结合人眼视觉特性的率失真优化帧刷新算法

通过分析视频图像中位于不同位置上宏块的运动信息以及纹理特征,给出了一种简单而有效的度量宏块视觉敏感度的方法,并在此基础上提出了一种结合人眼视觉特性的率失真优化帧内刷新算法。该算法根据宏块的视觉敏感度对其相应的全局失真进行调整,使之更符合人眼的视觉特性,从而保证具有较大视觉失真期望值的宏块能得到更及时的帧内刷新。典型3G无线信道环境中基于H.264视频的实验结果表明,与传统的率失真优化帧内刷新算法相比,本算法能保证解码器端的重建视频图像具有更好的主观质量。     

基于结构相似的H.264主观率失真性能改进机制

H.264以客观失真作为失真准则进行码率控制(RC)和率失真优化(RDO)模式选择,无法得到最优的主观质量。该文在作者之前研究成果的基础上将基于结构相似(SSIM)的主观失真用于指导H.264基于RDO的帧间模式选择,进一步提出了宏块(MB)层自适应的分析型拉格朗日(Lagrange)乘子来更好地平衡码率和SSIM失真。实验结果表明:在给定目标码率下,该文算法相比基于客观质量的编码算法及基于SSIM的RC算法(但未进行基于SSIM的RDO帧间预测)更有效地编码了图像结构信息,得到了更好的主观率失真性能和主观图像质量。     

视觉加权的率失真优化死区调整算法

提出了一种基于人眼视觉模型加权的率失真优化自适应调整量化器死区算法。该算法应用率失真优化技术自适应地调整量化器死区的大小,提高量化器的编码性能,改进后的量化器在高码率下增益可以达到1dB以上。通过将人眼视觉模型引入率失真代价值的计算,进一步提高了量化器的主观性能。在H.264上的软件模拟结果表明,该算法不但能有效提高视频的主观视觉质量,而且在相同主观质量条件下平均能够节约10%的码率。     

基于感知模型的自适应码率控制算法

提出了一种基于人眼视觉系统(HVS)的感知模型,将反映视觉感知系统某部分特征的宏观描述统一到一个整体的数学模型中.特别是将人眼对于运动信息的感知特性与其他感知特性相融合.利用时空掩盖效应计算视频帧的复杂度与宏块的感知度.而自适应码率控制算法将根据帧复杂度分配给帧一个适当的比特数;根据宏块的感知度,将感知度低的区域的比特数转移到感知度高区域.新算法可以用更少的比特数获得更佳的主观视觉质量.     

基于宏块相关性的帧间预测模式选择策略

视频编码中,相邻帧之间的景物存在一定相关性,因此各宏块帧间预测模式存在一定相关性。在AVS标准中,帧间预测模式选择是单纯地从代价值大小的角度进行判断,忽略了当前帧与参考帧之间的相关性以及人眼视觉的感官性。为使宏块的预测模式更加合理、更能反映主观质量,提出了基于宏块相关性的帧间预测模式选择策略。在大量实验基础上得出阈值κ来调节率失真代价值与宏块相关性间的平衡关系。综合考虑代价值与阈值κ得出当前块的帧间预测模式。实验结果表明:该算法不仅能提高信噪比PSNR与结构相似度SSIM,而且能使码率略微降低。     

一种基于运动跟踪的帧内刷新技术

为提高帧内刷新算法的抗传输差错能力,提出了一种基于运动跟踪的帧内刷新算法。首先,在相邻两个帧内刷新帧之间对运动影响区域内的宏块进行统计分析,选取对传输差错敏感的宏块进行帧内刷新。其次,对刷新帧后的帧间预测帧进行参考特性限制,进一步防止传输差错在帧内和帧间的扩散。实验结果表明,在多种丢包环境下,该算法与自适应帧内刷新算法相比,重建图像的峰值信噪比(PSNR)平均提高1 dB以上,主观质量明显提高,且运算复杂度低。     

基于H.264具有抗分组丢失能力的帧内刷新算法

 本文提出一种基于H.264的具有抗分组丢失能力的帧内刷新算法.该算法首先建立帧内刷新尺度矩阵,来记录每个宏块被后继帧参考的重要程度;然后,基于帧内刷新尺度矩阵提出了丢包环境下的端到端率失真模型(ME2ERD);接下来,利用H.264中补充增强信息域进行信息交互,结合ME2ERD模型自适应进行帧内刷新,从而降低分组丢失对恢复图像质量的影响.实验结果表明在高丢包率环境下,使用本文提出的帧内刷新算法,与使用随机帧内刷新算法相比,恢复图像的平均PSNR(峰值信噪比)提高5dB以上.算法与H.264标准兼容,且运算复杂度低,具有实用价值.     

基于相对运动和纹理走向的快速帧间选择算法

针对H.264基于率失真优化算法的模式选择的高复杂度,提出了一种快速帧间预测算法:利用下层模式相对上层模式的运动矢量误差和宏块纹理方向来确定帧间模式的块是否要细分以及如何划分。这种帧间快速算法降低了50%以上的时间复杂度,而视频质量没有明显的下降,码率的增长也微乎其微。     

基于感兴趣区域的自适应帧内更新编码算法

针对视频压缩码流对信道差错异常敏感的问题,提出了一种基于感兴趣区域的自适应帧内更新编码算法。该算法利用人眼的视觉感知特性设计感兴趣区域提取模型,根据信道差错累积情况自适应调整帧内更新编码策略,将更少的失真分配给人眼感兴趣区域,提高差错信道下传输视频图像的主客观质量。实验结果表明,与基于端到端失真的帧内更新算法相比,在不同的信道丢包条件下,所提算法可以获得更好的主客观质量,感兴趣区域的峰值信噪比(PSNR)平均提高0.87 dB左右,提高了差错信道下视频通信的鲁棒性。     

一种基于MPEG-4的感兴趣区域视频编码新方法

本文提出了一种基于MPEG-4的感兴趣区域视频编码新方法.通过对感兴趣区边沿宏块采用强制帧内编码及宏块内预测编码时参考位置的自适应选择,该方法有效地抑制了数据噪声的扩散和传播.通过采用自适应宏块大小的运动估计/补偿算法,提高了感兴趣区特别是图像运动复杂的感兴趣区的编码效率及质量.在码率分配部分,本文方法通过计算不同区域的图像复杂性和能量,依据用户可设定的感兴趣权重因子不等重地分配可用码率资源.实验证明,本文方法较大程度改善了感兴趣区视频编码的压缩效率,提高了码率分配地灵活性和有效性.     

