基于显著性分析的立体图像视觉舒适度预测

分析了传统的基于全局视差特性的像视觉舒适度评价模型的不足,提出了一种基于显著性分析的立体图像视觉舒适度客观预测模型。首先,根据人眼的立体视觉注意力机制,利用协方差矩阵和Sigma特征集分别计算得到图像显著图和深度显著图,并组合得到立体显著图;然后,利用立体显著图加权得到立体图像视觉舒适度感知特征;最后,通过支持向量回归构造视觉舒适度预测函数,建立视觉舒适度感知特征和主观评价值之间的关系模型,从而预测得到立体图像视觉舒适度客观评价值。实验结果表明,本文评价方法的Pearson线性相关系数值达到0.79,Spearman等级相关系数值达到0.81,表明提出的模型更加符合人眼视觉特性,得到的客观评价值与主观感知具有较高的一致性。     

一种基于H.263的视频多描述编码方法

网络上传输图像与视频数据流所遇到的一个重要问题是信息包在传输过程中可能发生丢失或过度延时, 从而造成解码信号的视觉质量严重下降。多描述编码旨在通过对同一个信息源编码成多个具有一定相关性的比特流, 并在多个不同的信道上传输, 以改善不可靠信道上传输的图像与视频信号质量。提出了一种基于H. 263 的视频信号多描述编码方法, 实验结果显示了所提出方法的有效性。     

基于冗余小波变换的可扩展视频多描述编码

视频图像信息在不可靠信道上传输将引起丢包、误码以及延时等现象,严重影响了重建视频图像的质量;另外,在网络带宽、信道条件以及用户需求不同的传输环境下,迫切希望对视频图像进行可扩展性编码。将多描述编码技术与视频小波技术相结合,提出了一种新的视频编码方法,为解决上述问题提供一种新途径,实验仿真结果说明了这一方法的可行性与有效性。     

基于Contourlet变换尺度间相关的图像去噪

Contourlet域数据分析表明,信号的变换域系数在尺度间相关性高,而白噪声则呈弱相关或不相关。通过相关性强弱区分噪声与信号系数,并结合阈值函数,提出了基于Contourlet变换尺度间相关的图像去噪新算法。实验结果表明,新方法去噪后的图像比小波相关去噪算法的PSNR值更高,视觉效果更好,尤其适用于纹理轮廓丰富的图像去噪。     

基于块参考像素特征的快速帧内预测模式选择新算法

帧内预测是H.264采用的一种编码新技术。与以前的编码标准相比,H.264编码性能有了很大的提高,但同时编码复杂度和计算量也明显增加。该文研究了提高H.264编码速度的途径,着重分析了帧内预测模式快速选择的问题。经过分析发现,4×4亮度块的参考像素亮度值通常具有相似性,对应地,4×4亮度块的9种预测模式所得的预测结果也是相近的。根据4×4亮度块参考像素的这一特征,该文提出了一种基于4×4亮度块参考像素特征的快速帧内预测模式选择算法。实验结果说明了该文算法的有效性,与H.264编码器JM92相比,该算法的计算量减少了46%,而编码质量、PSNR和输出码率保持基本不变。