基于多变换的细粒度视频编码算法

针对现有细粒度视频编码算法计算复杂度大或视频恢复质量有各种效应的缺点，提出了一种基于联合小波变换和MP变换的细粒度编码算法。该算法在运动估计与补偿的基础上，用小波变换来消除帧间冗余，然后对变换结果根据不同帧的数据特征分别进行二维小波变换或MP变换。算法还提出了新的运动估计和像素调整策略、基于人眼视觉特性的MP原子分配策略和基于能量查找的原子搜索机制。实验表明，该算法可同时兼顾视频恢复质量、计算复杂度和控制粒度。     

GPU平台上ADL算法的实现

自适应方向提升小波变换(ADL)利用图像纹理特征进行变换编码,从而获得更高的编码质量,但同时也增加了计算复杂度.为了提高图像编码速率,在统一计算设备架构(CUDA)的图形处理器(GPU)上,提出一种并行实现ADL中的插值和方向变换计算的新方案,对插值部分同时采用粗粒度和细粒度的并行,即把图像数据分成若干个块进行粗粒度的并行,而对块中的每个像素点采用细粒度的并行.对变换部分中的9个变换方向采用粗粒度的并行.实验表明,在GPU上并行实现ADL变换是CPU实现的4倍左右,CPU-GPU整体架构下的ADL变换编码的速度是CPU平台下的3倍左右.     

基于三维小波变换的视频图像的压缩算法研究

文中提出了一种时域加强的基于三维小波变换的视频图像序列的编码。同一般的三维小波变换编码相比,该算法根据人类视觉系统的特性对视频图像对不同频率的数据进行粗细不同的量化,特别是以均方误差(MSE)为准则的阈值量化方法对时间高频域的量化,解决了当图像运动变化较大时所产生的大数据量的问题。该算法无运动估计和补偿环节,降低了算法的复杂度。仿真实验表明该算法的有效性和可行性。     

基于平衡多小波图像变换的视频多描述编码

提出了一种新的视频多描述编码方法，即基于平衡多小波图像变换的视频多描述编码。首先，把图像进行多小波变换，然后，按照图像多小波变换后子带图像分量的异同重组图像的多小波系数，相同分量的多小波系数就构成图像的一个描述。视频的每帧图像都如是处理，就得到视频的多描述编码。一个好的视频多描述编码方案应该满足两个基本条件：各个描述平均分担图像信息和各个描述能够互相差错掩埋。通过统计分析和数学推导发现，在目前几种常用的多小波中，只有平衡多小波能够满足视频多描述编码的两个条件。本文给出了各个描述之间进行差错掩埋的数学公式，并据此提出视频多描述编码的算法。实验结果表明，即使在丢失四分之三数据的情况下，该算法依然能够以接近30dB的PSNR值和较好的视觉效果恢复原图像。     

基于三维小波变换的视频图像的压缩算法研究

文中提出了一种时域加强的基于三维小波变换的视频图像序列的编码。同一般的三维小波变换编码相比，该算法根据人类视觉系统的特性对视频图像对不同频率的数据进行粗细不同的量化，特别是以均方误差（MSE）为准则的阈值量化方法对时间高频域的量化，解决了当图像运动变化较大时所产生的大数据量的问题。该算法无运动估计和补偿环节，降低了算法的复杂度。仿真实验表明该算法的有效性和可行性。     

H．264帧内编码和JPEG2000对静止图像进行编码的性能比较

国际最新静止图像压缩标准——JPEG2000代表了离散小波变换（DWT）编码的最高水平，最新的视频压缩编码标准——H．264代表了离散余弦变换（DCT）编码的最高水平。由于H．264的帧内编码采用了一些新方法，如帧内空间预测、不同大小块的DCT变换等，使得H．264帧内编码效率高于其他的DCT变换编码方法，因此可以认为，H．264的帧内编码代表了DCT变换的最高静止图像编码水平。大量的仿真实验比较发现。H．264的帧内编码方法比JPEG2000的编码效率高。据此可以预测，基于帧内空间预测和不同大小块DCT变换的H．264帧内编码方法具有成为下一代静止图像压缩标准的潜能。     

