一种基于对称的H.264帧内预测模式

为了减少视频编码中帧内预测的数据量，进一步提高帧内预测的精确度，提出一种基于对称的帧内预测模式IPMBS以及在该模式下的帧内预测编码的模式选择算法。该模式利用自然图像的对称性和图像相邻块的数据相关性进行帧内块预测，其算法综合考虑了相邻块中的若干像素，利用H.264中帧内预测编码的RD优化原则来自适应选择预测模式，达到提高预测精度以及提高压缩率的目的。基于H.264参考模型JM10.1的实验结果表明，该预测模式和算法在仅增加很少复杂性的前提下可以获得较好的压缩编码性能，并为帧内预测研究提供了新的思路。     

一种支持视频检索的对象标志位编码算法

针对传统标志位编码算法的编码代价大、海量监控视频难于浏览等问题,提出一种支持视频检索的对象标志位高效编码算法。基于对象区域信息、语义信息生成标志位来存储监控视频,根据视频编码和视频分析结果,生成对象区域信息与语义信息,利用基于区域生长的帧内编码算法消除空域冗余,基于运动估计的帧间编码算法从分像素精度上消除时域冗余,将对象区域信息、语义信息同时编码到原始视频码流中,实现监控视频的快速浏览与检索。实验结果表明,与基于欧式距离的帧内编码算法相比,该帧内编码算法的编码代价降低4%~14%,帧间编码算法降低28%~48%;基于对象标志位的视频解码能生成用户感兴趣的检索视频,提高用户浏览效率。     

空时形状预测与高效编码

目的 形状是视觉对象的关键特征,形状编码是对象基图像和视频处理中的关键技术,但现有无损形状编码方法压缩效率普遍不高.为此,提出一种基于链码表示和空时预测的高效无损形状编码新算法.方法 首先逐帧提取视觉对象的形状轮廓并转化为链码表示;然后基于对象轮廓的帧间活动性将形状视频序列分成帧内预测编码帧和帧间预测编码帧,并基于轮廓链码的空域相关性和时域相关性对二者分别进行空域和时域补偿与预测;最后基于链码的方向约束特性对预测后的位移矢量和预测残差进行高效编码压缩.结果 为了检验所提算法的性能,基于MPEG-4标准形状测试序列进行了编码实验测试.与现有主要方法相比本文算法能提高压缩效率6%到71.6%不等.结论 本文算法可广泛应用于对象基编码、基于内容的图像检索、图像分析与理解等领域.     

基于四维帧内预测和4D-MDCT的彩色视频编码

将彩色视频表示在四维矩阵的数学模型中，并利用四维矩阵离散余弦变换（4D-MDCT）统一处理彩色视频的多个帧是视频编码算法的一个新思路。该文基于4D-MDCT并结合四维帧内预测技术提出了一种彩色视频编码的新方法。实验结果表明，该方法能够进一步提高基于4D-MDCT的彩色视频压缩编码的性能。     

多模式3维视频形状编码

目的 具有立体感和高端真实感的3D视频正越来越受到学术界和产业界的关注和重视,未来在3D影视、机器视觉、远程医疗、军事航天等领域将有着广泛的应用前景。对象基3D视频是未来3D视频技术的重要发展趋势,其中高效形状编码是对象基3D视频应用中的关键问题。但现有形状编码方法主要针对图像和视频对象,面向3D视频的形状编码算法还很少。为此,基于对象基3D视频的应用需求,提出一种基于轮廓和链码表示的高效多模式3D视频形状编码方法。方法 对于给定的3D视频形状序列逐帧进行对象轮廓提取并预处理后,进行对象轮廓活动性分析,将形状图像分成帧内模式编码图像和帧间预测模式编码图像。对于帧内编码图像,基于轮廓内链码方向约束和线性特征进行高效编码。对于帧间编码图像,采用基于链码表示的轮廓基运动补偿预测、视差补偿预测、联合运动与视差补偿预测等多种模式进行编码,以充分利用视点内对象轮廓的帧间时域相关性和视点间对象轮廓的空域相关性,从而达到高效编码的目的。结果 实验仿真结果显示所提算法性能优于经典和现有的最新同类方法,压缩效率平均能提高9.3%到64.8%不等。结论 提出的多模式3D视频形状编码方法可以有效去除对象轮廓的帧间和视点间冗余,能够进行高效编码压缩,性能优于现有同类方法,可广泛应用于对象基编码、对象基检索、对象基内容分析与理解等。     

