| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 121 | 对数字化图像实施由计算机支持的运动补偿的方法和装置 | CN00807303.1 | 2000-04-05 | CN100481944C | 2009-04-22 | R·库特卡 |
| 分别针对整个图像而为所述的图像和在时间上处于前面的预定数量的图像执行运动估测，由此分别测出一个图像运动矢量。通过采用相应的图像运动矢量而以运动补偿的形式将所述的图像存储在存储器内。读出所述存储器的预定区域，以便产生经运动补偿的图像。 | ||||||
| 122 | 利用变换和运动补偿的场景转换图像增强处理方法及系统 | CN200710122838.8 | 2007-07-06 | CN101340576A | 2009-01-07 | 曹喜信; 于敦山; 张兴 |
| 本文提出的是一种基于变换和运动补偿的场景转换图像增强处理方法和系统，虽然MPEG－4视频编码标准能提供高品质的视频效果，但如果有场景转换发生时整体的编码效率和视觉效果都会降低。我们提出一个以运动补偿为基础的算法用来测量两张相邻画面的相似性。为了降低计算量，我们使用小波变化后低频的信号去判断是否发生了场景转换。我们的算法何以避免两张完全不同画面却具有相同特征时所造成的误判。 | ||||||
| 123 | 对动图像进行运动补偿时宏数据组的半象素处理装置 | CN96121480.5 | 1996-12-13 | CN1104813C | 2003-04-02 | 金济翊 |
| 一种对动图像进行运动补偿时宏数据组的半象素处理装置，包括：根据水平半象素信号求N个连续象素数据与在水平相邻的象素数据之和的第一单元；存储并输出数据的传输线；根据垂直半象素信号求传输线输出的象素数据与在垂直相邻的象素数据之和的第二单元；根据水平和垂直的半象素信号对第二单元的数据进行半象素处理的数据处理部；分频并存储数据处理部数据的触发器；输出触发器数据中运动补偿数据的多路转换器，可用于处理Y信号及U、V分量信号。 | ||||||
| 124 | 一种基于运动估计和运动补偿的图像去抖与电子稳像设备 | CN202222403918.3 | 2022-09-09 | CN218772272U | 2023-03-28 | 刘靖锋 |
| 本实用新型公开了一种基于运动估计和运动补偿的图像去抖与电子稳像设备，包括摄像机本体和水平旋转机构，所述水平旋转机构的上端固定安装有翻转机构，所述翻转机构的输出端呈水平设置，在所述翻转机构的输出端固定安装有夹持机构，所述摄像机本体可拆卸地卡接在夹持机构上，在所述摄像机本体远离翻转机构的一端固定安装有转动架，在所述转动架上固定安装有显示器，所述显示器与摄像机本体通过数据线相连；所述显示器包括显示器外壳、显示器主板、显示触控屏、CPU、视频处理芯片、运动估计和运动补偿MEMC芯片、数据线接口。本实用新型现了影像拍摄和画质补偿，从而使获得的影像的画质更佳，减少或避免后期的处理，实用性高。 | ||||||
| 125 | 运动补偿图像信号内插单元、图像处理设备和生成内插图像的方法 | CN200480019359.8 | 2004-07-01 | CN100394792C | 2008-06-11 | G·德哈安 |
| 公开了一种运动补偿图像信号内插单元(200)，用于生成在第一和第二图像中间的内插图像，内插图像位于离第一图像的第一预定的时间距离(α)处和位于离第二图像的第二预定的时间距离(1-α)处。内插单元(200)包括：运动估计装置(202)，用于提供与第一和第二图像有关的第一和第二运动向量；提供装置(204，206)，用于根据第一图像的像素值和第一运动向量提供第一样本组和用于根据第二图像的像素值和第二运动向量提供第二样本组；以及滤波装置(212)，用于对第一和第二组的样本进行按次序的统计滤波以产生内插图像(102)的第一像素的第一数值，由此第一商基本上等于第二商，第一商由在第一样本组的第一样本与第一样本组的第二样本之间的第一空间距离(x1)和第一预定的时间距离(α)所确定，第二商由在第二样本组的第一样本与第二样本组的第二样本之间的第二空间距离(x2)和第二预定的时间距离(1-α)所确定。 | ||||||
| 126 | 运动补偿装置、运动图像编码装置、运动图像解码装置、运动补偿方法、程序、以及集成电路 | CN201180015469.7 | 2011-12-20 | CN102884794A | 2013-01-16 | 天野博史; 田中健 |
| 运动补偿装置(1170)，针对非矩形状的对象块，利用帧存储器(1140)中存储的参考图像进行运动补偿，具备：参考块存储器(1171)，用于存储参考图像中的一部分；帧存储器传输控制部(1172)，从参考图像中确定包含用于运动补偿的非矩形状的参考块的矩形状的像素块，将确定的像素块的像素数据，从帧存储器(1140)传输给参考块存储器(1171)；以及运动补偿处理部(1174)，利用参考块存储器(1171)中存储的像素块中包含的参考块，生成对象块的预测块。 | ||||||
