基于运动预测的Motion JPEG2000误码掩饰新算法

Motion JPEG2000(MJPEG2000)作为新兴的视频压缩标准,鲁棒传输控制是一个重要的应用需求,而误码掩饰技术是提高其鲁棒性的有效途径之一。充分利用压缩码流冗余信息,本文提出了一种基于运动预测的Motion JPEG2000视频传输误码掩饰新算法。首先利用相邻帧及帧内子带间的相关性进行小波域内的运动估计,以低频子带内码块的运动矢量来预测高频子带内丢失码块的运动矢量,再通过运动匹配修复丢失的码块。而低频子带内数据块的丢失可通过整个高频子带图像完成运动估计,得到预测信息对低频子带系数实施误码掩饰。仿真实验结果表明,提出的算法不管在低频还是高频子带进行误码掩饰修复,均能得到较好的图像帧重建效果。     

H.264编码器参考帧内存优化方法

提出了一种优化参考帧内存的新方法：每个参考帧的亮度参考图像仅包含了图像内的整数像素和扩展边界中的整数像素;在运动矢量搜索时先利用亮度参考图像找到整数运动矢量,而后由整数运动矢量搜索分数运动矢量,在每一次的搜索过程中根据搜索位置的分数运动矢量在亮度参考图像上找到对应的整数像素子块,对该子块进行插值运算获取所需的参考子块并进一步处理而获取对应代价,最后根据代价最小准则获取最佳运动矢量.试验证明这种优化方法能大大减小内存,且保证图像质量和码率几乎没有变化.     

基于模式复制的H.264多描述视频编码

本文提出了一种新的基于H.264的多描述视频编码算法——基于模式复制的多描述编码算法.首先对输入视频序列中的每一帧图像分别进行水平方向下采样和垂直方向下采样,形成四个子图像.相应的子图像构成四个视频子序列.把这四个子序列两两组合,形成两个描述,每个描述包含两个子序列.由于每个描述中两个子序列之间具有很强的空间相关性和时间相关性,其对应宏块的最佳模式和运动矢量基本相同,因此只需用H.264编码器对其中一个子序列进行编码,另一子序列则可直接采用上述已编码子序列的最佳模式和运动向量对其进行预测编码.这样只需要对其中一个子序列进行模式选择,也只需要对一个子序列的最佳模式和运动向量进行编码传输,既降低了计算复杂度,又提高了编码效率.实验结果表明,在中高码率下,本文算法与同类算法在相同比特率情况下,PSNR有明显的提高,并且比特率越高,这种优势就越明显.     

基于可变块运动矢量的边信息生成算法*

在分布式视频编码系统中,针对图像中细节丰富的区域易造成严重的块效应,提出了一种基于可变块运动矢量的边信息生成算法。根据前后相邻关键帧对应块的相关性,将像素块分为保留块和运动块。对保留块直接作保留处理,对运动块中的像素块继续进行分割并计算子块的初始运动矢量,最后将所有对应块的运动矢量进行加权自适应运动补偿得到改进的边信息。实验结果表明,对于运动较剧烈复杂的视频序列,该算法能够提高边信息生成质量, 并且使得改进后的边信息PSNR值提高了0.98~1.33 dB。     

一种基于双正交小流变换和格型矢量量化的视频编码算法

本文提出了基于双正交小流变换和格型矢量量化的视频编码算法，在该方案中，小波变换将图像分解成多分辩率的子带图像，多分辩率运动估值技术实现子带图像的帧间预测，格型徉量量化对预测差值子带图像进行编码，从而获得了性能较好的活动图像编码新算法。     

一种基于贝叶斯决策的自适应运动估计算法

为了提高视频编码运动估计中运动矢量预测的速度和准确性,提出一种基于贝叶斯决策的视频自适应运动估计算法.该算法充分利用贝叶斯理论、运动矢量的空间一致性和己编码帧对当前帧的影响,根据视频中前一帧和当前帧的已搜索宏块的运动信息,以目标宏块周围3个宏块的运动矢量与目标宏块的运动矢量空间距离最小为原则,利用贝叶斯决策来得到目标宏块运动矢量的预测值.实验表明,该方法在图像重建质量基本不变的情况下,比DS,ARPS和ARPS-3具有更快的搜索速度.     