基于DCS的WMSN多视角视频编解码

为了有效解决无线多媒体传感器网络中多视角视频监控传输数据量大以及网络能量、资源受限的问题,提出了一种基于分布式压缩感知的高压缩率多视角视频编解码方法.对多视角视频序列进行分组处理,并将图像组分为关键帧和非关键帧;对关键帧采用基于压缩感知(compressed sensing,CS)的编解码方法进行处理;而在非关键帧的编码端采用联合稀疏表示方法对残差图像稀疏表示,解码端利用帧间时间相关性和多视角空间相关性预测生成当前视频帧,并借助差异补偿方法进一步提高预测准确性,同时提高了重构效果.实验结果表明,该方法取得较高的压缩率,重构出的图像质量比参考方法更高,且PSNR值得到了较大的提高.     

基于菱形编码的视频信息隐藏算法

针对基于视频帧内预测模式调制的信息隐藏算法嵌入容量较小、比特率上升较明显等问题,提出一种基于菱形编码的帧内视频信息隐藏算法。该算法基于高效视频编码（HEVC）,将相邻两个4×4块预测模式组成模式对,采用改进的菱形编码算法指导模式调制和信息嵌入过程;并采取二次编码方式在保留原始平台最优编码划分下进行第二次隐秘信息嵌入编码,在保证嵌入量的同时抑制帧内失真漂移。实验结果表明：所提算法峰值信噪比（PSNR）值下降在0.03dB以内,码率增长低于0.53%,嵌入量有大幅提升,并能很好地保证视频主客观质量。     

基于SATD准则的HEVC快速帧内预测算法

相比于H.264/AVC视频编码标准,高效视频编码（HEVC）具有更大的压缩率和计算复杂度。HEVC更多的帧内预测模式显著地提升了编码器的率失真性能,但更高的算法复杂度使得编码时间大大增加。通过对典型序列编码的统计分析,提出一种基于变换残差绝对值和（SATD）的帧内预测模式快速选择算法,以降低HEVC帧内预测过程的计算复杂度。所提算法通过比较SATD来加速帧内预测模式的判决,避免了耗时的率失真代价（RD-Cost）计算,并且选择性地降低候选预测模式的数量,以减少总体编码时间。通过与现有其他HEVC快速算法进行比较测试,结果表明,所提算法平均减少了12.90%~19.89%的编码时间（编码器不进行任何优化）,而BD-Rate码率指标仅增加了0.5%~0.96%,几种算法的率失真性能基本一致。     

一种基于方向相似性的帧内预测算法

摘要：H．264帧内预测是采用率失真优化（RDO）技术来达到编码效率,通过计算所有预测组合模式的率失真代价来确定宏块的最优编码模式,其计算复杂度非常大,因此,如何减小计算复杂度是算法研究的核心问题。本文从另外一个思路着手,基于方向的相似性提出一种新的算法。测试结果显示,本算法在保证视频质量的前提下降低了计算复杂度。     

根据最佳预测模式概率进行帧内预测的快速方法

为了减少视频编码中帧内预测的计算量，提出一种称为AOPDE的快速算法．该算法利用H．26L中帧内预测编码的最佳预测模式概率模型来自适应调整预测过程，结合PDE方法，达到加快帧内图像编码速度的目的．基于H．26L参考模型TML8的实验结果表明，文中提出的算法具有很好的效果．     

