基于小波变换的运动补偿时间滤波研究

运动估计是视频压缩中的关键技术,决定了视频压缩的效果。对运动估计技术进行了研究、分析,对其中相关的算法进行了学习和研究。然后结合优先十字菱形算法将进行运动估计后的各个像素点延时间轴组成对应的序列组,进行整型提升小波变换,实现视频序列在时间轴上的压缩。最后,进行系统仿真实验,提高了压缩视频的速度和效率,实现了预期的研究目标。     

基于运动估计与回溯自适应正交匹配追踪的视频压缩传感

为了解决传统视频压缩传感方法中对视频逐帧单独重构所产生的图像模糊,将压缩传感理论与MPEG标准视频编码的相关技术相结合,提出了一种基于运动估计与运动补偿的视频压缩传感方法,以消除视频信号在空域和时域上的冗余。该方法在充分考虑视频序列时域相关性的同时,首先对视频图像进行前、后向和双向预测和补偿,然后采用回溯自适应正交匹配追踪(BAOMP)算法,对运动预测残差进行重构,最后实现当前帧的重构。实验结果表明,该方法较逐帧重构的视频图像质量有较大改善,且可获得更高的峰值信噪比。     

基于多核的运动估计算法并行优化研究

如何提高视频压缩编码算法的效率,提高压缩后视频的质量,是一项非常有意义的研究课题。在保证视频质量的前提下,显著提高运动估计算法的速度,能够在一定程度上满足用户对视频压缩编码实时性的需求。     

基于HSI亮度分量和RGB空间的图像去雾算法

图像去雾技术处理的目的是消除雾霾对视频监控图像的影响,提高雾霾图像的视觉效果。目前,一般去雾图像只是比较去雾后和去雾前的图像,处理结果通常失真严重或过饱和,不能在保证细节清晰的同时保证颜色信息完整。针对上述问题,提出了一种基于大气散射模型和光学原理,建立具有散射特性的HIS亮度转换模型,并与RGB空间结合计算的图像复原方法。该方法通过分析晴天图像和雾霾图像的对比关系,结合HSI空间人眼视觉最敏感的亮度分量计算出图像场景的相对深度关系,利用大气散射模型以及景深比,对雾霾视频图像进行清晰复原和结果的测评。实验结果证明,与只从RGB空间计算的去雾霾方法对比,所提方法去雾效果更清晰,彩色失真和过饱和程度更小。     

面向视频会议的运动估计快速算法

针对H.264/AVC视频压缩算法中运动估计模块计算复杂度高的问题,提出了一种基于积分图像的运动估计快速算法.算法通过对单元块进行预计算求和,在块匹配运算时使用单元块级绝对差值.该算法能够在保证视频编码质量的前提下,大幅度提高运动估计模块的计算效率.算法适用于视频会议等要求视频实时压缩的应用.     

基于运动补偿估计的视频压缩感知编码与重构

针对传统视频编解码过程中计算量大,数据冗余的问题,利用新的压缩感知理论和运动补偿估计技术,提出了新的视频压缩处理过程。将视频帧分组,对关键帧采用压缩感知,对非关键帧利用运动补偿估计技术求残差,并对残差进行压缩感知,利用GPSR算法重构原始数据。实验仿真结果表明提出的模型能够利用较少的随机采样数据重构原始信息,达到较高的平均信噪比。     

采用特征描述的H.264压缩视频运动分割

H.264视频压缩标准以其优良的压缩效率和编码灵活性得到了广泛的应用。提出了一种基于H.264压缩域的运动对象分割方法,首先从压缩视频中提取运动场,采用加权中值滤波方法滤除运动场的噪声矢量,再运用后向估计的方法重建预测运动场并进行运动场的累积,然后基于幅度、散度和旋度3个运动特征,采用改进的统计区域合并方法将运动对象分割出来。实验结果表明,该方法可有效地从H.264压缩视频中提取运动对象且分割质量较好。     

基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾

雾霾天气严重影响户外视频系统的图像质量。随着户外视频系统的广泛和深入的应用,迫切需要能够进行实时处理的小型化的嵌入式图像去雾系统。提出一种基于ZYNQ的Retinex实时图像去雾方法,在HSV颜色空间对亮度分量V进行Retinex算法去雾处理;采用ARM+FPGA软硬件协同的方式,由ARM完成算法控制功能及图像的颜色空间转换、对数等简单运算;在FPGA中采用高斯核函数与二维图像卷积的并行算法估计环境光的照度。实验结果表明,提出的方法在保证去雾效果的情况下,具有处理速度快、小型化、可嵌入、可移植和功耗低等优点,能够满足户外视频系统的性能要求。     

