网络机器人遥操作系统帧内图像编码方法

在基于Internet的机器人遥操作系统中,为了解决帧内图像压缩编码后的大数据量对系统实时性的影响问题,提出了一种针对帧内图像编码和传输的处理机制,即对于机器人操作重要部分图像采用帧内预测编码算法,而对背景等其它部分图像采取帧间的运动补偿编码方法;对网络传输等相关问题进行了探讨。     

深度透视H.264标准中的预测编码

基于帧间预测与帧内变换相结合的编码方式,在H.264混合编码中,引入了帧内预测的编码,并对H.264视频编码结构中用到的各种新技术和算法进行了详细分析.从理论上分析了帧内变换、预测编码算法,得出其优点,并通过实验验证了帧内变换、帧内预测、帧间预测的混合编码方法优越性.     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测并采用拉格朗日率失真优化(RDO)技术来选择最佳帧内预测模式,提高I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,根据帧内预测算法特征提出了一种基于像素方向相关性的帧内预测模式快速选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和比特率大致不变的前提下,极大地降低了帧内预测编码的计算复杂度。     

无再损帧内编码

解决了H.264/MPEG-4AVC多次编码中由当前clip模块的不可逆运算引入的视频畸变问题.为了在改进的H.264/AVC上实现无再损帧内编码,提出了一种新的基于整数线性规划的优化clip算法,并且改进了现有帧内预测算法的代价函数,以确保多次编码时后续编码器预测值与前次编码器预测值一致.实验结果显示,与现有帧内编码算法比较,基于整数线性规划理论的帧内编码算法完全消除了现有clip算法导致的多次编码时的图像降质现象,实现了H.264算法框架下严格视频无再损编码.     

基于H.264帧内预测模式选择算法的研究与改进

H.264中提高编码性能的一个重要手段是帧内编码,它采用了多种预测模式,这些模式在对I、P和B帧编码时,都需要进行逐一计算。因此,可以通过优化快速算法来降低帧内编码的整体复杂度。通过对帧内预测编码的基于边缘直方图的经典快速算法进行仔细地分析和深入的研究,提出了一种改进的基于边缘直方图的快速算法,并在x264平台上加以实现。     

一种支持视频检索的对象标志位编码算法

针对传统标志位编码算法的编码代价大、海量监控视频难于浏览等问题,提出一种支持视频检索的对象标志位高效编码算法。基于对象区域信息、语义信息生成标志位来存储监控视频,根据视频编码和视频分析结果,生成对象区域信息与语义信息,利用基于区域生长的帧内编码算法消除空域冗余,基于运动估计的帧间编码算法从分像素精度上消除时域冗余,将对象区域信息、语义信息同时编码到原始视频码流中,实现监控视频的快速浏览与检索。实验结果表明,与基于欧式距离的帧内编码算法相比,该帧内编码算法的编码代价降低4%~14%,帧间编码算法降低28%~48%;基于对象标志位的视频解码能生成用户感兴趣的检索视频,提高用户浏览效率。     

一种基于帧间和帧内宏块级的X264并行编码算法

结合H.264编码标准对X264编码器进行了分析与研究,目的在于提高编码速度,增强X264的实时性。在重点分析了宏块间数据依赖关系的情况下,针对帧间宏块级多线程并行编码的特点,本文提出了一种基于帧间和帧内宏块级的多线程并行编码算法。该算法在原有的帧间宏块级多线程并行编码的基础上,遵循宏块之间的空间相关性,为I帧内每行宏块创建单独的线程,实现了帧间和帧内宏块级并行编码,达到了多粒度并行的效果。实验结果表明,该算法在视频序列能够有效地编码和保持峰值信噪比变化不大的情况下,提高了编码的加速比,从而加强了视频编码的实时性。     

H.264/AVC帧内4×4块快速帧内预测算法

H.264引入帧内预测并采用率失真优化（RDO）技术来选择最佳帧内预测模式,提高I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,提出了一种基于DCT变换的能量函数的快速帧内预测选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和基本保持编码效率的前提下降低了近一半的编码时间。     

H.264快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测技术提高了I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,根据预测模式算法的特征提出了一种基于像素边缘矢量方差及子块宏块映射关系的帧内预测模式快速选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和比特率大致不变的前提下,极大地降低了帧内预测编码的计算复杂度。     

一种基于HEVC帧内预测模式快速选择算法

在保证编码性能前提下减少帧内编码复杂度是当前研究的热点。因此一种帧内预测模式快速选择算法被提出。首先基于边缘方向强度,将帧内预测模式按照基本方向进行初筛,然后结合累积梯度和最终确定帧内预测模式,从而降低了率失真优化所带来的计算复杂度。实验结果表明,整体编码时间相对于参考算法减少大约20%~25%。     

