张兆丰
- 作品数：10 被引量：6H指数：2
- 供职机构：解放军理工大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 边界显著性与模式挖掘
- 2017年
- 针对目标在图像边界上带来的检测误差,提出了边界显著性算法。首先在多尺度下对图像进行超像素分割,计算边界差异,估计其边界显著性。而后对所有超像素进行模式挖掘,得到显著性种子,并与边界显著性相结合。最后通过显著性传播得到最终显著图。在三个公开的测试数据集上将本文提出算法与其他18种主流的现有算法进行对比。大量实验结果表明,所提出的算法在不同数据集上都优于目前主流算法。
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- 关键词：多尺度
- 面向主观质量的视频传输编码参数的选择被引量：2
- 2017年
- 在视频传输中有两个重要的问题需要解决:1)在已知网络带宽以及丢包率的情况下如何分配信源和信道的编码速率;2)在信源编码速率限定的条件下如何选择编码的参数。针对问题2),分析了现有的主观质量模型VQMTQ,选择VQMTQ作为视频主观质量评价的指标。联合码率模型在给定目标码率时能够选择最佳的编码参数,使得编码后的视频主观质量尽可能高。该研究对于实际应用具有重要价值,保障了人眼的主观感受。
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- 关键词：视频传输
- 基于超像素匹配的图像协同显著性检测被引量：2
- 2017年
- 为了快速有效地完成多图像的协同显著性检测,提出了一种基于超像素匹配的检测模型。首先针对一般单个超像素特征匹配效果较差的问题,提出一种基于Hausdorff距离的邻域超像素集匹配算法来进行图像间超像素的精确匹配;然后构建图像内和图像间的双层元胞自动机模型,进行多幅图像之间的显著性传播,从而有效地检测出协同显著性。在公开的测试数据集上的实验结果表明,所提算法的检测精度和检测效率优于目前的主流算法,且具有较强的鲁棒性。
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- 关键词：HAUSDORFF距离元胞自动机
- 面向主观感知的视频序列帧的重要性分析
- 2017年
- 编码后的视频流经过封装形成数据包,并通过网络传输至接收端。在传输过程中视频序列的质量受到网络状态的影响,当网络出现剧烈的抖动或不稳定现象时,不可避免地会发生数据包的丢失,从而造成视频质量的损伤。利用面向主观感知的视频质量评价指标对视频序列帧的重要性进行分析,从而定义视频序列不同类型帧的重要性级别。通过实验发现,从面向主观感知的角度,P帧的重要性大于I帧,I帧的重要性又大于B帧。得到的重要性等级可以为不等差错保护以及丢帧选择提供依据。
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- 关键词：网络丢包
- 空时一致的视频显著性检测被引量：1
- 2017年
- 针对现有视频检测算法在空间和时间显著度上一致性不足,提出了空时一致性模型。首先构造梯度流场,整合空间上的颜色对比度与时间上的目标运动信息。而后基于空时梯度流场构造全局对比度,综合局部对比度和全局对比度,得到初始检测结果。最后通过马尔可夫随机场,对其进行空时一致性优化,得到最终显著图。在3个公开数据集上的大量实验表明,所提算法检测性能较好,并且具有较强的鲁棒性。
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- 关键词：马尔可夫随机场
- 基于视敏度的Q-STAR模型参数预测
- 2017年
- Q-STAR模型是现有的客观视频质量评价中最接近主观得分的模型,但是在解码端难以从丢包解码后的YUV视频序列中提取与编码端相一致的运动矢量信息,从而影响模型参数的预测。针对该问题,提出了基于视敏度信息的模型参数预测方法,从YUV视频序列中提取时间域和空间域视敏度特征,并结合Q-STAR模型中提取的特征进行预测。通过实验发现,使用视敏度信息代替原有的运动矢量信息进行预测,所得模型参数值与Q-STAR基本相符,并且计算更为简单。
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- 基于压缩域编码长度的视频显著性检测被引量：1
- 2017年
- 生物学研究表明,人会明显地注意视频中的运动目标。为模拟该特性并快速完成视频显著图的计算,提出一种压缩域时空显著度检测方法(Temporal-Spatial Saliency in Compress Domain model,TS2CD)。分别利用H.264视频中对宏块的残差编码长度和运动矢量编码长度模拟人眼的显著性刺激强度,从而得到视频显著特征。通过线性的加权融合算法,综合两种编码长度得到的空域显著图和时域显著图,得到最终的视频显著图。在3个公开的数据库上的实验表明,TS2CD算法是当前性能最优的方法。
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- 关键词：压缩域
