基于感兴趣区域的可伸缩性容错编码

为了在低带宽的条件下提高视频质量并获得更高的编码效率,提出一种基于感兴趣区域(ROI)实现可伸缩容错编码的方法.在编码时结合基于ROI对象的动态FMO,满足了编码效率和容错性能的折衷.同时,结合FMO特性实现对增强层的感兴趣区域的优先传输,提高了视频质量和码流的可伸缩性.实验结果表明,该方法对于带宽受限条件下的图像传输具有很好的差错鲁棒性,图像PSNR可以提高2.5 dB左右,能为图像感兴趣区域提供有效保护,提高图像质量.     

一种利用FMO特性实现ROI可伸缩编码的方法

为了在限定带宽下得到更好的编码效率和视频质量,在对现有的感兴趣区域(Regions Of Interest, ROI)可伸缩编码进行分析的基础上,提出了一种利用H.264框架下的灵活宏块排序 (Flexible Macroblock Ordering, FMO) 特性实现基于ROI的分层可伸缩编码方法.该方法通过改善低带宽下ROI优先编码传输方式及时空域码流分配方案,克服了现有的ROI编码方法带来的边界效应和运动错位现象,在增强视频的整体主观质量的同时提高了码流的可伸缩性.仿真和统计试验结果表明,在较低带宽下,所提出的方法在编码性能和主观视觉效果上有较大的改善.     

基于视觉敏感的视频差错复原算法

根据人眼更多的注意感兴趣的区域和倾向对背景的改变不太敏感的视觉特性,提出基于视觉敏感图像分割的视频差错复原算法,实现支持该算法的H.264编解码器。利用灵活宏块排序技术(FMO)对图像帧进行分割,将图像帧分割为前景子图像和背景子图像。与背景子图像相比,对前景子图像按更高图像质量的要求进行编码,并且对前景子图像的传输进行更有效的保护。实验结果表明,提出的基于图像分割的差错复原算法具有良好的容错性能,重建图像的主客观质量良好。     

基于H.26L的视频抗误码策略

概括了H．26L视频编码层和网络适应层的主要特性，结合H.26L介绍了帧内刷新、错误掩盖、多参考帧运动估计、DP、FMO等典型的误码控制策略，并针对H．26L典型的FMO抗误码技术与率失真优化算法结合进行了实验仿真，证明FMO的抗误码性能优于一般的Slicc结构，率失真优化有效地提高了视频的鲁棒性能。     

基于概率统计理论的全局率失真优化判决策略

介绍了(JVT)ITU-T和VCEG/IEC的MPEG国际视频编码标准组织,最近已经起草的将被称为ITU-T和VCEG/IEC新标准的视频编码H.264。并结合差错信道的视频传输模型,分析了其传输H.264视频压缩数据存在的编码失真、传输误码失真和扩散失真问题,讨论了在H.264标准差错信道下,全局率失真优化判决策略,并结合H.264SEI(SupplementalEnhancementInformation)域的反馈机制和概率统计理论的知识,提出了一种简单估算失真的算法。该模式判决算法较好地改善了抗误码性能。     

面向多媒体传感器网络的视频压缩新算法

视频压缩可以降低多媒体传感器网络中的数据信息量。传统分布式视频编码方案采用区域统一编码,可能导致运动剧烈区域解码估计的失真。提出一种改进的分布式视频编码算法。该算法基于图像梯度场,针对Wyner-Ziv帧不能准确编解码的区域,通过ROI判定准则提取该区域并基于熵编码压缩,图像其他区域则基于LDPC实现分布式编解码,进而实现视频的优化传输。仿真实验表明：本文算法可增强运动剧烈区域的编码效率,在降低码率的同时提高解码图像质量,最终降低传感器节点能耗。     

基于可伸缩视频编码的率失真优化编码算法*

可伸缩视频编码（SVC）可实现视频流空间、时间和信噪比的完全伸缩,但在差错信道上传输容易引起误差扩散,为此提出一种基于SVC的率失真优化编码算法。该算法在分析了差错信道下传输可伸缩视频流误差扩散失真的基础上,在率失真优化模型中引入时间和信噪比分级的误差分级参数,并根据信道状态自适应地确定宏块编码模式。该算法能够有效地抑制误码在各分层的扩散,提高了可伸缩视频流的鲁棒性。仿真结果表明,算法与以往的算法相比具有更好的抗误码性能,适合视频数据在差错信道上的传输。     