基于分形图像编码的小波补偿算法

提出了一种对图像进行分形“粗略”（概貌）编码,“细节”（边缘）信息通过小波变换提取图像高频信息进行补偿的编码算法。该编码算法中,小波变换产生的高频小波系数根据系数重要性采用类似嵌入式小波零树编码方式进行编码,从而具有比特率可控等特点。通过实验表明,新编码算法的编码效果优于分形自适应四叉树编码算法和小波变换编码算法。     

基于帧间小波变换的视频水印研究

针对数字视频版权保护及信息隐藏技术的需要,本文提出了一种基于帧间小波变换的视频水印算法。该算法首先对视频序列进行等长分组,然后对各组中的视频序列进行最大级数的帧间一维小波变换,从而可以得到一帧低频图像和多帧高频图像,其中低频图像聚集了视频序列的大部分能量,而高频图像的能量相对较小。本文对低频图像进行奇异值分解,然后将水印图像嵌入到低频图像的奇异值变换域上。在水印的嵌入与提取过程中只对4帧视频图像进行小波变换,所需内存较小,并易于硬件实现。实验结果表明,本文提出的视频水印算法具有较好的隐蔽性和鲁棒性。     

基于小波变换的新型帧内模式预测快速选择算法

为了进一步提高视频的压缩比,提出了一种基于小波变换的新型帧内模式预测快速选择算法。该算法利用小波变换后的低频子图结合改进后的Pan算法作帧内模式选择,由此判断宏块中每个4×4予块可能的预测模式。实验结果表明,该方法在保证了视频图像良好效果的情况下,H．264／AVC帧内编码速度得到显著提高。     

基于残差分布特性的运动补偿算法

视频编码中离散余弦变换(DCT)对自然图像有很好的去相关性，而对运动残差的去相关性较差。针对DCT对残差编码效率较低的缺陷，该文提出一种基于残差分布特性的运动补偿算法，即将残差中所有非零量化DCT系数分为I/P系数，针对不同类型的DCT系数进行分类(帧内或帧间)运动补偿。在MPEG4的编码质量对比实验中，推荐算法比标准算法提高了2 dB以上，从而表明推荐算法能有效地提高运动残差的编码效率。     

结合H.263与SLCCA的新的极低比特率小波视频编码

小波对于静止图像编码取得了巨大成功,但对于视频编码只有少数较为成功的尝试,提出一种针对极低比特率应用的新的结合H.263与SLCCA的混合小波视频编码算法,在提出的算法中,首先,用基于H.263的微调运动估计减少时间冗余,用无遗漏覆盖块运动补偿保证运动补偿误差帧的连续性;第2,对运动补偿误差帧进行小波变换得到全局能量压缩;第3,用SLCCA组织和表示小波变换后的数据;最后,运动向量的水平和垂直分量分别用自适应算法编码,算法在A级测试序列Akiyo和B级测试序列Foreman（QCIF）上测试取得了良好效果。     

基于非抽样小波字典的低速率视频编码

目前,大多数视频编码器所采用的核心编码技术都是基于分块DCT(discreted cosine transform)变换对帧预测误差进行编码,在极低编码速率下,这类编码器往往会产生人眼敏感的方块效应.而基于匹配跟踪冗余信号分解的视频编码器具有比H.263编码器更高的编码性能,但由于该算法需要在一个冗余字典里搜索最佳匹配误差结构的原子函数,其实现所需要的运算量比传统的编码器要高很多,因此影响了这种编码器的效率.提出了基于树形结构的非抽样小波字典的匹配跟踪算法,能够充分利用字典函数之间存在的滤波结构关系,使得整个算法实现的计算量显著下降.同时,考虑到相邻帧运动信息的连续性,最后还给出一种基于晶格结构的有效原子位置信息编码方法.实验结果表明,该算法保持了原有的编码性能,在视频编码应用中具有很好的实用价值.     

