DCT域视频图像转码的下采样算法

研究了DCT域视频图像转码的下采样算法,包括DCT域帧内编码帧Ⅰ帧的两种下采样算法——线性内插法和DCT系数截断法,以及DCT域帧间编码帧P帧的下采样算法——DCT域反运动补偿和DCT域运动补偿算法。对stefan视频序列第一帧（Ⅰ帧）分别采用两种下采样算法进行转码下采样,通过峰值信噪比（PSNR）值的比较说明线性内插法转码下采样的效果要优于DCT系数截断法。采用DCT域反运动补偿算法实现在DCT域重构stefan视频序列第四帧（P帧）的帧内数据。     

高效的DCT域图像任意比率下采样方法

提出了一种新DCT域任意m：n比率的下采样方法,即直接找出输入m^2个块与下采样输出的n^ 2个的块的DCT系数关系式。实验结果表明：本方法的重构图像的峰值信噪比（PNSR）优于Park方法0.5dB,且有较低的计算复杂性,适用于任何基于DCT压缩的视频转码方案。     

DCT域下采样视频水印技术

根据DCT域Watson模型提出了一种抵抗下采样攻击的不可感知水印模型.用DCT域准卷积下采样方法得到图像的下采样版本,利用亮度特征和图像感知失真限制自适应确定被嵌入水印序列的区域、长度和强度,以使上采样水印图像具有良好的视觉效果和鲁棒性.实验结果表明该算法对噪声干扰及视频下采样具有较好的鲁棒性,而且不使用原始图像,就可进行水印的相关检测.     

DCT域快速下采样运动向量滤波器

目前的视频压缩标准多数采用DCT变换编码和运动补偿技术。运动估计约占整个编码时间的60％、运动补偿约占10％。所以在视频转码中，运动向量的再使用技术是十分重要的，目前较好的方法是欧氏最小距离方法，它的主要缺点是估计精度不高，本文对此进行了改进，提出了DCT、域快速下采样运动向量滤波器，其重建图像的峰值信噪声比Shanableh等人提出的方法平均高0．2dB。     

DCT域视频转码技术综述

随着数字视频技术的广泛应用,实现各种视频编码格式之间转码的要求越来越迫.视频转码是数字媒体网络网关的关键技术.本文从DCT域视频转码的体系结构、关键技术及最优转码策略三个方面,介绍了现有的各种算法,分析和总结了各自的特点,提出了DCT域视频下采样帧内刷新体系结构和最优视频转码策略解的概念,并指出了下一步的研究方向.     

基于DCT域的块效应消除算法

基于块的DCT图像压缩方法通常会因为系数的粗糙量化导致块与块之间出现称之为块效应的不连续现象。本文提出了一种新的基于DCT域的块效应消除算法，目的是实现在尽量消除块效应的同时充分地人口出生率图像的边缘信息。仿真结果表明，本文提出的块效应消除算法比原来的算法在不同压缩比特率下，对不同的图像，都能得到更好的效果。     

基于HVS的DCT域数字水印技术

提出了一种结合HVS的DCT域自适应图像水印算法,该算法根据人类视觉系统的频率、亮度、对比度特点,利用JND阈值自适应地调整要嵌入的水印强度,并根据人类视觉频率响应函数表征的人眼对中频信息敏感度较低频信息敏感度低的特点,把水印信息嵌入到经过DCT变换后的原始图像中频区域,完成数字水印的嵌入。     

DCT域统计特性的图像重采样检测

针对现存重采样检测算法仅能适用于无损图像检测的现状,提出了一种适用范围更广、鲁棒性更强的图像重采样检测方法。本算法克服了以往算法中下采样检测效果较差的局限并对幅度较小的插值操作也有较好的检测效果。借助DCT域AC系数首位有效数字的概率分布分别对RGB3个色彩通道进行统计,以3条概率曲线的拟合程度为依据对重采样操作进行检测。实验结果表明本方法对于常用的图像重采样方法都有较高的检测率。     

压缩域DCT系数对图像视频检索影响的研究

通过对图像在原始数据域和压缩数据域上的表现差异性进行统计分析，进一步研究了基于DCT变换的图像视频压缩域部分解码DCT信息，并运用于MPEG4的编解码的程序实现。随后提出了一种提高压缩域图像视频检索效率的方法，进而针对Intel X86处理器平台改进了DC 2AC的快速算法。     

基于DCT压缩域的纹理图像分类

该文提出了一种在基于离散余弦变换(DCT,Discrete Cosine Transform)压缩域进行纹理图像分类的方法。此方法主要利用了DCT域能量具有方向性的特点,直接在游程长编码(RLE,Run LengthEncoding)形成的码流中根据这种方向性来提取、组织特征矢量,对纹理图像进行分类。此方法只需对压缩图像进行简单的Huffman解码,要处理的数据量较少,处理速度快。实验结果表明,这种分类方法具有较高的准确性。     

高清到标清DCT域视频转码的研究与实现

研究并给出了DCT域内视频转码中的运动补偿、图像下采样、运动矢量重估计、码率控制等关键算法,并在PC上实现了DCT域内高清到标清的快速转码.     

