何永健
- 作品数：5 被引量：6H指数：1
- 供职机构：杭州电子科技大学更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于立体视觉显著性的立体视频视觉舒适度研究
- 相比于传统的二维平面视频，立体视频能够给观众提供更震撼的视觉冲击感和更真实的临场感，受到了大众的广泛关注和追捧。如何给用户提供更逼真、更便捷、更舒适的立体视觉体验是当前立体视频技术的核心问题。然而，由于目前立体视频内容以...
- 何永健
- 关键词：立体视频视觉舒适度BP神经网络
- 文献传递
- 一种基于双目多维感知特性的立体视频显著性检测方法
- 本发明涉及一种基于双目多维感知特性的立体视频显著性检测方法。传统模型方法无法有效的检测出立体视频的显著区域。本发明方法包括显著特征提取和显著特征融合。显著特征提取是从立体视频的空间、深度以及运动三个不同维度的视图信息分别...
- 周洋何永健唐杰张嵩
- 文献传递
- 一种基于人眼立体视觉特性的立体图像显著性检测方法
- 本发明具体涉及一种基于人眼立体视觉特性的立体图像显著性检测方法，本发明包括立体图像的空间以及深度两个不同维度的视图信息进行显著性计算，首先，先采用SLIC算法对单视点视图进行超像素分割，并进行区域相似性进行合并，然后，再...
- 刘晓琪周洋何永健
- 文献传递
- 融合双目多维感知特征的立体视频显著性检测被引量：5
- 2017年
- 目的立体视频能提供身临其境的逼真感而越来越受到人们的喜爱,而视觉显著性检测可以自动预测、定位和挖掘重要视觉信息,可以帮助机器对海量多媒体信息进行有效筛选。为了提高立体视频中的显著区域检测性能,提出了一种融合双目多维感知特性的立体视频显著性检测模型。方法从立体视频的空域、深度以及时域3个不同维度出发进行显著性计算。首先,基于图像的空间特征利用贝叶斯模型计算2D图像显著图;接着,根据双目感知特征获取立体视频图像的深度显著图;然后,利用Lucas-Kanade光流法计算帧间局部区域的运动特征,获取时域显著图;最后,将3种不同维度的显著图采用一种基于全局-区域差异度大小的融合方法进行相互融合,获得最终的立体视频显著区域分布模型。结果在不同类型的立体视频序列中的实验结果表明,本文模型获得了80%的准确率和72%的召回率,且保持了相对较低的计算复杂度,优于现有的显著性检测模型。结论本文的显著性检测模型能有效地获取立体视频中的显著区域,可应用于立体视频/图像编码、立体视频/图像质量评价等领域。
- 周洋何永健唐向宏陆宇蒋刚毅
- 关键词：立体视频
- 一种基于双目多维感知特性的立体视频显著性检测方法
- 本发明涉及一种基于双目多维感知特性的立体视频显著性检测方法。传统模型方法无法有效的检测出立体视频的显著区域。本发明方法包括显著特征提取和显著特征融合。显著特征提取是从立体视频的空间、深度以及运动三个不同维度的视图信息分别...
- 周洋何永健唐杰张嵩