A robust without intra-frame distortion drift data hiding algorithm based on H.264/AVC

This paper presents an improved robust data hiding algorithm based on BCH syndrome code (BCH code) technique and without distortion drift technique. The BCH code technique, which can correct the error bits caused by network transmission, packet loss, video-processing operations, various attacks, etc., encodes the embedded data by using BCH code before data hiding. The without distortion drift technique in this paper is that we exploit several paired-coefficients of a 4?×?4 discrete cosine transform (DCT) block to accumulate the embedding induced distortion, and the directions of intra-frame prediction are utilized to avert the distortion drift. It is proved analytically and shown experimentally that the new data hiding algorithm can get more robustness, effectively avert intra-frame distortion drift and get high visual quality.     

基于边界纹理一致性的帧内模板匹配预测算法

提出基于边界纹理一致性的视频帧内模板匹配预测算法,根据图像内容纹理的一致性,在绝对差和(或均方差)的基础上,引入边界纹理一致性约束,形成新的模板匹配准则,以增强模板匹配预测与当前块周围像素之间的相关性,提高模板匹配预测的准确性。实验结果证明,该算法相对于帧内模板匹配预测算法,编码效率平均提升0.11 dB,最高能提升0.17 dB。     

基于线性插值填充的帧内运动补偿

帧内运动补偿被认为是H.264/AVC中具有潜力的改进方向之一。提出了一种线性插值填充算法来改进帧内运动补偿的编码效率。与Dong等人提出的自适应填充算法相比,线性插值填充能更精确地预测出填充区域内的像素,从而使得帧内运动补偿效率更高。实验测试表明,基于线性插值填充的改进算法可以使帧内运动补偿块数量增加4.58%~84.7%,从而令帧内编码的率失真性能得到提高。     

H．264帧内预测模块在TMS320C6416上的并行实现

本文结合DSP芯片TMS320C6416的结构特征，在分析H．264帧内预测模块并行特性的基础上提出了H．264帧内预测模块的并行实现方法。工程实践结果表明，并行处理效果比较理想。     

H.264中4×4块的快速帧内预测算法

视频压缩标准H.264/AVC的压缩率很高,但其算法复杂,编码时间较长。针对帧内4×4块提出基于方向预测模式度量的快速预测算法,通过对当前4×4块帧内预测方向的度量,利用相邻块和相邻方向预测模式的相关性进行帧内模式预测。实验结果表明,与全搜索算法相比,在采用全I帧编码的情况下,该算法的编码时间减少43%,输出的视频比特率仅增加0.8%,且PSNR基本保持不变。     

基于时间相关的H.264帧内预测算法*

为了降低H.264编码器的计算复杂度,提出了一种快速帧内预测模式选择算法,通过分析帧内预测模式在时间和空间上的相关性,将已编码帧中宏块的帧内预测模式作为当前宏块的候选预测模式,减少了计算的开销。实验结果表明,在图像性能和码率变化不大的情况下,编码时间减少约10%,有利于实时编码的实现。     

基于JPEG-LS帧间扩展的图像无损压缩算法

介绍了JPEG—LS帧间三维扩展的无损压缩算法，分析算法原理和性能在帧间扩展上的改进，给出了帧间编码的基本预测模板。在考虑邻域像素的相关性的基础上，采用自适应选择帧间／帧内预测与运动补偿技术实现了压缩比的提高。通过实验，对帧内压缩与帧间压缩在压缩比与运算复杂度作出了定性和定量的分析比较。     

基于小波变换的新型帧内模式预测快速选择算法

为了进一步提高视频的压缩比,提出了一种基于小波变换的新型帧内模式预测快速选择算法。该算法利用小波变换后的低频子图结合改进后的Pan算法作帧内模式选择,由此判断宏块中每个4×4予块可能的预测模式。实验结果表明,该方法在保证了视频图像良好效果的情况下,H．264／AVC帧内编码速度得到显著提高。     

一种快速帧内预测算法

为进一步提高帧内预测的编码性能,提出一种新的帧内预测算法。该算法对用于预测的参考像素进行相似度检测,当参考像素相似度高时,直接使用平均模式预测,省去了用于编码预测模式的比特,节省了码率,并降低了计算复杂度。实验结果表明,该算法在同样的峰值信噪比(PSNR)下,平均码率降低了1.42%,编码速度提高了32.1%。