TZSearch算法分析和性能改进方法

研究和改进多视点视频平台（JMVC,Joint Multi-view Video Coding）中的TZSearch快速搜索算法。首先介绍TZSearch算法原理、宏块最优匹配点分布特点及阈值设置方法,然后根据多视点视频帧间和视间的不同特性,结合钻石搜索算法和光栅搜索算法的特点及TZSearch中阈值设置规律,提出了两种改进的TZSearch快速搜索算法。实验结果表明,针对不同特性的序列进行测试,在保证重建视频质量与编码比特率的前提下,相比原算法,两种改进后的算法效果明显,总编码时间可减少30%-50%。     

基于视频时空相关性的帧内预测模式抉择

提出了一种帧内预测模式抉择方法,利用视频图像的时间相关性和空间相关性,选择部分预测模式对图像块进行帧内预测处理和编码,减少编码的计算复杂度,保持其原有的编码效率。同时提出了一种复杂度分级方法,通过准确控制帧内预测的复杂度,以匹配通信终端有限的计算资源。该方法在AVS-M平台中进行了验证。     

结合肤色分割与平滑的人脸图像快速美化

目的 针对目前人脸图像美化算法存在的对于细节丰富的眼睛和头发等区域处理过度平滑,美化后的图像整体美化效果较差等问题,提出一种基于肤色分割与平滑人脸图像的美化方法。方法 首先对脸部瑕疵特性,用双指数边缘保护滤波器平滑人脸图像的瑕疵,与此同时很好保持图像边缘信息;再通过利用色度直方图自适应快速检测、修正、分割肤色区域;然后利用拟合高斯羽化皮肤区域生成蒙版,融合平滑图像和原图像,保留图像头发背景等细节信息;最后基于人像美感标准,对皮肤亮度通过拟合log曲线实现快速自适应调整人脸图像亮度,增强眼睛等细节,从而快速实现人脸图像美化方法。结果 通过与其他人像美化算法相比较,在保留边缘方面,该算法更有效地对皮肤边缘上的瑕疵进行平滑,达到更好地美化人脸图像;而在时间复杂度方面,相对于前人的算法,计算速度快12倍,实现快速美化人脸图像。结论 该算法适应能力较强,对大部分人脸图像的脸部瑕疵完美去除的同时达到背景信息不变,肤色美白自然,使整体美化效果显著;尤其是细节丰富的边缘区域平滑适度,具有一定的实用性。     

消除halo效应和色彩失真的去雾算法

目的 雾天条件下采集的图像存在低对比度和低场景可见度的问题,传统的去雾算法易产生halo效应和色彩失真问题。为此,结合大气散射光特性提出一种基于相对总变差的图像复原方法。方法 首先从大气散射光与纹理信息无关的角度出发,利用相对总变差分离图像主结构和图像纹理信息准确估计大气耗散函数,通过引入一个自适应保护因子来避免复原图像的色彩失真问题,最后由大气散射模型计算复原图像并进行图像的亮度调整,得到一幅清晰无雾的图像。结果 通过与经典的去雾算法比较,表明该方法可以有效避免halo效应和天空颜色失真等不足,并且在图像的深度突变处也能得到很好的去雾效果。结论 实验表明该算法的场景适应能力较强,时间复杂度与图像的大小成线性关系,相比于前人的算法在计算速度上有一定的提高。     

帧内预测编码的模式抉择与复杂度分级方法

本文提出了一种帧内预测模式抉择方法，利用视频图像的时间相关性和空间相关性，选择部分预测模式对图像块进行帧内预测处理和编码，减少编码的计算复杂度，保持其原有的编码效率。同时提出了一种复杂度分级方法，通过准确控制帧内预测的复杂度，以匹配通信终端有限的计算资源。最后该方法在AVS-M平台中得到了验证。     

基于图像序列分析的全局直方图均衡

针对传统直方图均衡算法的不足，如增强过度，均值漂移和细节丢失等，本文提出了一种基于图像序列分析的全局直方图均衡算法。受到CLAHE的启发，本文设计了两种数学模型。图像渐变模型将输入的单张图像输出为质量渐变的图像序列；再根据序列图像的统计指标，经过混合优化模型计算出最优控制参数。为了提升主观感知效果本文提出了一种直方图后处理方法，最后根据修正后的的直方图进行均衡化处理。实验结果表明:本文算法的结果图像具有较好的主观感受度和客观评价值，并且优于近年来提出的直方图均衡改进算法。      

基于统计结构梯度特征的行人检测

针对自然背景下的行人检测问题,从人体最显著的轮廓信息出发,提出一种基于统计结构梯度(SSG,Statistical Structural Gradient)的行人检测算法。采用支持向量机(SVM,Support Vector Machine)算法对数据库中行人样本的SSG特征进行训练,得到行人检测分类器。提出的SSG算法在sobel图像中仅做结构统计和角度幅值计算,能够采用积分图加速行人检测速度。对INRIA数据库中的288张样本进行测试,误检率(FPPW,False Positives Per Window)为10-5,检测率等于90.89%。     

基于局部显著性特征的人体检测方法

通过分析人体轮廓的性质,结合Sobel算子、HOG和LBP算子,提出一种基于脊模型的局部显著性特征提取方法,该特征将人体轮廓的方向特性和结构特性有机结合,属于一种多属性融合的人体描述方法。在人体梯度空间中,通过使用改进的LBP算子和简化的梯度方向直方图进行特征的提取、训练和识别。实验表明,使用该特征可有效的减少计算复杂度,提高行人检测速度;但与HOG相比,由于描述人体的特征维数较少,因此人体识别的检测率还有待提高。     

粒度区分和可调的无线流媒体可靠传输策略

为实现无线接入流媒体可靠传输和降低应用层设计复杂度,提出结合交织编码和RS编码,实现对应用层数据有效的分帧/重组,区分数据重要级别并采用不平等粒度的保护,支持根据信道状况对保护粒度和帧长度的自适应调节.该策略增强了传输层功能,实现了灵活的数据保护方式,显著提高了无线流媒体的传输质量.     

一种复杂度可分级的帧内预测方法

提出了一种复杂度可分级的帧内预测方法.利用相邻图像块纹理的相关性,选择概率大的部分预测模式对当前图像块进行处理,实现帧内预测复杂度的初步分级;然后根据复杂度冗余的大小,选择更多的预测模式进行处理,实现复杂度的精细分级.实验表明:本文方法不需要额外开销,可实现帧内预测复杂度的任意分级.