用。因此,本文充分利用光场特性增强图像细节,提出一种基于视点图像(Viewpoint Image,VI)和极平面图像(Epipolar Plane Image,EPI)特征融合的端到端光场超分辨率方法,能够同时超分辨率所有视点图像。本方法将低分辨率光场图像按照水平和垂直EPI方向堆叠排列,利用三维视点图像堆栈中包含EPI信息的特点,采用双分支结构的3D递减卷积网络处理输入的四维光场数据。这样能够同时对视点图像和EPI信息进行特征提取和融合,充分探索光场的纹理信息及几何一致性。在真实和合成光场数据集上的实验结果均表明,该方法相比现有主流方法不仅在客观指标上具有更好的表现,主观质量上也能保持更好的几何一致性,同时还具有更少的模型参数和更快的执行速度。; 安平陈欣陈亦雷黄新彭杨超; 关键词：光场超分辨率

任务自适应增强的人机特征解耦可分级压缩被引量：1: 2025年; 图像压缩作为一项关键技术,旨在传输过程中保留尽可能少的关键信息,同时使得压缩后的图像保持较好的质量。而随着计算机视觉的发展,图像的主要消费者不仅仅是人类而更多的是机器,因此探索一种能够同时面向人类视觉和机器视觉的图像压缩方法十分具有意义。然而,现有的基于学习的图像编码技术虽然已经在人眼感知质量上取得了显著性的进步,但由于信号保真度及语义保真度的方法在驱动目标上存在分歧,无法同时满足机器视觉和人眼的需求。因此,本文提出了任务自适应增强的特征解耦可分级压缩方法,旨在利用单一比特流来支持多种视觉任务,并根据需求进行图像的选择性重建或完全重建。具体而言,本方法将图像特征解耦为目标特征和背景特征分别进行压缩和重建,所得到的目标图像用于后续目标检测和语义分割任务,而高质量完整重建的图像供人眼观看。这样不仅在实现视觉任务时避免了重建完整图像,提高压缩效率,还能够满足人眼的不同需求。此外,为了解决因目标区域重要性差异而引起的任务性能不平衡问题,本方法还设计了可插拔的任务自适应单元,并将其嵌入在目标特征解码器中,从而可以根据具体任务需求调整特征以增强重建目标图像的分析性能,而无须重新训练整个网络。实验结果证明,该方法与其他编解码器相比,展现出了更优的任务性能和速率失真(RateDistortion)性能。; 安平沙莉娅吴颖吴颖杨超; 关键词：图像压缩人机协同

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杨超

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