| 127 | 一种设计基于双边滤波的运动补偿高质量4D-CBCT图像重建方法 | PCT/CN2020/096443 | 2020-06-17 | WO2021042807A1 | 2021-03-11 | 党军; 张涛; 陈晓品 |
一种设计基于双边滤波的运动补偿高质量4D-CBCT图像重建方法，包括如下步骤：1)建立基于瞬时代数重建技术(SART)的3D-CBCT运动补偿重建模型，重建出参考相位(即0％相位)的高质量CBCT图像；2)构建迭代优化过程，估计0％相位与其他4D相位图像之间的4D图像变形场(Deformable Vector Field, DVF)模型，进而求解出包含运动器官表面之间反向滑动运动的精确4D-DVF解；3)将高质量0％相位图像按照4D-DVF最优解依次变形，获取最终高质量4D-CBCT图像序列。上述方法能在不改变目前常规放疗线性加速器硬件结构的基础上，实现高质量4D-CBCT图像的精确重建；从而进一步提高肺癌立体定向放射治疗(Stereotactic Body Radiation Therapy,SBRT)前图像引导定位的精确性。 |
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| 128 | 基于多尺度运动补偿框架和递归学习的连续多帧图像超分辨率重建方法 | CN202010787425.7 | 2020-08-07 | CN112102163B | 2024-04-19 | 屈蔷; 石渊 |
| 本发明公开了一种基于多尺度运动补偿框架和递归学习的连续多帧图像超分辨率重建方法，包括如下步骤：对于连续多帧图像，标定第1帧为参考帧，每次递归取参考帧和1帧相邻帧，通过多次递归遍历所有图像帧；构建深度神经网络；训练深度神经网络，得到训练好的针对不同尺度的超分辨率模型；利用训练好的模型进行连续多帧图像超分辨率，将低分辨率图像帧送入训练好的模型，得到最终的超分辨率重建结果。本发明能够保证在多个尺度隐式对齐，提高对齐效果，利用递归结构减少计算成本，并能够消除伪影和帧间不一致现象，能够进行高倍数重建，并且足够高效精确。 | ||||||
| 129 | 用于对实施运动补偿的图像序列进行编码和解码的方法、以及对应的编码和解码装置 | CN201080005822.9 | 2010-01-26 | CN102301714B | 2014-01-22 | 娜塔莉·肯莫; 斯特凡·派缇 |
| 本发明涉及一种对图像序列进行编码的方法，其包含：将参考图像(Iref)划分为多个模块的步骤和预测步骤，其中所述预测步骤包含以下步骤：确定(121)与一个共用图像相关联的监视向量，且将所述共用图像划分(122)为界定一个第一分区的多个子模块；确定(131)与一个待补偿的图像相关联的监视向量，且将所述待补偿的图像划分(132)为界定一个第一分区的多个子模块，从而获得划分为多个基本子模块的一个共用分割(141)；为所述基本子模块确定(123、133)第一监视向量和第二组监视向量；将所述待补偿的图像的子模块朝所述共用图像的子模块进行运动补偿。 | ||||||
| 130 | 一种运动补偿和生成式对抗网络结合的视频图像压缩伪影去除方法 | CN202010657003.8 | 2020-07-09 | CN111866521A | 2020-10-30 | 陈卫刚; 盛浩杰 |
| 本发明公开了一种运动补偿和生成式对抗网络结合的视频图像压缩伪影去除方法，基于运动补偿，以与当前解码帧间隔最小的帧内编码帧为参考图像，采用图像块扫描的形式处理当前解码帧从而形成一幅运动补偿图像；以经预先训练的生成式对抗网络中的生成网络产生一幅预测图像，将当前解码帧图像、运动补偿图像和预测图像堆叠成一个三阶张量作为后续用于图像融合的深度卷积神经网络的输入，由深度卷积神经网络映射产生比当前解码图像具有更好视觉质量的输出图像，即去除压缩伪影后的图像。 | ||||||
| 131 | 基于卷绕运动补偿的图像编码/解码方法和装置及存储比特流的记录介质 | CN202180037615.X | 2021-03-26 | CN115699755A | 2023-02-03 | 亨得利·亨得利; S·帕鲁利; 金昇焕 |
| 提供了一种图像编码/解码方法和装置。根据本公开的图像解码方法包括以下步骤：从比特流获得当前块的帧间预测信息和卷绕信息；以及基于帧间预测信息和卷绕信息来生成当前块的预测块。卷绕信息包括指示卷绕运动补偿对于包括当前块的当前画面是否可用的第一标志。基于第一标志具有指示卷绕运动补偿可用的第一值，通过卷绕运动补偿来生成当前块的预测块。基于包括当前块的当前子画面是否被独立地编码，可以基于当前子画面的边界或当前块的参考画面的边界来执行卷绕运动补偿。 | ||||||
