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．     

一种基于冗余小波变换的快速运动估计算法

由于冗余小波变换克服了离散小波变换的移变性,在冗余小波域进行运动估计可以达到很好的效果,其缺点是算法的时间复杂度过高。在分析视频序列的运动特性和已有的运动估计算法的基础上,提出一种快速的基于冗余小波变换的运动估计算法。在冗余小波域提取潜在运动区域并对图像块的运动剧烈程度进行划分,在此基础上对不同类型的图像块采取不同的搜索策略,从而减少了运动估计中不必要的搜索。实验结果表明,该方法较经典的基于冗余小波变换的运动估计算法在时间复杂度方面具有优势。     

一种基于冗余小波变换的DT网格运动估计和运动补偿方法

网格划分和网格顶点的运动估计是基于不规则网格的视频压缩技术的关键。为了进一步提高网格运动估计和运动补偿的效果,在综合比较现有冗余小波变换域运动估计方法和适用规则网格的EMRMC算法的基础上,提出了一种新的基于不规则网格的运动估计和运动补偿算法,即在冗余小波变换域提取特征点和运动潜在区,网格顶点的运动估计采用结合运动潜在区的在时域进行块匹配的运动估计和运动补偿方法,而运动补偿则通过三角形仿射变换完成。同时还给出了冗余小波变换域提取运动潜在区的计算模板。理论分析和实验结果表明,该算法在补偿效果方面较前两种方法得到了改进。     

一种小波域三角形网格运动补偿方法

提出一种小波域三角形网格运动补偿方法（WDTM—MC）．在参考帧的冗余离散变换小波域中进行网格节点的选择,节点数目根据图像运动剧烈程度进行调整．构建的Delaunay三角形网格节点的前向追踪过程隐含实现运动估计．WDTM—MC方法利用RDWT域的空间位置不变特性、三角形网格映射对多种运动模型的适应性以及多预测模式提高运动补偿的效率．实验表明,所提出的方法能够提高运动补偿的效率．     

一种新的小波域视频可分级运动估计方案

首先提出了一种运动估计方法MLBS（Modified Low Band Shift），并在此基础上提出了基于MLBS的小波域视频可分级运动估计方案MLBSSME．利用MLBS方法，提高了运动估计的准确度．借助重叠块运动补偿方法，有效降低了最高分辨率下解码图像的块效应．根据小波变换的多分辨率特性，利用缩小了的搜索窗口提高了搜索速度．这种方法可有效应用于空间可分级和数率可分级的视频编码器中．实验结果证明，对于多种类型的标准测试视频流，MLBSSME算法始终能保持很高的估计精度．利用该算法补偿得到的预测帧，其PSNR较之基于下层LL子带的分层运动估计方法和子带直接运动估计方法平均要高出1～3dB，而对于空间细节较简单的视频，其PSNR比LBS方法提高了0．5～1dB，并且算法的时空复杂度是LBS方法复杂度的30％～40％．     

基于冗余小波变换的自适应运动估计与补偿算法研究*

为进一步提高运动估计和补偿的效果,提出了一种基于冗余离散小波变换（RDWT）的自适应运动估计算法。该算法提出了一种自适应块匹配和用于划分块运动状况的自适应阈值的计算方法;对静止块不进行估计,只对运动块采用自适应搜索起点预测方法和自适应阈值算法进行运动估计与补偿。实验结果表明,该方法能在保持较高峰值信噪比的情况下提高运动估计效率,且重建图像主观质量很好,较现有RDWT域运动估计算法有明显优势。     

小波视频编码中运动补偿技术研究进展

近年来小波视频编码技术在快速发展，作为视频编码核心步骤的运动补偿技术更是受到了高度重视．许多用于提高编码效率和提供新功能的观点和方法被提出．在介绍小波视频编码技术特点和基本方法的基础上，着重介绍了运动补偿技术在时域和小波域实现的最新进展，并对发展趋势进行了展望．     

基于邻域阈值萎缩法的图像去噪方法的优化

小波域去噪是一种新兴的图像去噪方法,邻域阈值萎缩法是小波域阈值图像去噪方法中的一种,其原理是根据邻域窗口内所有小波系数的平方和的大小对该窗口中心的小波系数进行处理。提出一种优化改进的小波域图像去噪方法,该方法先用均方差准则的无偏估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口,然后引入一个细节增强因子P,采取映射方式优化邻域阈值萎缩法中小波系数收缩因子,最后通过小波系数的收缩估计得到真实系数的估计。通过实验证明,该方法取得了比邻域阈值萎缩法更高的PSNR值,同时对图像细节进行增强,得到了更佳的视觉效果。     