基于Arnold置乱的小波变换数字视频水印

提出了一种结合小波变换和Arnold变换的数字水印算法。首先用Arnold变换将水印图像置乱,然后将置乱后的水印图像,通过对视频关键帧图像的小波变换将其嵌入到视频的关键帧图像中,以完成水印的嵌入。Arnold变换是图像置乱常用的一种方法,对水印图像进行置乱处理能够提高其信息安全性,而且对于嵌入水印之后的视频帧来说,其抗剪切攻击等能力也会得到提高。将Arnold变换应用到视频水印中,可以使视频水印的安全性、可靠性以及水印嵌入的鲁棒性都得到有效提高。     

A robust rotation resilient video watermarking scheme based on the SIFT

This paper proposes a blind and robust video watermarking algorithm for copyright protection of the video in the wavelet transform. The watermark bit is embedded by modifying two random high frequency coefficients in the first level discrete wavelet transform of the frames of the video. The watermark is encrypted before embedding by using the cat map for better security. During the watermark extraction phase, it is verified whether the video is attacked by rotation attack. Frame restoration against rotation attack is done based on matching at least two feature points each generated by the scale invariant feature transform in the original video frame and the watermarked one. The angle between the two lines formed by joining these feature points is used to restore the video frames to the original position. Experimental results show the imperceptibility and robustness of the proposed method against variety of attacks. It is especially robust against rotation attack in comparison with other popular watermarking methods. Normalized Correlation, Structural Similarity Index and Peak Signal-to-Noise-Ratio are nearly 100%, 1, above 48 dB respectively against the various attacks.     

基于K均值聚类的视频关键帧提取技术研究

文章提出了一种基于k均值聚类的视频关键帧提取算法.该算法在视频的镜头分割算法之上,通过层次聚类对视频内容进行初步划分,之后结合k均值聚类算法对初步提取的关键帧进行直方图特征对比去掉冗余帧,最终确定视频的关键帧序列.经过大量的实验数据证明,该算法能够提取出冗余度较低、代表性较强的关键帧,一定程度上为视频关键帧提取提供了有...     

Mosaicing-by-recognition for video-based text recognition

Text recognition captured in multiple frames by a hand-held video camera is a challenging task because it is possible to capture and recognize a longer line of text while improving the quality of the text image by utilizing the redundancy of the overlapping areas between the frames. For this task, the video frames should be registered, i.e., mosaiced, after compensating for their distortions due to camera shakes. In this paper, a mosaicing-by-recognition technique is proposed where the problems of video mosaicing and text recognition are formulated as a unified optimization problem and solved by a dynamic programming-based optimization algorithm simultaneously and collaboratively. Experimental results indicate that, even if the frames undergo various distortions such as rotation, scaling, translation, and nonlinear speed fluctuation of camera movement, the proposed technique provides fine mosaic image by accurate distortion estimation (around 90% of perfect estimation) and character recognition accuracy (over 95%).     

基于语义相关的视频关键帧提取算法

视频关键帧提取是视频摘要的重要组成部分,关键帧提取的质量直接影响人们对视频的认识。传统的关键帧提取算法大多都是基于视觉相关的提取算法,即单纯提取底层信息计算其相似度,忽略语义相关性,容易引起误差,同时也造成了一定的冗余。对此提出了一种基于语义的视频关键帧提取算法。该算法首先使用层次聚类算法对视频关键帧进行初步提取;然后结合语义相关算法对初步提取的关键帧进行直方图对比,去掉冗余帧,确定视频的关键帧;最后与其他算法比较,所提算法提取的关键帧冗余度相对较小。     

零树小波算法在视频编码中的应用

通过对零树小波算法的分析，针对视频序列时间冗余度很大的特点，重点提出了基于时间轴的小波变换视频分割算法在视频编码卜应用的新思路，并在PⅢ550、128MB内存PC机上进行仿真。     

基于灰度匹配的序列影像的目标跟踪研究与实现研究

为了达到特定目标跟踪的目的,对视频帧进行匹配算法的处理。通过利用灰度匹配的算法在平台上对简单背景下的目标进行跟踪,来显示进行目标基本跟踪过程。对目标坐标系的转换、运算的速度和使用的范围进行讨论。