| 132 | 基于卷绕运动补偿的图像编码/解码方法和设备及存储比特流的记录介质 | CN202180036154.4 | 2021-03-26 | CN115668935A | 2023-01-31 | 亨得利·亨得利; S·帕鲁利; 金昇焕 |
| 提供了一种图像编码/解码方法和设备。根据本公开的图像解码方法包括以下步骤：从比特流获得当前块的帧间预测信息和卷绕信息；以及基于帧间预测信息和卷绕信息来生成当前块的预测块，其中，卷绕信息包括指示卷绕运动补偿对于包括当前块的当前视频序列是否可用的第一标志，并且基于当前视频序列中存在一个或更多个子画面，该第一标志可以具有指示卷绕运动补偿不可用的第一值，其中，所述一个或更多个子画面被独立地编码并且具有与包括当前块的当前画面的宽度不同的宽度。 | ||||||
| 133 | 基于多尺度运动补偿框架和递归学习的连续多帧图像超分辨率重建方法 | CN202010787425.7 | 2020-08-07 | CN112102163A | 2020-12-18 | 屈蔷; 石渊 |
| 本发明公开了一种基于多尺度运动补偿框架和递归学习的连续多帧图像超分辨率重建方法，包括如下步骤：对于连续多帧图像，标定第1帧为参考帧，每次递归取参考帧和1帧相邻帧，通过多次递归遍历所有图像帧；构建深度神经网络；训练深度神经网络，得到训练好的针对不同尺度的超分辨率模型；利用训练好的模型进行连续多帧图像超分辨率，将低分辨率图像帧送入训练好的模型，得到最终的超分辨率重建结果。本发明能够保证在多个尺度隐式对齐，提高对齐效果，利用递归结构减少计算成本，并能够消除伪影和帧间不一致现象，能够进行高倍数重建，并且足够高效精确。 | ||||||
| 134 | 通过向前运动补偿、对应的流和计算机程序实施预测的用于对图像序列进行编码和解码的方法和装置 | CN201180017661.X | 2011-03-29 | CN102939751B | 2016-03-16 | 伊莎贝尔·阿莫努; 斯蒂芬·帕窦; 娜塔莉·伽马 |
| 本发明涉及一种用于对图像序列进行编码的方法，所述方法实施预测步骤，用于借助于来自至少一个参考图像的向前运动补偿来预测至少一个当前图像，针对所述当前图像的至少一个当前块(32)，所述预测步骤实施将所述参考图像的至少一个块向前投影在所述当前图像上的子步骤(31)，以产生至少部分与所述当前块重叠的至少一个投影块(311、312)。根据本发明，所述预测步骤针对所述当前块(32)实施以下子步骤：-对所述当前块进行分区(33)，以产生与至少一个投影块至少部分重叠的至少一个子块；-针对至少一个重叠子块，重复以下步骤至少一次：ο检查(34)所述重叠子块是否符合预定的分配标准；ο在检查结果为符合的情况下，向所述重叠子块分配(35)所述投影运动矢量中的一个投影运动矢量；ο在检查结果为不符合的情况下，且只要所述重叠子块未达到预定的最小尺寸，则对所述重叠子块进行分区(36)。 | ||||||
| 135 | 通过向前运动补偿、对应的流和计算机程序实施预测的用于对图像序列进行编码和解码的方法和装置 | CN201180017661.X | 2011-03-29 | CN102939751A | 2013-02-20 | 伊莎贝尔·阿莫努; 斯蒂芬·帕窦; 娜塔莉·伽马 |
| 本发明涉及一种用于对图像序列进行编码的方法，所述方法实施预测步骤，用于借助于来自至少一个参考图像的向前运动补偿来预测至少一个当前图像，针对所述当前图像的至少一个当前块(32)，所述预测步骤实施将所述参考图像的至少一个块向前投影在所述当前图像上的子步骤(31)，以产生至少部分与所述当前块重叠的至少一个投影块(311、312)。根据本发明，所述预测步骤针对所述当前块(32)实施以下子步骤：对所述当前块进行分区(33)，以产生与至少一个投影块至少部分重叠的至少一个子块；针对至少一个重叠子块，重复以下步骤至少一次：检查(34)所述重叠子块是否符合预定的分配标准；在检查结果为符合的情况下，向所述重叠子块分配(35)所述投影运动矢量中的一个投影运动矢量；在检查结果为不符合的情况下，且只要所述重叠子块未达到预定的最小尺寸，则对所述重叠子块进行分区(36)。 | ||||||
| 136 | 用于对实施运动补偿的图像序列进行编码和解码的方法、对应的编码和解码装置、信号以及计算机程序 | CN201080005822.9 | 2010-01-26 | CN102301714A | 2011-12-28 | 娜塔莉·肯莫; 斯特凡·派缇 |