IP网络MPEG-4视频流的自适应差错掩盖算法

针对IP网络上的MPEG-4视频传输,采用面向差错控制的打包方案,提出了一种结合时域差错恢复和空域差错恢复方法的快速自适应差错恢复混合算法。该算法根据视频帧的编码模式、丢失宏块的邻域宏块的编码模式、运动程度和运动矢量一致性自适应地选择差错恢复方法。仿真实验结果验证了自适应算法具有较好的差错恢复能力。     

基于ROI运动区域的分布式视频编码方法

传统的分布式视频编码方法中,视频帧的解码通常采用内插或外推的方法,然而对于运动剧烈视频帧的解码效果却并不理想,会产生重影、鬼脸等现象.因此,提出了一种基于ROI运动区域的分布式视频编码解决方案,通过在编码端提取ROI辅助信息,然后在解码端将其与边信息做融合处理来得到更加准确的边信息,从而提高视频解码的质量.实验结果表明,与传统的分布式视频编码方法相比,基于ROI运动区域的分布式视频编码解决方案在性能上平均有3.1db的提高.     

一种基于EBCOT的感兴趣区图像编码算法

优化截断嵌入式编码(Embedded block coding with optimized truncation, EBCOT)是JPEG 2000的核心, EBCOT所采用的基于码块的率失真优化方式为实现图像感兴趣区(Region of interest, ROI)编码提供了良好的基础. 本文分析了其中具有代表性的隐式ROI 编码算法, 并提出了一种改进方法. 通过构造加权函数, 合理地为ROI码块分配权重, 在保证ROI信息被优先编码的同时, 降低ROI码块中背景区域小波系数的影响, 提高了重建图像ROI的质量. 实验结果表明, 算法在低码率下重建图像ROI质量提高明显, 在高码率下也能够很好兼顾重建图像背景区域的质量.     

基于多级位平面交错的ROI图像编码

在许多的图像应用中，基于感兴趣区域(ROI)图像编码技术占有重要地位。在ROI图像编码中，感兴趣区域采用低压缩比以得到较高的图像质量，而背景区域(ROB)则采用高压缩比以达到相对低一点的图像质量。因此，这种技术能很好地解决图像质量和压缩比之间的矛盾。在JPEG2000中已采用了General Scaling Based Method和Maxshift Method的ROI编码技术，但在一些应用中它们仍不能满足要求。为此提出了一种基于多级位平面交错(MBI)的编码算法。该算法具有多ROI编码、ROI-ROB重要性编码等特点，能够满足不同应用场合下的编码要求。     

一种基于统计的H．264差错信道下抗误码方法

结合在差错信道下的视频传输模型，本文分析了在差错信道下传输H．264视频压缩数据存在的编码失真、传输误码失真及扩散失真问题；针对这个问题，讨论了H．264标准中 基于宏块的误码掩盖技术及差错信道下基于全局率失真优化的宏块模式判决算法；并结合H．264 SEI域的反馈机制和概率统计理论，提出了一种简单估算失真的方法。该模式式判决算法较好地改善了抗误码性能。     

适于交通监控的内容自适应空间可伸缩视频编码算法

当前空间可伸缩编码很少考虑视频感兴趣区域ROI(Region of Interest)或视觉突出内容,从而不能更好地适应视觉重要内容在较低分辨率移动终端的显示。对此,提出一种适用于交通监控的内容自适应空间可伸缩视频编码算法。采用背景差法获取运动车辆并进行目标跟踪,一般情况下在交通监控中主导车辆(视觉上最突出的车辆)所在运动窗为ROI,将该ROI设定为裁剪窗口,并使用H.264/AVC可伸缩编码SVC(Scalable Video Coding)标准的扩展空间可伸缩方法 ESS(Extended Spatial Scalability)进行编码,同时在空间增强层使用跟踪准确度代替PSNR作为质量度量标准。实验表明,该算法与传统的下采样空间扩展算法相比,对低分辨率空间层解码下的视觉感知有较大的改善,而且在保证跟踪相对准确的前提下,码率可以节省约60%。     

