广东工业大学张欢获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于非对称分流的虚拟视图质量增强方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116310686B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310289690.6,技术领域涉及:G06V10/80;该发明授权一种基于非对称分流的虚拟视图质量增强方法是由张欢;张旭;蔡念;何兆泉;陈健;王晗设计研发完成,并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于非对称分流的虚拟视图质量增强方法在说明书摘要公布了:本发明提供一种基于非对称分流的虚拟视图质量增强方法,包括以下步骤:S1:对输入的低质量虚拟视图进行浅层特征提取;S2:将浅层特征输入混合编解码器转化为深层特征;S3:将混合编解码器中解码端的各MSACB模块输出的特征进行自适应融合;S4:根据低质量虚拟视图和融合后的特征重构得到质量增强后的虚拟视图。本发明提供一种基于非对称分流的虚拟视图质量增强方法,解决了目前3D视频在传输阶段存在压缩失真和DIBR失真的问题。
本发明授权一种基于非对称分流的虚拟视图质量增强方法在权利要求书中公布了:1.一种基于非对称分流的虚拟视图质量增强方法,其特征在于,包括以下步骤: S1:对输入的低质量虚拟视图进行浅层特征提取; S2:将浅层特征输入混合编解码器转化为深层特征; 所述混合编解码器为U型网络结构,包括多个MSACB模块,每个MSACB模块包括多个DHAB模块,在DHAB模块中,将浅层特征非对称地划分到多头自注意力分支和CNN分支分别提取全局信息和局部信息; DHAB模块的过程如下式所示: 一个MSACB模块包括多个DHAB模块,输出FMSACB的过程如下式所示: 其中,表示多头自注意力分支的输出;表示CNN分支GLRB的输出;Fg表示流入多头自注意力分支的信息;Fl表示流入CNN分支的特征;FGCCTB·表示整个多头自注意力分支的操作;FGLRB·表示整个CNN分支的操作;FDHAB表示DHAB模块输出的特征;Concat·表示拼接操作;表示元素相加操作;FMSACB表示MSACB模块输出的特征;表示MSACB模块中第一个DHAB模块的操作;表示MSACB模块中第二个DHAB模块的操作;表示MSACB模块中第n个DHAB模块的操作; 在解码端通过3×3卷积和双线性上采样将不同分辨率特征统一,然后输入多路径特征融合模块进行自适应融合,融合后的特征再经过3×3卷积得到Ft,Ft与低质量虚拟视图元素级相加得到质量增强后的虚拟视图Ih,过程如下式所示: 其中,Bilinear·代表双线性上采样操作;表示第n个MSACB模块输出的特征;表示经过3×3卷积和双线性上采样操作输出的特征;MPFM·代表多路径特征融合模块的处理过程;Ft表示融合后的特征;表示第四个MSACB输出的特征经过3×3卷积和双线性上采样操作输出的特征;表示第五个MSACB输出的特征经过3×3卷积和双线性上采样操作输出的特征;表示第六个MSACB输出的特征经过3×3卷积和双线性上采样操作输出的特征; S3:将混合编解码器中解码端的各MSACB模块输出的特征进行自适应融合; S4:根据低质量虚拟视图和融合后的特征重构得到质量增强后的虚拟视图。
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