新的多视点视频编码优化算法

分析研究了多视点视频编码中的TZSearch算法的性能与不足,并针对平行摄像机采集的多视点视频序列,提出一种新的多视点视频编码优化算法。主要从搜索模型选取、搜索策略、自适应阈值设置三个方面进行算法优化,以减少算法计算复杂度。在多视点视频软件测试平台——JMVC4.0上进行验证,结果表明:在保证重建视频质量在容忍度内,同时编码开销可控的前提下,优化算法与原始算法相比,算法平均编码时间减少75%左右,大大提高了编码的实时性。     

Content-Aware Prediction Algorithm With Inter-View Mode Decision for Multiview Video Coding

3-D video will become one of the most significant video technologies in the next-generation television. Due to the ultra high data bandwidth requirement for 3-D video, effective compression technology becomes an essential part in the infrastructure. Thus multiview video coding (MVC) plays a critical role. However, MVC systems require much more memory bandwidth and computational complexity relative to mono-view video coding systems. Therefore, an efficient prediction scheme is necessary for encoding. In this paper, a new fast prediction algorithm, content-aware prediction algorithm (CAPA) with inter-view mode decision, is proposed. By utilizing disparity estimation (DE) to find corresponding blocks between different views, the coding information, such as rate-distortion cost, coding modes, and motion vectors, can be effectively shared and reused from the coded view channel. Therefore, the computation for motion estimation (ME) in most view channels can be greatly reduced. Experimental results show that compared with the full search block matching algorithm (FSBMA) applied to both ME and DE, the proposed algorithm saves 98.4–99.1% computational complexity of ME in most view channels with negligible quality loss of only 0.03–0.06 dB in PSNR.      

基于H.264标准的多视点视频编码方案的研究

为研究一种新的高效的多视点视频编码方法,提高编码效率,并有效地提高视点间随机切换访问的能力,利用H.264中的新技术多参考帧、SP/SI帧、分层B帧编码等,根据时空预测编码结构的方法,提出了一种基于分层B帧并有利于视点间随机切换访问的多视点视频编码方案.实验结果表明,该方案在提高了编码效率的同时,在视点较多的情况下能够有效地提高视点间随机切换访问的能力.     

基于视觉显著性的多视点纹理视频编码算法

针对多视点视频的压缩问题,提出一种基于视觉显著性分析的编码算法。该算法根据人眼对显著性区域的失真更加敏感这一特性,通过控制显著性区域与非显著性区域的编码质量来有效提高多视点视频编码的效率。首先,利用融合颜色与运动信息的视频显著性滤波器提取出多视点视频图像像素级精度的视觉显著性图;然后,将所有视点视频的视觉显著性图转换为编码宏块的显著性表示;最后,利用感知视频编码的原理实现基于显著性的宏块质量自适应控制。实验结果表明,该算法有效地提高了多视点视频编码的率失真效率及主观视频质量。     

基于相关性分析的多模式多视点视频编码

多视点视频编码方法除需具有较高编码效率外,还必须支持视点或时间的随机访问、低延时编解码、视点可分级等性能.多视点视频信号的时间、视点间相关性随相机密度、光照、对象运动等因素不同而变化.文中提出基于多视点视频信号相关性分析的多模式多视点视频编码方法,改变传统单一预测模式的多视点编码结构,将多种性能优良的预测编码模式有机结合,根据多视点视频相关性分析灵活选择合适的预测编码模式,以获得优异的编码综合性能.实验结果表明,所提出的多模式多视点视频编码方法在保证高压缩效率的前提下,可进一步降低复杂度,提高随机访问性能.     