An attention emphasized bit arrangement in 3-D SPIHT video coding for human vision

In recent years, Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) algorithm has performed efficiently on image and video coding. However, in low bit rate situations, on the whole the videos usually have relatively low visual quality while attention is paid on the videos. To improve the problem, this paper proposes Attention Emphasis bit arrangement in 3-D SPIHT video coding algorithm (AE-SPIHT) to rearrange bits efficiently from eye-insensitive regions to eye-sensitive regions, so that the whole video can obtain a better visual condition. AE-SPIHT properly exploits a bit-arrangement method rearranging bits foveately from eye-insensitive regions, according to texture content and bit-rate, to eye-sensitive ones. Experiments show that AE-SPIHT algorithm improves the visual quality of attention regions in conventional 3-D SPIHT in most cases. Compared with other bit arrangement methods, the proposed method also achieves a better visual condition in arranging the bits.     

Evolution strategy based rate controlling for off-line video coding

An intelligent rate control technique for H.264/AVC using the subjective quality of video is proposed. A subjective video quality metric is used with an evolution strategy algorithm, which is capable of identifying the best possible quantisation parameters for each frame/macroblock to encode the video sequence such that it would maximise the subjective quality of the entire video sequence subjected to the target bit rate. Simulation results show that up to 40% bit rate saving can be achieved with the proposed technique at the same video quality.     

一种基于视觉显著度模型的无线视频码率控制算法(英文)

In order to further improve the efficiency of video compression, we introduce a perceptual characteristics of Human Visual System (HVS) to video coding, and propose a novel video coding rate control algorithm based on human visual saliency model in H.264/AVC. Firstly, we modifie Itti's saliency model. Secondly, target bits of each frame are allocated through the correlation of saliency region between the current and previous frame, and the complexity of each MB is modified through the saliency value and its...     

Macroblock-Based Frequency Selective Weighting for Visual Scalable Video Coding of H.264/AVC

In this paper, a novel macroblock-based frequency selective weighting scalable video coding (MBFSW-SVC) algorithm is investigated by exploring the characteristics of the human visual system (HVS) in SVC H.264/AVC for improving the coding efficiency. Compared with previous SVC schemes, the MBFSW-SVC can extend the quality layer with different frequency weighting for each MB according to the size of region of interests. For reasonable adaptation of the frequency weighting into the quality layer extension, the spatial context characteristics and the motion activities in each picture are taken into account. The experiment results show that the proposed scheme can improve the coding performance up to a 10–20% reduction of the bit rate with almost the same subjective video quality. In particular, the subjective quality is significantly improved in lower scalable quality layers with a small number of the encoding bit budget.      

基于内容复杂度的视频编码码率控制

该文根据线性模型提出信源内容复杂度的一种度量方式,并以此进行帧级比特分配和宏块级的视频码率控制。仿真表明该方法与MPEG2中的TM5相比,能比较显著地提高信噪比,实现更加准确的码率控制,同时可以在帧间和帧内获得更一致的视觉效果。该算法在MPEG4及低码率视频编码中也是适用的。     

A ROBUST ADAPTIVE VIDEO ENCODER BASED ON HUMAN VISUAL MODEL

A Robust Adaptive Video Encoder (RAVE) based on human visual model is proposed.The encoder combines the best features of Fine Granularity Scalabla (FGS) coding,frame-dropping coding,video redundancy coding,and human visual model.According to packet loss and available bandwidth of the network,the encoder adjust the output bit rate by jointly adapting quantization step-size instructed by human visual model,rate shaping,and periodically inserting key frame.The proposed encoder is implemented based on MPEG-4 encoder and is compared with the case of a conventional FGS algorithm.It is shown that RAVE is a very efficient robust videl encoder that provides improved visual quality for the receiver and consumes equal or less network resource.Results are confirmed by subjective tests and simulation tests.     

低码率视频的小波域软阈值去方块滤波算法的研究

本文针对低码率条件下基于子块DCT的视频压缩产生的方块效应,提出了一种小波域上进行软阈值滤波的改进算法。新算法根据图像的平坦区和单调变化区等非纹理区易于通过平滑滤波去噪的性质,以非纹理区作为参考对象计算阈值,并且采用虚拟滤波的思想简化了阈值的计算,同时根据低码率压缩视频的特点修改了在低层子带的软阈值处理过程。对测试序列Susan的实验结果表明,新的算法不仅获得很好的主观去方块效果,而且可以对帧内和帧间编码模式平均分别获得约1.0dB和0.28dB的客观质量(PSNR)的改善,因此新的算法适用于可视电话等低码率视频的应用。     

有限长序列卷积和求解法

有很多简单而直观的方法计算有限长序列的卷积和,但国内一些教材对此缺乏系统介绍。个别教材仅介绍了一种方法,且含糊不清,不便于教师讲授和学生自学。本文简洁地介绍了四种方法,其中包括笔作者提出的序号和匹配法。