| 本发明涉及一种对图像序列进行编码的方法，其包含：将参考图像(Iref)划分为多个模块的步骤和预测步骤，其中所述预测步骤包含以下步骤：确定(121)与一个共用图像相关联的监视向量，且将所述共用图像划分(122)为界定一个第一分区的多个子模块；确定(131)与一个待补偿的图像相关联的监视向量，且将所述待补偿的图像划分(132)为界定一个第一分区的多个子模块，从而获得划分为多个基本子模块的一个共用分割(141)；为所述基本子模块确定(123、133)第一监视向量和第二组监视向量；将所述待补偿的图像的子模块朝所述共用图像的子模块进行运动补偿。 | ||||||
| 137 | 对数字化图像实施由计算机支持的运动补偿的方法和装置、计算机程序产品以及计算机可读的存储介质 | CN00807303.1 | 2000-04-05 | CN1350749A | 2002-05-22 | R·库特卡 |
| 分别针对整个图像而为所述的图像和在时间上处于前面的预定数量的图像执行运动估测,由此分别测出一个图像运动矢量。通过采用相应的图像运动矢量而以运动补偿的形式将所述的图像存储在存储器内。读出所述存储器的预定区域,以便产生经运动补偿的图像。 | ||||||
| 138 | MOTION COMPENSATION OF IMAGES | PCT/GB0104894 | 2001-11-05 | WO0237420A3 | 2002-08-01 | |
| Motion compensation of a sequence of image fields (0-5) is carried out in the frequency domain using phase correlation (10) between corresponding picture areas of a pair of time-spaced, input fields (1, 4) to produce a set of motion-vector estimates that are used for filtering the relevant areas of each field (1; 4) of the pair by interpolation (11; 12) with the corresponding area of its preceding and following input-fields (0, 2; 3, 5) of the sequence, to produce a frame-approximation to that field (1; 4) through combination of the individually-filtered areas. The filtering in each case involves respective application (24-26 of weighting coefficients to corresponding spatial-frequency components of the relevant picture areas of three fields, and summation (28) of the weighted components, the coefficients being calculated or selected (27) according to the motion-vector estimate associated with each picture area. Repetition of the phase-correlation step (13) using the frame-approximations refines each motion-vector estimate for repeating the three-field interpolation processes (14, 15) to derive better frame-approximations. Transformation from the frequency to special domain (34) takes place after two or more reiterations, or when convergence is reached for all constituent picture areas. | ||||||
| 139 | MOTION COMPENSATION OF IMAGES | PCT/GB2001/004894 | 2001-11-05 | WO02037420A2 | 2002-05-10 | |