一种新的小波域快速搜索算法

经典快速搜索算法能够有效地降低搜索量,但其有选择地进行搜索容易陷入局部最优误差。多分辨率运动估计(MRME)、小波域多分辨率运动估计(WMRME)的提出能够在一定程度上降低局部最优误差,但也会相应增加运算量。基于传统小波域多分辨率运动估计,提出一种小波域越级多分辨率运动估计(WLMRME)算法,并在同传统小波域多分辨率运动估计比较时提出一种快速搜索算法评价标准。最后在数据比较中得出,相比传统WMRME而言,基于WLMRME的快速搜索算法能够在运算复杂度和视频编码效果中取得平衡。     

基于PCA的图像小波去噪方法

目前使用的各种小波去噪方法基本上都是建立在对噪声方差精确估计的基础上，而对噪声方差的精确估计是很困难的．提出了一种采用主分量分析（PCA）提取小波系数的主要特征，通过对小波域中噪声能量的估计来实现去噪的新方法．首先利用PCA对小波高频子带进行局部特征提取；然后以主分量对小波系数进行重建的平均能量作为局部噪声能量的估计；将原小波系数的能量减去噪声能量，就得到去噪后的小波系数；最后用小波逆变换对剔除噪声分量后的小波系数进行恢复得到去噪后的图像．本文算法无需对噪声方差进行估计，因而更具实用价值．本文算法与“软阈值”、“硬阈值”去噪方法相比，峰值信噪比（PNNR）提高了2～8dB．实验证实了本文算法良好的去噪性能。     

视频传输中的码率控制技术研究进展毕迎春王相海

码率控制技术对提高和平滑解码视频质量起着至关重要的作用。近年来各种视频编码标准和应用都对码率控制技术进行了大量的研究,如基于H.261和H.263的视频会议,基于MPEG-1和MPEG-2的媒体存储,以及最新的基于MPEG-4视频对象编码。首先对码率控制问题进行了基本描述,然后介绍了标准中的经典码率控制技术,接着将目前的码率控制技术归纳为3类:基于DCT视频编码器的码率控制技术、基于小波视频编码器的码率控制技术和精细粒度可分级视频编码的码率分配算法,并对这三类码率控制方法的发展进行了概括性阐述与比较性研究,讨论了各种算法的基本思想及其优缺点,最后对视频传输中的码率控制技术的未来发展趋势进行了展望。     

A Very Low Bit Rate Video Coding Combined with Fast Adaptive Block Size Motion Estimation and Nonuniform Scalar Quantization Multiwavelet Transform

We describe a very low bit rate video coding framework in which motion correlation between successive video frames is exploited in the multiwavelet transform domain. Some complicated techniques, such as spatial prediction in intra coding, adaptive block size motion estimation, more than one previous frames for prediction in inter frames, and content adaptive binary arithmetic coding (CABAC) are used in H.26L standard. The testing results show that H.26L can greatly outperform MPEG-4 ASP in both PSNR and visual quality. However, the encoding of H.26L costs too much time for it is complex to use fast motion search in adaptive block size motion estimation, and CABAC needs much time to generate the code list for entropy coding. Whereas, only four types of symbol are generated after zero tree wavelet coding so that the entropy coding can cost less time than CABAC. Moreover, if we select 8× 8 sized block as a basic mode, which can be united into the large size mode if neighbored 8× 8 sized blocks have same reference frame and motion vector, then the fast motion estimation can be feasible. Accordingly, a fast motion search algorithm, multiwavelet transform, and a novel adaptive quantization schemer are applied to the proposed coding frame. Experimental results reveal 0.2–0.5 dB increase in coded PSNR at low bit rates over the state-of-the-art H.26L recommendation, and similar improvements over MPEG-4 at high bit rates, with a considerable improvement in subjective reconstruction quality, while simultaneously supporting a scalable representation.Jiazhong Chen was born in 1970. He received the M.S. degree in computation mathematics in 1999 and Ph.D. degree in computer system architecture in 2003 from HUST. He is now a lecturer at School of Computer science and technology of HUST. His main research interests include signal processing and wavelet analysis, image and video coding.Jingli Zhou was born in 1946. She received the B.E. degree in 1969. She is a Professor and doctor advisor at university of science and technology. She had been a visiting scholar in USA from 1995 to 1996 and has been honor of the State Department Special Allowance since 1999. Her main field of research: computer network and multimedia signal processing.Shengsheng Yu was born in 1944. Received the B.E. degree in 1967. He is a Professor and doctor advisor at university of science and technology. He had been a visiting scholar in west Germany from 1982 to 1983. His main field of research: computer network and storage, discrete signal processing and communication.Jun Xu was born in 1981. He received the B.S. degree from HUST, Wuhan, P. R. China, in 2003. He is now pursuing his M.S. degree in the School of Computer Science and Technology of HUST. His research interests are wavelet analysis, image compression and video processing and communications.     