一种基于双正交小波变换和格型矢量量化的视频编码算法

本文提出了基于双正交小波变换（ｂｉｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ）和格型矢量量化（ＬＶＱｌａｔｔｉｃｅｖｅｃｔｏｒｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）的视频编码算法。在该方案中，小波变换将图像分解成多分辨率（ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）的子带图像，多分辨率运动估值（ＭＲＭＥ，ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｍｏｔｉｏｎｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）技术实现子带图像的帧间预测，格型矢量量化对预测差值子带图像进行编码，从而获得了性能较好的活动图像编码新算法。     

基于块对角化的格基规约GMD矢量预编码

研究了对多用户多输入多输出下行链路进行块对角化后,使用格基规约算法的几何均值分解矢量预编码的实现方法。根据块对角化思想将多用户多天线信道分解为等价并行子信道,基于等价子信道给出了单个用户的几何均值分解矢量预编码的传输方案,通过使用格基规约算法分别结合连续干扰消除和垂直分层空时编码两种方法,求解矢量预编码中的扰动矢量。仿真表明,提出的方法误码率性能优于块对角化矢量预编码算法2 dB以上,而且能在不降低系统性能的前提下降低计算复杂度。     

一种基于图像特性的快速运动估计算法

提出了一种应用在H.264中的基于图像特性的快速运动估计算法，简称图像特性快速算法（CPFA）。该算法利用图像序列时间和空间的相关性，为当前待编码宏块定义广宏块支持区的矢量参考集，通过该参考集对图像的运动特性进进判定，然后根据图像特性采用自适应的搜索策略，实现了一种简单高效的搜索方法。实验表明，CPFA在保证重建图像质量没有明显下降的前提下，编码速度有了显著提高。     

MPEG-2到MPEG-4转换编码中场-帧编码宏块转换及运动矢量优化算法

本文针对MPEG-2到MPEG-4转换编码中存在的场、帧编码宏块的不兼容问题,提出了场-帧编码宏块的转 换方法,并重点研究了场-帧转换后的运动矢量生成和优化问题,提出了一种基于残差图像DCT交流系数权重的自适应场 -帧运动矢量优化算法,实验表明其性能良好。     

视频转换编码的快速图标插入技术研究

数字视频转换编码技术为传输带宽匹配等问题提供解决方案,在许多具体应用中,要求在转换编码时在视频图像中加入图形标识,本文对转换编码中图标插入技术进行了分析和研究,给出了一种快速图标插入转换编码技术,提出了图标插入后运动矢量及宏块模式判别等问题的优化算法,实验结果表明,使用本算法进行图标插入的转换编码流质量良好.     

一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像压缩方法

本文提出了一种基于分类矢量量化器的小目标红外图像的压缩方法。首先利用图像子块的平均灰度与纹理能量这两个参数将图像划分为背景区域与感兴趣区域,然后分别对两类区域的子块进行码书设计,用相对较多的码字描述感兴趣区域,用相对较少的码字描述背景区域,这样既达到了较高的压缩比,同时又较好的保留了感兴趣区域的信息,并且编码计算量有大幅度的下降。文中对分类矢量量化器对于减小编码计算量的作用进行了理论分析。实验结果表明在相同码书尺寸的情况下本算法比直接矢量量化方法更好地保留了红外图像中的小目标信息,并且加快了编码速度。     