联合深度视频增强的3D-HEVC帧内编码快速算法

目的 针对高效3维视频编码标准（3D-HEVC）深度视频编码复杂度高和获取不准确的两个问题,现有算法单独进行处理,并没有进行联合优化。为了同时提升深度视频编码速度和编码效率,提出一种联合深度视频增强处理和帧内快速编码的方法。方法 首先,引入深度视频空域增强处理,消除深度视频中的虚假纹理信息,增强其空域相关性,为编码单元（CU）划分和预测模式选择提供进一步优化的空间;然后,针对增强处理过的深度视频的空域特征,利用纹理复杂度将CU进行分类,提前终止平坦CU的分割过程,减少了CU分割次数;最后,利用边缘强度对预测单元（PU）进行分类,跳过低边缘强度PU的深度模型模式。结果 实验结果表明,与原始3D-HEVC的算法相比,本文算法平均节省62.91%深度视频编码时间,并且在相同虚拟视点质量情况下节省4.63%的码率。与当前代表性的帧内低复杂度编码算法相比,本文算法深度视频编码时间进一步减少26.10%,相同虚拟视点质量情况下,编码码率节省5.20%。结论 该方法通过深度视频增强处理,保证了虚拟视点质量,提升了编码效率。对深度视频帧内编码过程中复杂度较高的CU划分和预测模式选择分别进行优化,减少了率失真代价计算次数,有效地降低了帧内编码复杂度。     

结合图像融合算法与人眼跟踪的立体视频

由于多视点立体视频合成具有数据量大,图像处理速度要求较高,支持的立体视角有限等特点,这些问题一直没有很好的解决并已成为多视点立体视频产业化的瓶颈。针对这种情况,提出了一种基于立体图像融合算法与人眼跟踪算法的立体视频处理系统。首先,按顺序循环读取立体视频中的每一帧,然后用立体图像融合算法对每一帧进行合成运算,接下来将融合后的图像依原有顺序进行显示与播放。同时加入人眼跟踪算法,根据观看者眼部所处的位置实时投放对应视区的图像。图像融合算法与人眼跟踪的结合有效地扩大了立体视角。实验结果表明,该方法实现了将多视点视频在立体显示器中以自由立体显示的方式展现出来,使观看者在屏幕前可以自由移动而不影响立体观看效果,同时播放速度流畅,能给观众带来比较真实的立体感受。     

从单视点DVC到多视点DVC的研究进展

多视点视频编码对编码器的功耗、复杂度、存储能力和传输能力有较高的要求,而分布式信源编码理论恰恰适应了这一需求.为了使人们对这一技术现状有一概略了解,首先总结了分布式视频编码的基本理论和关键技术,然后介绍了分布式信源编码理论从单视点到多视点的拓展,接着论述了分布式多视点视频编码的研究现状,最后分析了分布式信源编码理论在多视点视频编码领域的发展前景.     

Real-time 3D shape reconstruction, dynamic 3D mesh deformation, and high fidelity visualization for 3D video

3D video [IEEE Multimedia (1997) 18] is the ultimate image media recording dynamic visual events in the real world as is; it records time varying 3D object shape with high fidelity surface properties (i.e., color and texture). Its applications cover wide varieties of personal and social human activities: entertainment (e.g., 3D game and 3D TV), education (e.g., 3D animal picture books), sports (e.g., sport performance analysis), medicine (e.g., 3D surgery monitoring), culture (e.g., 3D archive of traditional dances), and so on. In this paper, we propose: (1) a PC cluster system for real-time reconstruction of dynamic 3D object action from multi-view video images, (2) a deformable 3D mesh model for reconstructing the accurate dynamic 3D object shape, and (3) an algorithm of rendering natural-looking texture on the 3D object surface from the multi-view video images. Experimental results with quantitative performance evaluations demonstrate the effectiveness of these methods in generating high fidelity 3D video from multi-view video images.     

基于相关性分析的MVC比特分配算法

针对目前尚未深入研究多视点视频编码（Multi—view Video Coding,MVC）码率控制的问题,提出了一种基于相关性分析的多视点视频编码码率控制算法。该算法的核心是先根据视差预测和运动预测的结构关系,将所有图像分成6种类型的编码帧,并改进二项式率失真模型,然后根据多视点视频相关性分析在各个视点之间进行合理的码率分配,将码率控制分成4层结构进行多视点视频编码的码率控制。其中,帧层码率控制考虑分层B帧等因素分配码率,基本单元层码率控制根据宏块的内容复杂度采用不同的量化参数。实验结果表明该码率控制算法实际码率与目标码率平均误差能控制0．6％。