采用特征描述的H.264压缩视频运动分割

H264视频压缩标准以其优良的压缩效率和编码灵活性得到了广泛的应用。提出了一种基于H264压缩域的运动对象分割方法,首先从压缩视频中提取运动场,采用加权中值滤波方法滤除运动场的噪声矢量,再运用后向估计的方法重建预测运动场并进行运动场的累积,然后基于幅度、散度和旋度3个运动特征, 采用改进的统计区域合并方法将运动对象分割出来。实验结果表明,该方法可有效地从H264压缩视频中提取运动对象且分割质量较好。     

嵌入式在线视频帧间信号自适应压缩方法

针对使用传统压缩方法对处于播放状态的视频进行压缩,得出的压缩结果存在误码率高、占用空间大的问题,提出了嵌入式在线视频帧间信号自适应压缩方法.设置H.264/AVC视频编码标准作为此次压缩方法的运行约束,提取播放状态下的在线视频关键帧,并根据帧间相关性进行帧间分类,结合帧间信号的分类结果,获取在线视频运动的估计结果.安装自适应压缩编码设备,并设置自适应门限,将运动估计结果和提取的视频关键帧输入到编码器中,即可实现在线视频帧间信号的自适应压缩.经过仿真测试与验证得出结论,与传统压缩方法相比,设计的自适应压缩方法的误码率有所降低,且视频压缩结果的占用空间明显下降.     

视频实时自适应去雾算法

在雾天环境下,户外视频的可视性将受到极大损害,需要通过视频实时去雾来恢复视频的可视性。视频实时去雾对于单帧图像处理的速度有很高的要求,现有的图像去雾算法或是速度上达不到要求,或是速度虽快但去雾效果不理想。另外,视频还会面临拍摄场景中雾气浓度不断变化的问题,现有图像去雾算法中需要手动设置参数且参数固定,无法在雾气浓度变化的条件下始终达到理想的去雾效果。提出了一种实时的视频自适应去雾算法,该算法对视频中单帧图像进行去雾时,会基于暗原色值来区分图像区域,并对不同区域进行不同程度的去雾,在满足实时性的同时得到了很好的去雾效果。此外,该算法还基于暗通道先验设计了评价去雾结果的方法,并使用迭代的方式根据雾气浓度自动调整去雾参数,从而在视频中雾气浓度变化的情况下,始终能达到理想的去雾效果。     

改进的暗原色先验理论视频去雾算法研究

针对暗原色先验算法出现的边缘残雾、天空区域彩色失真、去雾后图像偏暗以及实时性差等问题,提出了一种基于点暗原色先验和引导滤波的视频去雾算法。采用逐点式最小值滤波来消除块效应,并利用四叉树法来快速准确地估计大气光值,结合直方图均衡化技术来增强图像,改善视觉效果,同时利用图像采样技术和引导滤波优化算法提高速度。实验结果显示,该算法的去雾图像清晰,运算量小,适用范围广,鲁棒性好,适合实时视频去雾。     

视觉信息损失先验的图像分层去雾方法

目的 针对自然场景下含雾图像呈现出低对比度和色彩失真的问题,提出一种基于视觉信息损失先验的图像去雾算法,将透射图预估转化成求解信息损失函数最小值的目标规划问题。方法 首先通过输入图像的视觉特性将图像划分成含雾浓度不同的3个视觉区域。然后根据含雾图像的视觉先验知识构造视觉信息损失函数,通过像素值溢出映射规律对透射率取值范围进行约束,采用随机梯度下降法求解局部最小透射率图。最后将细化后的全局透射率图代入大气散射模型求解去雾结果。结果 结合现有的典型去雾算法进行仿真实验,本文算法能够有效地复原退化场景的对比度和清晰度,相比于传统算法,本文算法在算法实时性方面提升约20%。结论 本文算法在改善中、浓雾区域去雾效果的同时,提升了透射图预估的效率,对改善雾霾天气下视觉成像系统的能见度和鲁棒性具有重要意义。     

A Fast Block-Matching Algorithm Using Smooth Motion Vector Field Adaptive Search Technique

In many video standards based on inter-frame compression such as H.26x and MPEG,block-matching algorthm has been widely adopted as the method for motion estimation because of its simplicity and effectiveness.Nevertheless,since motion estimation is very complex in computing.Fast algorithm for motion estimation has always been an important and attractive topic in video compression.From the viewpoint of making motion vector field smoother,this paper proposes a new algorithm SMVFAST.On the basis of motion correlation,it predicts the starting point by neighboring motion vectors according to their SADs.Adaptive search modes are used in its search process through simply classifying motion activity.After discovering the ubiquitous ratio between the SADs of the colocated blocks in the consecutive frames,the paper proposes an effective half-stop criterion that can quickly stop the search process with good enough results.Experiments show that SMVFAST obatins almost the same results as the full search at very low computatio cost,and outperforms MVFAST and PMVFAST in speed and quality,which are adopted by MPEG-4.     