基于头肩图像中脸部轮廓的运动估值

对于可视电话中的头肩图像,在提取出脸部轮廓后,在脸部区通过搜索出全局的二维运动参数来确定各像块运动矢量的初始搜索点。在此基础上搜索精确的运动矢量时,搜索范围很小,搜索结果更符合真实运动,保证了运动矢量场的一致性。因此,既加快了运动估值的速度,又节省了编码运动矢量所用的比特数,使图像的质量有所提高。     

复杂背景下运动目标检测方法

利用相邻两帧图像的运动信息更新特征块提取阈值，实时地提取出当前帧图像中最能体现背景运动特征的特征块。采用块匹配的运动估计方法获取了各块的运动矢量，再依据所有特征块运动矢量的统计特性提取出背景运动矢量来配准差分，实现了目标的检测。实验结果表明，此方法能有效地检测复杂背景下的运动目标。     

一种基于H．264的有效运动估计算法

运动估计算法是实时视频编解码技术的研究重点，高精度的匹配和补偿可以减少预测误差，提高视频图像的压缩效果．为降低在视频编码标准H．264中运动估计的高计算复杂度问题，提出了采用一种基于节点模型的可变形块匹配运动估计算法来搜索最佳运动矢量．该算法充分利用了H．264运动矢量的的统计特性和相关性，并采用基于像素差值分类的运动估计匹配准则．实验表明，在编码性能损失很小的条件下，该算法有效降低了视频压缩编码中运动估计的运算复杂度．     

非对称树结构矢量量化方法研究

文章介绍一种图像低频子带编码的矢量量化方法—非对称树结构矢量量化。     

基于矢量量化的层次分形编码方法

文中提出了一种新的分形图像压缩方法,该方法将矢量量化的概念应用于分形块编码中,对图像的平缓区进行矢量量化的线性组合编码,对图像的丰富细节区用分形编码,并且在分形编码时,采取了层次处理。实验表明,与基本的分形块编码方法相比,本文提出的矢量量化层次分形编码方法在保证一定的重建图像质量下,使图像的压缩比有了明显的提高,并且大大提高了编码和解码速度。     

一种基于迭代运动估计的全景稳像系统

提出一种图像全景补偿输出的实时稳像系统.首先,提出了基于子区域运动迭代的全局运动估计算法,来快速有效地求取图像平面的仿射运动参数:在求取各子区域运动时,采用灰度投影相关的三点自适应搜索策略,结合大小搜索步长,进行由粗到细的搜索定位;然后将各子区域运动带人6参数仿射运动模型,通过最小二乘迭代,去除误差较大块即误匹配或前景运动块,从而提高全局运动估计精度.其次,对原始运动矢量序列进行滤波处理,以提取抖动参数:采用Kalman滤波器,一方面较好地平滑运动矢量以降低视频抖动,另一方面有效跟随摄像系统的有意扫描运动.最后,提出图像全景补偿方法,有效改善图像边界信息缺失带来的视觉误差.实验结果表明该系统可以实时处理视频序列的平移旋转等抖动,而且输出全景视频图像保持视觉的完整流畅.     

压缩视频码流中运动矢量的提取

MPEG-2标准中，码流中的运动矢量代表了编码时相邻图像间的运动信息。提出一种针对MPEG-2中不同运动补偿方法的运动矢量两步法提取方法：首先选择性提取解码视频码流中的运动矢量，然后其进行滤波系数调整。分析结果表明经过简单滤波后的运动矢量符合显示时相邻图像间的运动信息。提取出的运动矢量经简单处理后可以直接应用于帧率增强。生成的图像保持了运动连贯性，显示效果良好，方法复杂度低。     

基于数学形态学视频压缩方法研究

将采集到的视频图像进行分割，在传统运动补偿预测编码的基础上运用了数学形态学的理论方法，通过形态变换对宏块中的不规则小块进行提取，达到滤出不规则小块的目的，再对不规则小块的大小、位置、运动矢量进行编码，该方法可以有效地减少帧间误差DFD，其效果与压缩标准MPEG-1相比，图像的压缩比和信噪比得到较好地改善。