基于深度和子树约束最小树形图的高编码效率图像删除

图像删除是指从一个压缩图像集中去除一个或多个图像,生成一个新的压缩图像集。针对当前图像删除方法存在搜寻的预测参考图像不佳,导致编码效率不足的问题,提出一种基于深度和子树约束最小树形图的高编码效率图像删除方法。该方法充分考虑所有剩余图像之间的相关性,确定最佳的预测参考。首先,提出一种新的图像分类方法,将所有图像分成需编码图像、无需编码图像和待删除图像等三类;其次,设计一种新的深度和子树约束最小树形图法,深入探究需编码图像之间以及需编码图像和无需编码图像之间的关系,构建新压缩图像集的最小树形图;最后,根据得到的最小树形图对需编码图像进行压缩,生成新的压缩图像集,实现图像删除。实验结果表明,与现有先进方法相比,所提方法取得了更高的编码效率,同时却有着相近的计算复杂度。     

基于视点相关性的光场图像压缩算法

为了探索虚拟绘制视点之间的强相关性, 提高光场图像的压缩效率, 提出一种基于视点相关性的光场图像压缩算法。该算法基于高清视频编码屏幕内容编码扩展平台, 利用线性加权算法以及帧内块拷贝混合预测算法来提升编码块的预测精度; 并利用率失真优化过程来自适应地选择最优的编码块大小以及预测模式。结果表明, 所提算法相比于高清视频编码标准可以获得2.55dB的平均BD-峰值信噪比编码增益, 同时可以获得较好的虚拟视点绘制质量。该算法充分利用虚拟绘制视点之间的强相关性, 提高了光场图像的编码效率。     

一种改进的多视点视频编码预测结构

多视点视频编码(Muti-view Video Coding,MVC)标准采用预测关系固定的编码结构,不能根据视频序列调整预测关系,导致无法获得更好的编码效率.本文针对这一缺陷提出一种确定预测结构的方法,首先对图像进行下采样获得粗粒度图像,然后利用粗粒度图像间的灰度方差获得灰度相近的视点,最后对所选取的灰度相近的视点运用全局视差确定I-视点.经实验验证,本文的方法可以提高编码效率并减少编码中的缓存容量.     

基于视频时空相关性的帧内预测模式抉择

提出了一种帧内预测模式抉择方法,利用视频图像的时间相关性和空间相关性,选择部分预测模式对图像块进行帧内预测处理和编码,减少编码的计算复杂度,保持其原有的编码效率。同时提出了一种复杂度分级方法,通过准确控制帧内预测的复杂度,以匹配通信终端有限的计算资源。该方法在AVS-M平台中进行了验证。     

一种图像自适应预测分组编码无损压缩方法

结合经典无损预测编码方法和变长编码思想,提出了一种有自适应性的预测分组编码方法.通过自适应预测编码对不同纹理特征的图像均能有效地做去相关性处理,再结合图像数据分布规律通过分组编码实现图像的无损压缩.实验结果表明这套方法具有高压缩比和高压缩效率的特点.     

基于MCTF的时域可分级视频编码技术

现代可分级视频编码的时域可分级性是采用运动补偿时域滤波技术(Motion-Compensated Temporal Filtering,MCTF)来实现的,MCTF将若干连续的视频帧组成一个图像组进行小波分解以提供时域可分级性。由于不同视频序列的时域特征变化,传统的图像组大小固定的时域分解影响编码效率。本文提出了一种图像组大小自适应调整的时域小波分解算法,利用帧间预测效果来决定视频序列的时域特性,根据时域特性用于小波分解的图像组大小做自适应的调整。实验结果表明,新算法的编码性能比图像组大小固定的结构大大提高。     

一种AVS2帧间预测模式快速判决方法

新一代国家自主音视频编码标准AVS2已制定完成,相对于上一代标准其具有更高的编码效率,但同时编码复杂度大幅度增加.为了降低编码器的编码复杂度以达到实时应用性能,针对编码单元的预测单元划分进行深入研究,提出了一种帧间预测模式快速判决方法,该方法利用编码单元时域与空域的信息再结合编码单元的纹理信息来预测其划分方式,从而在帧间编码过程中避免遍历所有划分模式.实验表明,该算法可以使编码时间平均下降38％,并且对编码效率影响很小.     

基于层次B帧预测结构的自适应图像组算法

与目前普遍应用的IB…BP预测结构相比,在相同参考帧数目前提下,层次B帧预测结构对大部分序列,在相同码率情况下,其图像客观质量PSNR平均提高了1 dB左右。但是,对不同运动特性的图像序列,选择不同图像组大小的层次B帧预测结构编码,编码性能差异较大。基于此,提出了基于层次B帧预测结构的自适应图像组大小编码技术,并给出了具体的图像组大小判断方法和编码过程。实验结果表明,相对于固定图像组大小的层次B帧预测编码技术,对所测序列,本文提出的方法编码性能提高了0.60 dB左右。     

一种用于图像编码的区域分割新方法

为了适应图像分割编码的需要,提高编码性能和效率,本文研究了一种图像区域分割新方法.源于人眼成像原理和视神经网络的知觉分割特性,首先提出一种具有脉冲耦合和梯度锐化能力的神经元网络模型.然后通过构造一个拟合函数对相邻神经元的相似刺激输入进行平滑处理,而对具有不连续变化特性的刺激输入进行锐化,使得神经元比较容易地感知到均匀亮度区域和目标边缘的准确位置.最后通过实验验证了该算法的有效性.本文算法能够准确、有效地的分割出均匀区域,并且与原始图像具有很好的对应关系.在将本文算法应用到图像区域分割编码中,能够大大提高编码的效率,并得到高质量的重建图像.     

数字电视快速预测搜索算法的研究

提出了一种快速预测搜索算法（ＦＰＡ）以充分利用电视图像帧间和帧内的相关性,并通过实验对其运算复杂度、恢复图像信噪比和编码效率与其他搜索算法进行了比较。