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。     

基于光流残差的视频超分辨率重建算法

随着卷积神经网络的发展,视频超分辨率算法取得了显著的成功。因为帧与帧之间的依赖关系比较复杂,所以传统方法缺乏对复杂的依赖关系进行建模的能力,难以对视频超分辨率重建的过程进行精确地运动估计和补偿。因此提出一个基于光流残差的重建网络,在低分辨率空间使用密集残差网络得到相邻视频帧的互补信息,通过金字塔的结构来预测高分辨率视频帧的光流,通过亚像素卷积层将低分辨率的视频帧变成高分辨率视频帧,并将高分辨率的视频帧与预测的高分辨率光流进行运动补偿,将其输入到超分辨率融合网络来得到更好的效果,提出新的损失函数训练网络,能够更好地对网络进行约束。在公开数据集上的实验结果表明,重建效果在峰值信噪比、结构相似度、主观视觉的效果上均有提升。     

基于视频压缩编码的动态图像水印方案

提出了一种新的基于视频压缩编码的动态图像水印方案。在嵌入水印时,充分考虑动态图像压缩编码的特性,对帧内编码帧(I帧),将水印信息嵌入到DCT低频系数中;而对帧间编码帧(P,B帧),结合动态补偿/离散余弦变换(MC/DCT)混介编码,把水印信息嵌入到运动补偿后的残差图像的自流成分中。同时,在水印嵌入时,采用扩频技术与多维水印相结合的方法,并通过相关检测的方法判断水印的存在。由于水印的检测是对视频码流直接实施的,不需要对压缩数据进行完全解码,从而大大降低了计算量,提高了视频数据水印的适用性。     

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.     

动态背景体育运动视频合成对比*

针对在同一场景下获取的体育运动视频,提出了一种基于全局运动补偿及运动前景区域信息的体育运动视频合成方法。首先,对待合成视频,通过全局运动估计与补偿,将相邻帧在空间上对齐到当前帧。通过计算帧差,得到当前帧中的运动前景区域信息。然后根据两段待合成视频之间背景的相似性,计算并修正全局运动参数,确定待合成对应帧之间的位置关系。最后,依据已经获得的运动前景区域信息,生成合成帧。实验结果表明,该方法可自动合成在同一场景中获得的有相似动态背景的体育视频,保持了前景与背景的清晰度,能清晰地显示运动员动作的差异。     

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。     

一种三维小波视频编码方法

基于三维小波变换的视频编码技术成为当今研究的热点。研究了一种时间轴小波分解的改进结构,给出了时间轴分解后各帧的重要性分析,在此基础上提出了一种结合运动补偿的三维小波视频编码新方法。该算法首先将视频序列按帧序的奇偶性分成两组,对各组分别进行改进的时间轴小波分解,然后对两组中的低频帧进行运动补偿,可以进一步减少数据量。在所要达到的目标码率条件下,对各帧根据其重要性分配最优的压缩码率,并利用SPIHT算法进行压缩。实验结果表明,该方法可以获得较好的压缩效果。     

三维视频跳帧缺帧动态补偿方法仿真

针对传统视频跳帧缺帧补偿方法存在效率低且补偿不完整问题,提出一种基于帧间投影算法的三维视频跳帧缺帧动态补偿方法.使用帧间投影算法使帧间运行转化为两个单独波形,得出参考帧在水平方向与垂直方向运动矢量,并利用逆变转化限制旋转、平移等基础变形,减少后续补偿的干扰向量,分析三维视频补偿需求构建相应深度卷积神经网络,利用训练模块对两种波形进行训练,通过不同方法测定三维视频补偿效率,获取三维视频跳帧缺帧动态补偿完整性.实验结果得出,所提方法在三维视频跳帧、缺帧补偿上效率更高,并且较比传统方法更快.据此可得出结论为所提三维视频跳帧缺帧补偿方法的性能更好.     

基于前向预测并行追踪的视频压缩传感方法

为了减小视频信号采集端的负担,提出一种基于压缩传感理论的视频压缩算法模型。该模型采用广义轮换矩阵获取视频帧的测量值,再结合视频压缩的运动补偿预测关键技术,消除视频帧间冗余。然后在并行贪婪追踪算法中引入前向预测技术作为重构算法,最终获取重构的压缩图像。实验对比了在不同算法下的重构图像和不同采样比下不同算法的重构PSNR值,然后利用所提方法得到视频序列的重构压缩图像。实验结果表明,该算法模型能较精确地获取压缩的视频图像,适合在视频压缩中应用。     

RDWT域全相位子带运动补偿视频编码方法

当前小波视频编码技术的一个研究热点是如何提高运动补偿的效率．提出了一种基于RDWT（冗余离散小波变换）域的奎相位子带运动补偿视频编码方法．运动补偿过程在参考帧和当前帧的RDWT域进行，使用提出的RDWT小波块结构，利用RDWT域的全相位子带信息提高运动补偿效率．在RDWT域形成预测数据后变换到空域得到预测帧和残差帧，对残差帕进行DWT变换，SPECK小波系数编码．实验表明提出自寺方法获得了较好的编码效率．