基于ROI编码的任意尺寸测量图像的压缩方法

针对基于感兴趣区域(ROI,Region of Interest)的测量图像算法中存在的编码冗余、适用范围受限等问题,提出了一种适用于任意分辨率的测量图像压缩算法。该方法通过加入ROI中A类集合的分类,优化了码流的输出,进一步提高了算法的编码效率;根据小波变换的特点和测量图像对编码算法的要求,通过分区域编码解决了测量图像在编码过程中分辨率受限的问题。实验表明,方法实现了对任意分辨率测量图像的编码,并在不影响测量精度的前提下,获得了优于基于感兴趣区域的测量图像压缩算法的压缩性能。     

基于SPIHT算法的ROI编码研究

感兴趣区域(ROI)编码与图像压缩算法的相结合,可使ROI获得高质量。本文通过在多级树集合分裂(SPIHT)算法中嵌入ROI,形成基于SPIHT算法的ROI图像编码方法。该方法通过下移背景(BG)位平面使ROI位平面置于BG位平面之前,解码时优先传输ROI系数。实验选取一般位移法,将此算法与传统的SPIHT算法作比较,并研究了不同条件下各区域的质量。实验证明,本文算法明显优于传统的SPIHT算法,选择合理的参数能得到好的视觉效果。     

基于SPIHT的感兴趣区域编码

感兴趣区域(ROI)编码是一种重要的图像编码思想,可用来解决图像质量与压缩比之间的矛盾,特别适合应用到医学图像压缩中.提出了一种基于层次树集合划分(SPIHT)算法的感兴趣区域编码方法,通过附加ROI掩模信息,无需提升小波系数,使得ROI优先于其它区域编码和传输.     

H.264视频感兴趣区域加密算法

为了对视频的隐私区域进行加密,提出一种基于FMO和骑士巡游思想的H.264视频感兴趣区域加密的算法。首先确定视频中包含的感兴趣区域的范围,之后对感兴趣区域内部宏块的宏块类型参数使用SHA-1生成的流密码异或加密,并对条带组序号使用骑士巡游思想置乱加密。实验分析表明,该算法可以有效地保护视频中的隐私区域,并且可以在安全性、加密效率和编码效率取得较好的折中。     

基于码率优化分配的感兴趣区域编码算法

提出一种基于码率优化分配的感兴趣区域(ROI)编码算法,根据码率优化分配的原理,在压缩后率失真优化理论基础上,通过感兴趣因子对ROI有贡献的码块进行失真估计的缩放,为ROI码块分配较多的码率,以提高ROI在编码时的优先权。实验结果表明该算法实现了低码率时ROI的优先编码,同时保持一定的背景效果。     

丢包环境中H.264视频编码的快速模式判决

目的 视频编码中传统的快速模式判决算法通常基于对视频源特性的分析,但如果考虑到信道传输中的差错,编码模式的率失真特性就会随之改变,快速模式判决算法的性能也会随之下降,需要考虑丢包环境对快速模式判决算法进行优化。方法 为了解决这一问题,首先分析了丢包环境下各种编码模式的端到端率失真特性,在此基础上提出了一个分层结构的快速模式判决算法。通过快速估计出丢包环境下skip和intra模式的编码率失真代价,进而将模式判决的路径划分为non-intra和non-skip。结果 将本文算法与基于遍历算法的容错视频编码算法进行对比实验,本文算法平均可以降低50%左右的编码时间,同时几乎不会降低率失真性能。结论 实验结果表明,在对丢包环境下端到端率失真代价进行估计的基础上,所提出的分层结构快速模式判决的算法,可以在保证解码端图像质量的同时,显著节省编码时间,满足实时视频通信中对低复杂度和鲁棒性的要求。     

基于JPEG2000的任意形状ROI编码方法研究

介绍JPEG2000感兴趣区域编码技术的基本原理和编码方法,比较一般移位法和最大移位法,提出一种新的基于JPEG2000的任意形状感兴趣区域(ROI)编码方法GPBShift,它结合了两种标准ROI编码算法的优点.