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唐杰
作品数:
9
被引量:8
H指数:1
供职机构:
杭州电子科技大学
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发文基金:
浙江省自然科学基金
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
电子电信
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合作作者
周洋
杭州电子科技大学通信工程学院
张嵩
杭州电子科技大学
唐向宏
杭州电子科技大学通信工程学院
何永健
杭州电子科技大学
杨洁
杭州电子科技大学
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唐杰
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周洋
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杨萌
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年份
2篇
2020
2篇
2018
4篇
2017
1篇
2016
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9
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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
基于MV-HEVC框架的立体视频B帧错误隐藏方法
本发明涉及一种基于MV‑HEVC框架的立体视频B帧错误隐藏方法。传统的错误隐藏技术对于新标准MV‑HEVC并不能很好的适应。本发明方法首先对立体视频中的丢失块类型进行划分,将丢失块划分为静止块和运动块,然后对不同的丢失块...
周洋
唐杰
吴佳亿
刘晓琪
文献传递
基于MV‑HEVC框架的立体视频B帧错误隐藏方法
本发明涉及一种基于MV‑HEVC框架的立体视频B帧错误隐藏方法。传统的错误隐藏技术对于新标准MV‑HEVC并不能很好的适应。本发明方法首先对立体视频中的丢失块类型进行划分,将丢失块划分为静止块和运动块,然后对不同的丢失块...
周洋
唐杰
吴佳亿
刘晓琪
采用颜色混合模型和特征组合的视频烟雾检测
被引量:8
2017年
提出了一种采用烟雾颜色混合模型和多特征组合的视频烟雾检测算法。首先利用混合高斯背景模型提取烟雾视频的运动区域;然后使用新的烟雾颜色混合模型从运动区域中确定出疑似烟雾区域;最后采用烟雾的动态特征(运动速度均值和方差,运动方向,面积增长率)组合分析对疑似烟雾区域进行烟雾识别,剔除非烟雾区域。通过不同类型烟雾视频的实验结果表明:对于光照正常,烟雾浓的烟雾类型,本文算法取得了96.57%平均检测成功率;对于光照弱或烟雾浓度稀薄的烟雾类型,本文算法取得了87.67%平均检测成功率。
唐杰
周洋
杨萌
唐向宏
关键词:
混合高斯背景模型
动态特征
一种基于自适应梯度稀疏模型的模糊图像非盲去模糊方法
本发明公开了一种基于自适应梯度稀疏模型的模糊图像非盲去模糊方法,其对一幅图像的梯度分布估计中并未采用一个固定的形状参数值和尺度参数值,而是针对不同的像素点采用不同的形状参数值和尺度参数值,使得本方法能够很好的适应图像纹理...
杨洁
周洋
张嵩
唐杰
唐向宏
文献传递
一种基于颜色混合模型和多特征组合的视频烟雾检测方法
本发明涉及一种基于颜色混合模型和多特征组合的视频烟雾检测方法。现有方法对于复杂情况下的烟雾检测存在较高的误检率。本发明方法包括:疑似烟雾区域提取,对视频帧获取疑似烟雾运动区域,疑似烟雾颜色区域;将疑似烟雾运动区域及疑似烟...
朱苗菁
周洋
唐杰
陆宇
林思俣
文献传递
一种基于自适应梯度稀疏模型的模糊图像非盲去模糊方法
本发明公开了一种基于自适应梯度稀疏模型的模糊图像非盲去模糊方法,其对一幅图像的梯度分布估计中并未采用一个固定的形状参数值和尺度参数值,而是针对不同的像素点采用不同的形状参数值和尺度参数值,使得本方法能够很好的适应图像纹理...
杨洁
周洋
张嵩
唐杰
唐向宏
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
多视点立体视频帧间错误隐藏研究
随着用户对高清三维视频需求的日益攀升,2014年国际视频编码联合工作组(JCT-VC)在基于HEVC(High Efficiency Video Coding)标准的基础上,面向三维视频编码推出了多视点视频编码标准MV-...
唐杰
关键词:
立体视频
视觉感知模型
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