我院智能工程系郭大波教授成功获得一项发明专利

发布者:系统管理员发布时间:2024-06-20浏览次数:2597

        随着数字时代的到来,多媒体生产呈指数级增长,多媒体中心面临的容量和带宽压力,如智能交通监管、天网系统、汽车数据中心等。容量压力体现在:视频等多媒体内容的产生和传播速度的加快;长期存储的需求;数据冗余和备份。带宽压力体现在:内容传输需求,用户对高质量多媒体内容的需求不断增加,例如高清视频等,流媒体服务要求,同时连接用户增加。 针对以上行业存储和传输的要求,在传统视频压缩技术的基础上,可利用跳帧对数据去重和智能压缩方法,提高压缩效率,减少存贮和传输的成本。

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        本专利针对多媒体中心的传输和存贮中跳帧压缩后的视频进行帧率提升,以正常观看和使用。

        主要技术优势为:

         (1)提出了基于特征点匹配和Delaunay三角形网格相结合,并利用仿射变换合成中间帧方案,相对块基方案,由于特征点是可靠和稳定的,基于梯度的特征点匹配本身比亮度匹配可靠,并且具有光照变化、旋转、缩放、仿射变换不变性,从而可以得到更真实的运动估计,可以一定程度上改善块基固有的病态问题。

        (2)利用GPU加速特征点产生,并对描述子的选择和匹配方法进行了优化组合;

        (3) 内容自适应性的特征点分布选择方法。

        主要性能指标为:

        (1)合成的中间帧的峰值信噪比多数高于30dB以上;

        (2)合成速度可达到4帧/s;

        (3)合成帧的主观效果好于块基方案。

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