一种基于块匹配的运动估计改进算法

运动估计是视频压缩中帧间预测编码的关键技术之一,在各个压缩标准中都广泛使用了基于块的运动估计技术。由于运动估计通常具有较大的运算量,因此对压缩性能具有重要的影响。本文在分析了现有的六边形搜索算法(HEXBS)和视频序列图像帧相邻空间块和对应的运动向量具有高度空间相关性的基础上提出了一种改进的快速运动估计搜索算法,通过实验表明与HEXBS算法具有相似的计算复杂度,但是视频编码质量优于HEXBS算法。     

Parallel implementation and optimization of high definition video real-time dehazing

In some warning applications, such as aircraft taking-off and landing, ship sailing, and traffic guidance in foggy weather, the high definition (HD) and rapid dehazing of images and videos is increasingly necessary. Existing technologies for the dehazing of videos or images have not completely exploited the parallel computing capacity of modern multi-core CPU and GPU, and leads to the long dehazing time or the low frame rate of video dehazing which cannot meet the real-time requirement. In this paper, we propose a parallel implementation and optimization method for the real-time dehazing of the high definition videos based on a single image haze removal algorithm. Our optimization takes full advantage of the modern CPU+GPU architecture, which increases the parallelism of the algorithm, and greatly reduces the computational complexity and the execution time. The optimized OpenCL parallel implementation is integrate into FFmpeg as an independent module. The experimental results show that for a single image, the performance of the optimized OpenCL algorithm is improved approximately 500% compared with the existing algorithm, and approximately 153% over the basic OpenCL algorithm. The 1080p (1920?×?1080) high definition hazy video can also processed at a real-time rate (more than 41 frames per second).     

频率域Wyner-Ziv视频编码算法的改进

为提高分布式视频编码压缩率,依据无线传感网络终端设备及Wyner-Ziv视频编码特点,针对Bernd Girod的频域Wyner-Ziv视频编码方案提出改进算法。该算法在编码端通过简单DCT运算提出将图像块分为Skip模式、低频模式和全频模式三种可选模式,在解码端根据相应的编码模式分别选择平均插值、自适应搜索运动估计插值和自适应搜索精细运动估计插值的边信息估算方法联合解码。该算法既能通过消除大量的帧间预测与熵编码实现低码率传输,又能以最小的解码代价获得更精确的边信息,从而有效地避免图像解码质量下降。实验结果表明,在相同峰值信噪比情况下,该算法的码率比Bernd Girod提出的频域Wyner-Ziv算法平均下降40%。     

硬件优化的高清视频实时去雾算法

去雾技术已经在单幅图像上取得了较大的进展,但是由于时间复杂度较高,无法满足高清视频去雾的实时性要求。针对该问题,提出了基于硬件架构优化的暗通道先验去雾算法,通过硬件导向的双尺度联合滤波法和阈值比较法来简化透射率和大气光值的计算复杂度,同时利用帧间依赖性约束来抑制视频去雾中的闪烁噪声。实验结果表明,所提算法的去雾速度达到了148.2 Mpixel/s,相比软件的方式提高了约55倍,实际对1920×1080分辨率全高清视频的去雾速度达到69 fps,满足实时性要求且去雾质量高。     

基于自适应可分离卷积核的视频压缩伪影去除算法

针对目前视频质量增强和超分辨率重建等任务中常采用的光流估计相关算法只能估计像素点间线性运动的问题，提出了一种新型多帧去压缩伪影网络结构。该网络由运动补偿模块和去压缩伪影模块组成。运动补偿模块采用自适应可分离卷积代替传统的光流估计算法，能够很好地处理光流法不能解决的像素点间的曲线运动问题。对于不同视频帧，运动补偿模块预测出符合该图像结构和像素局部位移的卷积核，通过局部卷积的方式实现对后一帧像素的运动偏移估计和像素补偿。将得到的运动补偿帧和原始后一帧联结起来作为去压缩伪影模块的输入，通过融合包含不同像素信息的两视频帧，得到对该帧去除压缩伪影后的结果。与目前最先进的多帧质量增强（MFQE）算法在相同的训练集和测试集上训练并测试，实验结果表明，峰值信噪比提升（ΔPSNR）较MFQE最大增加0.44 dB，平均增加0.32 dB，验证了所提出网络具有良好的去除视频压缩伪影的效果。