| Motion compensation of a sequence of image fields (0-5) is carried out in the frequency domain using phase correlation (10) between corresponding picture areas of a pair of time-spaced, input fields (1, 4) to produce a set of motion-vector estimates that are used for filtering the relevant areas of each field (1; 4) of the pair by interpolation (11; 12) with the corresponding area of its preceding and following input-fields (0, 2; 3, 5) of the sequence, to produce a frame-approximation to that field (1; 4) through combination of the individually-filtered areas. The filtering in each case involves respective application (24-26 of weighting coefficients to corresponding spatial-frequency components of the relevant picture areas of three fields, and summation (28) of the weighted components, the coefficients being calculated or selected (27) according to the motion-vector estimate associated with each picture area. Repetition of the phase-correlation step (13) using the frame-approximations refines each motion-vector estimate for repeating the three-field interpolation processes (14, 15) to derive better frame-approximations. Transformation from the frequency to special domain (34) takes place after two or more reiterations, or when convergence is reached for all constituent picture areas. | ||||||
| 140 | 비디오 화상에 대한 글로벌 모션 보상 | KR1020047008210 | 2002-11-29 | KR100984612B1 | 2010-09-30 | 스예베르그리카르트; 아이나르슨토르뵈예른; 프뢰즈드흐페르 |
| 본 발명은 비디오 데이터를 코딩 및 디코딩하는 시스템 및 방법에 관한 것이다. 비디오 데이터 압축 시스템 및 방법에서, 비디오 프레임(32)은 영상 블록(38)의 시퀀스로 분할되는데, 여러 가능한 블록-코딩 모드중 하나는 예측된 모션 벡터만큼 변위되는 사전 프레임(32)으로부터 픽셀을 복제하는데 사용되는 암시적 글로벌 모션 보상(IGMC) 모드이다. 본 발명의 비디오 데이터 압축 시스템 및 방법의 또 다른 실시예에서, 비디오 프레임(32)은 슬라이스(36)의 시퀀스로 세그먼트되는데, 각 슬라이스(36)는 다수의 매크로블록(38)을 포함한다. 각 슬라이스(36)는 엔코딩되고, 신호는 엔코딩된 슬라이스(40)의 헤더(44)에 포함되어 슬라이스(40)가 인에이블되는 GMC 인지 여부, 즉 글로벌 모션 보상이 엔코딩된 슬라이스를 재구성하는데 사용되는지 여부를 나타낸다. 만일 그렇다면, 한 세트의 모션 벡터(42a-42d)를 나타내는 정보와 같은 GMC 정보에는 슬라이스가 포함된다. 통상적인 실시예에서, 프레임(32)의 각 슬라이스(36)는 동일한 GMC 정보를 포함하여, 에러에 대한 복원력을 향상시킨다. 또 다른 실시예에서, 프레임(32)의 상이한 슬라이스(36)는 상이한 GMC 정보를 포함한다. 어느 한 실시예에서, 특정 엔코딩된 슬라이스(40)의 각 영상에 대한 모션 벡터(42a-42d)는 특정 엔코딩된 슬라이스에만 포함되는 GMC 정보를 사용하여 재구성될 수 있다. 슬라이스, 프레임, 모션 벡터, 매크로블록, 영상 블록 | ||||||
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