像素级运动矢量场边信息生成算法

在分布式视频编码（DVC）中,解码端生成的边信息的质量对整个系统的率失真(RD)性能有着重要影响。为了提高边信息的质量,进而提升DVC系统的RD性能,提出一种基于像素级运动矢量场的边信息生成算法(SGPMVF)。首先,通过运动估计分别获得前后两关键帧的像素级运动矢量场;然后,为Wyner-Ziv帧的每个像素选择合适的运动矢量;最后,通过帧间内插得到高质量的边信息。算法中提出基于SAD（绝对误差和）差值的搜索范围确定方法与像素级运动矢量选择方法。实验结果表明,对于快速运动的序列,该算法在不增加编码复杂度和码率的情况下使边信息的PSNR最大提高1.45 dB,并使DVC系统的RD性能提高0.3～0.7 dB。     

基于多块模式决策的边信息生成方法

分布式视频编码中边信息的质量决定了系统的率失真性能,边信息质量越高,则率失真性能越好。针对视频序列中对象运动的不均匀特性,结合MCTI技术,本文提出了一种新的边信息生成算法。其基本思想是在编码端利用多块模式算法对帧中宏块进行划分,将宏块分为运动缓慢块和运动剧烈块;在解码端,对运动缓慢块直接由MCTI算法生成边信息,而运动剧烈块的边信息要经过后处理进行优化得到。仿真实验表明与直接由MCTI生成边信息方法相比,本文算法可以使生成边信息的峰值信噪比(PSNR)比原有的算法提高0.8dB-1.2dB左右,有效提高了边信息的质量。     

基于全搜索的煤矿井下视频序列边信息生成算法

针对煤矿井下视频分布式编码中图像照度低和清晰度低等特点,提出了基于全搜索的煤矿井下视频序列边信息生成算法。该算法对已解码的关键帧进行扩编,并对全搜索时每个参考帧对应像素块的均方误差函数值通过阈值进行分析和判断,保留低于阈值的运动矢量,提高边信息生成质量。理论分析和仿真结果表明,本文提出的算法可以实现煤矿井下视频序列的高质量边信息的生成,为将分布式编码广泛应用于煤矿井下视频监控和通信提供了基础。     

运动矢量聚类的视频水印方法

基于运动矢量视频水印算法,结合人的视觉特性（HVS）,根据运动矢量值及运动矢量块区域聚类的特征,利用FCM算法实现运动矢量的分类,以运动矢量块为单位,将水印信息嵌入到运动矢量上。运动矢量不需要完全解码和再编码过程,所提出的水印算法简单、有效,从而实现了水印盲检。与嵌入水印前的原视频图像相比,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小,对帧删除、帧插入和噪声等攻击方式具有极强的鲁棒性。     

应用递归最短生成树算法实现H.264压缩域运动对象分割方法

提出了一种基于递归最短生成树算法的H.264压缩域实时分割运动对象的算法.首先将从H.264编码端提取的运动矢量进行归一化、空间内插,得到稠密运动矢量场,再采用全局运动补偿技术抵消全局运动的影响,最后采用改进的"递归最短生成树"(RSST)算法对稠密运动矢量进行聚类,实现对运动对象的分割.实验结果表明,该算法对视频序列能实现较准确的分割.     

低照度视频序列运动目标的检测与提取

由于低照度环境下的成像质量存在比较突出的问题,使得低照度视频序列的运动目标检测与提取成为一项相当困难的工作。本文结合运动信息和梯度信息,提出了一种新的低照度视频序列运动目标检测与提取方法。该方法首先经帧间差分、滤除噪声得到运动区域的初始检测模板,针对初始检测模板中由于照度过低出现的目标漏检现象,采用提取函数法进行低灰度值的运动区域检测,最终形成完整的运动区域检测模板。采用多尺度形态梯度算子进行边缘检测,这种梯度算子抗噪能力强。实验结果表明这种方法能有效地实现低照度视频序列运动目标的检测与提取。     

低照度视频序列运动目标的检测与提取

由于低照度环境下的成像质量存在比较突出的问题,使得低照度视频序列的运动目标检测与提取成为一项相当困难的工作.本文结合运动信息和梯度信息,提出了一种新的低照度视频序列运动目标检测与提取方法.该方法首先经帧间差分、滤除噪声得到运动区域的初始检测模板,针对初始检测模板中由于照度过低出现的目标漏检现象,采用提取函数法进行低灰度值的运动区域检测,最终形成完整的运动区域检测模板.采用多尺度形态梯度算子进行边缘检测,这种梯度算子抗噪能力强.实验结果表明这种方法能有效地实现低照度视频序列运动目标的检测与提取.     

结合时空信息的视频对象平面自动提取算法

提出一种视频对象平面自动提取算法,首先以时域帧间运动信息为依据,利用高斯检验方法得到初始的二值运动模板,并建立双尺度邻域的MRF模型进一步检验,以获取平滑、完整的运动模板;然后提出了结合非线性变换的改进分水岭算法对运动区域进行帧内空域分割;最后对时域和空域分割结果进行比重运算,提取最终运动对象.实验结果说明了该算法的有效性.     

融合线性特征的局部纹理运动车辆阴影检测

提出了一种融合线性特征的局部纹理运动车辆阴影检测方法。首先基于连续帧视频图像信息建立初始背景模型;通过背景差法获取包含阴影的运动目标区域,同时依据该运动区域信息实时更新背景;结合亮度信息,利用改进局部二值模式的纹理算子描述运动区域纹理,并根据海明距离进行粗分类,快速检测出运动区域中的阴影覆盖区;进一步对阴影覆盖区域进行纹理信息的线性特性判断,排除车辆自阴影区域,获取背景阴影,得到真实车辆目标。实验结果表明,该方法提高了阴影和车辆自阴影的检测准确度,且速度快,可满足实时性要求。     

基于小波域的视频压缩编码MRME算法的研究

小波变换将视频帧分解为一系列的不同频带的子图像,在该方法中,高分辨率的运动矢量由低分辨率的运动矢量预测,并且在每一步都要进行矢量修正.为了进一步提高运动补偿的效率,提出了一种只对运动区域进行运动补偿的多分辨率运动补偿(MRME)算法,根据当前帧和参考帧小波系数,运动区域由自适应的运动检测算法得到,实验结果表明,这种方法在运算时间、信噪比和码长度方面都得到了令人满意的结果.