基于小波系数块的运动补偿

提出基于小波系数块的运动补偿算法.所谓小波系数块是指图像的部分小波系数,它 们只与图像的某个局部相关.该文提出的算法先在时空域进行运动估计,得到预测块的运动矢 量.然后利用小波系数的局部空频特性,在小波变换域用参考块的小波系数块对预测块的小波 系数块进行补偿.在时空域进行运动估计,可以充分利用视频编码多年来在运动估计方面的研 究成果.在小波变换域上进行运动补偿,则避免了产生额外的频率成分.文中的理论分析和实验 结果都表明,所提出的算法要优于常用的小波视频编码算法.     

一种基于小波分析的多分辨运动补偿视频编码器的设计

为了在甚低比特率下实现对数字视频的有效压缩和编码,提出了一种混合的多分辨运动补偿零树视频编码方案。在该编码方案中,运动矢量的获取采用了可变块大小的多分辨运动估计算法,运动估算在小波域中进行。编码器的核心部分是同基于内容的自适应量化方法相结合的预测误差帧的小波零树编码,它产生了一种具有嵌入特征的比特流,从而为精确的速率控制和基于内容的位流调节提供了可能。基于上述编码方案的实验表明:在甚低比特率下,所提出的编码方案在峰值信噪比和恢复视频的主观质量方面都具有较好的性能。     

基于冗余小波DT网格技术的单通道视频编码*

提出了一种新型的基于冗余小波DT(Delaunay triangle)网格技术的单通道视频编码算法,该算法通过冗余小波变换提取视频流中的运动信息,结合DT和仿射变换算法对单通道视频流进行压缩。实验结果表明,该算法在提高PSNR值的基础上减少了编码系统的复杂度,具有一定的应用价值。     

可扩展视频编码中运动补偿时域滤波的改进

在基于小波变换的可扩展视频编码方案中,研究运动补偿时域滤波的优化方法.将有效的多相位子带内运动估计纳入分层运动估计策略中,用提升算法实现子带内运动补偿时域滤波,融入多假设预测以优化运动补偿技术;为了提高低码率下视频编码的可扩展性,提出更新算子的优化设计.实验结果显示,在保证运动估计精度下,合理选择时间滤波器,结合改善的提升实现中的更新操作,提高了编码系统的编码效率和可扩展性能.     

基于内容的压缩视频分段技术

根据使用的压缩域上的信息将当前国内外的视频分段技术划分为5种类型，介绍了各种研究方法的特点及其不足之处，分析了当前视频分段技术的研究现状和存在问题，并对其研究前景进行了探讨。     

智能交通系统中基于视频图像处理的车辆检测与跟踪方法综述*

与传统的车辆检测器相比,基于视频图像处理与视觉技术的车辆检测器具有处理速度快、安装维护便捷且费用较低、可监视范围广、可获取更多种类的交通参数等诸多优点,因而近年来在智能交通系统(ITS)中得到了越来越广泛的应用。针对摄像头拍摄得到的交通序列图像,人们提出了很多视频图像处理和分析技术,其中最基本的研究领域就是交通场景中车辆对象的检测与跟踪。介绍了近年来提出的一些主要的车辆检测与跟踪技术,并根据核心处理方法（基于特征、区域或模型等）及处理域（空域、时域）的不同对这些技术进行了分类,同时分析比较了各种方法的优缺点。最后,说明了这一领域仍然存在的问题和对可能的研究方向进行了一定的预测。     

基于三维集合分裂嵌入式块编码(3D-SPECK)的视频编码器

提出了一种基于三维SPECK(Set Partitioned Embedded Block)编码方法的视频编码器。为了进行三维小波变换,视频序列被组织成帧组(GOP,Group of Frames),变换后的小波系数被组织成小波方格(WC,Wavelet Cube)。通过采用3D-SPECK对WC进行有效地编码,从而实现视频序列的有效编码。时域上放弃了运动估计和运动补偿,采用了时间轴上的小波变换,因此该编码器与传统的混合编码模式相比,具有计算量小的优点。实验结果表明,该编码器无论在数值结论还是主观效果上都与无运动补偿的3D-SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)相当。