基于FPGA的高分辨率图像DCT域增强

为了提高高分辨率图像的质量,实现快速的图像增强算法,提出在离散余弦变换（DCT）的对比度测度下,通过DCT矩阵中不同频率的系数关系对DCT系数块进行分类,对不同类型的系数块做不同强度的自适应增强算法,并在FPGA上得到实现。提出的方法在不影响原始图像压缩性能的情况下有效地增强了图像明亮或黑暗区域的细节,同时减少了因图像增强而带来的压缩图像块效应。给出算法原理及在FPGA上的具体实现方法,并给出了实验结果。结果表明,该算法在改善图像主、客观质量方面和运算效率上都能够达到较好的效果。     

一种基于HVS的DCT域稳健视频水印算法

结合人类视觉系统特性及离散余弦变换理论,提出了一种基于原始视频的稳健性盲水印算法。该算法将置乱后的二值图像水印嵌入到原始视频帧绿色分量的离散余弦变换低频系数中,根据视频内容自适应地选择嵌入深度,较好地实现了水印在宿主视频中的嵌入及盲提取。实验结果表明,该视频水印算法在保证不可知性的同时对诸如Gaussian、帧剪切、Salt等攻击均具有良好的稳健性,即使在攻击强度较大的情况下仍然能够提取出较清晰的水印信号。     

Advances in Scalable Video Coding

Scalable video coding is attractive due to the capability of reconstructing lower resolution or lower quality signals from partial bit streams. This allows for simple solutions in adaptation to network and terminal capabilities. Different modalities of scalability are specified by video coding standards like MPEG-2 and MPEG-4. This paper gives a short overview over these techniques and analyzes in more detail the encoder/decoder drift problem, which is the major reason why scalable coding has been significantly less efficient than single-layer coding in most of these implementations. Only recently, new scalable video coding technology has evolved, which seems to close the gap of compression performance compared to state of the art single-layer video coding. New methods of efficient enhancement layer prediction were developed to improve traditional (motion-compensated hybrid) scalable coders, providing more flexible compromises on the drift problem. As a new technology trend, motion-compensated spatiotemporal wavelet coding has matured which entirely discards the drift and allows most flexible combinations of spatial, temporal, and signal-to-noise ratio (SNR) scalability with fine granularity over a broad range of data rates.     

Down-Sampling Design in DCT Domain With Arbitrary Ratio for Image/Video Transcoding

This paper proposes a designing framework for down-sampling compressed images/video with arbitrary ratio in the discrete cosine transform (DCT) domain. In this framework, we first derive a set of DCT-domain down-sampling methods which can be represented by a linear transform with double-sided matrix multiplication (LTDS) in the DCT domain and show that the set contains a wide range of methods with various complexity and visual quality. Then, for a preselected spatial-domain down-sampling method, we formulate an optimization problem for finding an LTDS to approximate the given spatial-domain down-sampling method for a trade-off between the visual quality and the complexity. By modeling LTDS as a multiple layer network, a so-called structural learning with forgetting algorithm is then applied to solve the optimization problem. The proposed framework has been applied to discover optimal LTDSs corresponding to a spatial down-sampling method with Butterworth low-pass filtering and bicubic interpolation. Experimental results show that the resulting LTDS achieves a significant reduction on the complexity when compared with other methods in the literature with similar visual quality.      

基于DCT和小波的图像和视频编码性能的比较研究

在比较编码性能时,许多人分析了图像和视频编码的离散余弦变换(DCT)和小波变换性能差别,普遍认为图像的小波编码在压缩比和编码质量方面优于传统的DCT变换编码.说明了研究图像和视频压缩算法应当从全面的系统观点来考虑,即把重点放在各要素之间的量化、熵编码和编码系统中的复杂的相互影响的研究上.     

New DCT Computation Technique Based on Scalable Resources

The applicability of MPEG video coding can be improved by scaling both the algorithmic complexity and resource usage, considering the desired application and device that is going to be used. This paper presents a new DCT computation technique of which both the quality and amount of computations is optimised for a limited number of operations. For halved computing resources, about 2-4 SNR dB improvement was obtained when compared to a diagonally oriented computation of coefficients, matching with the conventional MPEG scanning.     

可伸缩视频编码标准中的差错控制

可伸缩视频编码标准（SVC）是由ISO/IEC的MPEG专家组和ITU-T的VCEG专家组联合组成的联合视频专家组制定的对H.264/AVC视频编码标准的可伸缩性扩展。SVC通过对时间分辨率、空间分辨率和质量等参数的可伸缩性来适应不同网络环境下用户对视频资料的分辨率、帧率、质量的不同需求,是目前解决这一问题的最好方法之一。由于信道传输中大量存在的衰减、误码和数据丢失,差错控制显得十分重要,因而两种有效的对抗措施——错误弹性编码和错误隐藏技术被引入到SVC中：一部分是直接从H.264中继承而来;还有一部分则是利用了可伸缩视频的自身特性而提出的。文中将对SVC中一些有代表性的错误弹性和错误隐藏技术进行介绍,并给出部分实验结果来展示这些技术带来的性能提升。