基于DCT域的MPEG—2视频色度格式转换

提出了一种新的基于DCT域的MPEG-2码流转换算法，该算法与现有算法，即通过解码、空域采样率转换来设定新的码流参数，再编码的算法相比，无需IDCT、DCT操作，便可在DCT域实现码流转换，而且省去了运动矢量估值和运动补偿过程，不仅节省了大量帧存和减少了运算量，而且更具有实时性的优点，对MPEG-2 MP@ML到4：2：2Profile@ML码流转换算法实例的分析和现实表明：该算法能简单有效的实现压缩域码流转换，其思想同样可广泛用于其他基于DCT压缩图象的采样率转换、线性滤波等任务。     

基于H．264压缩域的实时运动对象分割算法

在压缩域内直接分割运动对象对于有实时要求的应用而言是十分必要的，H．264以其优越的压缩效率已经在许多应用中逐渐取代了MPEG-2／4，但有关在H．264压缩域内进行运动对象分割的研究还很少。为此提出了一种从H.264压缩域实时分割运动对象的算法，该算法首先对从H．264视频中提取出的原始运动矢量场进行时域和空域的归一化，接着通过对连续多帧的运动矢量场进行累积来增强显著的运动信息；然后对累积运动矢量场进行全局运动补偿，同时利用快速的统计区域生长算法按照运动相似性将其分割成多个区域；最后利用运动矢量场的方向角直方图来判断出属于运动对象的分割区域，以组成运动对象。通过对多个MPEG-4测试序列的实验结果表明，该方法不仅能够从H．264压缩域中实时地分割出运动对象，且具有良好的分割质量。     

基于EM聚类的H.264压缩域视频对象实时分割算法

从压缩域直接分割视频对象比传统的像素域分割具有快速高效的特点,目前已有不少从MPEG域分割的方法,但从H.264压缩域分割的甚少。为此提出一种基于H.264域的实时分割运动对象方法,该算法先对当前视频帧进行全局运动估计和补偿,然后对4×4的运动矢量场进行分类处理,最后对非零运动矢量使用改进的EM聚类分割算法。本文算法对多个视频序列进行了实验,结果表明,该算法针对静止背景和运动背景的视频序列都能达到较精确的实时分割。     

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.     

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。     

面向小运动目标的压缩域跟踪方法

压缩域跟踪是直接从压缩码流中提取运动矢量和块编码模式来实现目标对象的跟踪.针对现有压缩域跟踪方法对小运动目标跟踪性能较差的问题,本文提出了一种面向小运动目标的压缩域跟踪算法.在分析现有算法不足原因的基础上,本文从起始帧掩模的获取、离群值边界的设置和预测跟踪小目标的边缘控制三个方面提升小目标跟踪的性能,并通过数据驱动的方法寻找到块编码感知的系统参数优化.所提算法在三个小目标视频序列上进行了测试,实验结果表明,与其它压缩域跟踪算法相比,本文算法可以有效地提高小运动目标跟踪的准确率和F度量.     

基于图割的压缩域运动对象提取

随着在视频监控等方面的应用,视频数据量不断增加,如何快速有效地处理和分析视频内容仍然是一个亟待解决的问题。目前的运动对象提取通常采用像素域的分析方法,虽然有较好的主客观效果,但由于计算复杂度高,在实际应用中有诸多限制。因此,提出了一种基于图割的压缩域运动对象提取算法。该算法基于4×4分块的高斯背景建模,得到视频帧中各子块的初始概率,结合运动矢量（Motion Vector）信息构造压缩域图割能量函数,利用图割算法对前景区域进行修正,从而实现对运动对象的快速提取。与其他运动区域提取算法的对比实验表明,该算法具有较高的准确率和较低的计算复杂度,具有较高的实际使用价值。     

基于H.264的运动对象快速分割算法

提出一种视频的压缩域与像素域特征结合的运动对象分割算法。该算法在压缩域对运动矢量场进行时空域滤波和累加处理,用空域差异度分割算法提取出运动对象区域,把提取得到的运动对象区域经一定的扩展映射到像素域,在像素域中使用基于高斯的马尔可夫随机场模型细分割运动对象。实验结果表明,该算法分割效率高,分割的运动对象完整性好、精度较高。     

基于自适应可分离卷积核的视频压缩伪影去除算法

针对目前视频质量增强和超分辨率重建等任务中常采用的光流估计相关算法只能估计像素点间线性运动的问题，提出了一种新型多帧去压缩伪影网络结构。该网络由运动补偿模块和去压缩伪影模块组成。运动补偿模块采用自适应可分离卷积代替传统的光流估计算法，能够很好地处理光流法不能解决的像素点间的曲线运动问题。对于不同视频帧，运动补偿模块预测出符合该图像结构和像素局部位移的卷积核，通过局部卷积的方式实现对后一帧像素的运动偏移估计和像素补偿。将得到的运动补偿帧和原始后一帧联结起来作为去压缩伪影模块的输入，通过融合包含不同像素信息的两视频帧，得到对该帧去除压缩伪影后的结果。与目前最先进的多帧质量增强（MFQE）算法在相同的训练集和测试集上训练并测试，实验结果表明，峰值信噪比提升（ΔPSNR）较MFQE最大增加0.44 dB，平均增加0.32 dB，验证了所提出网络具有良好的去除视频压缩伪影的效果。     

一种基于形态变换的小波分解运动补偿编码新算法

基于图象小波变换系数的多分辨率运动估值／补偿算法在信噪比、压缩率和视觉质量方面都比传统的＂时域运动补偿＋ＤＣＴ”算法好，特别是对图象多分辨率和传输多码率的支持非常适合现今通信网的要求。但是算法中巨大的运动估值运算量制约了它的实际应用。使用潜在运动区进行运动估值是减少运算时间的可行方法之一。我们根据图象序列的运动内容在小波变换域呈现的方向性和局部性的特点，提出了一种基于形态变换的小波分解运动补偿新算法。该算法利用形态变换运算提取潜在运动区，使运动估值只集中在运动发生的区域进行，在保持一定的补偿误差时大大降低了运动估值时间，实验结果证明了新算法的有效性。     

典型视频镜头分割方法的比较

视频镜头分割作为视频处理的第一步,一直受到学者的关注和重视,数十年来已提出了大量的算法。该文对几种常用的视频分割算法作了综述,分析了基于直方图的算法、基于运动的算法、基于轮廓的算法、以及直接针对压缩视频的算法等典型算法的特征,并详细研究了各种算法中帧差异值的计算和阈值设定的方法,比较了它们的优缺点,最后对视频分割算法研究作了展望。     

DCT域中任意比例的图像上下采样算法

在许多实际应用中, 为了满足传输信道和终端显示设备的要求, 需要通过上采样和下采样来改变图像的尺寸. 压缩域中的图像上下采样可以在空域中进行, 然而, 直接在压缩域中实现将更为快速. 本文根据空域中块与子块的相互关系以及酉变换对矩阵乘法的分配率, 提出了 DCT 域内任意比例图像上下采样算法. 与现存的算法相比, 本算法具有较高的信噪比, 较低的运算复杂度, 并适用于帧内与帧间编码的不同情况, 可应用于不同视频编码转码的实时处理.     

基于模糊控制系统的机械臂自适应控制算法设计

针对现有机械臂控制算法,在轨迹控制和精度补偿方面存在的不足,设计了一种基于模糊补偿系统的自适应控制算法。先在笛卡尔空间内分析了机械臂的空间动力学运动过程,并得出机械臂运动中的最优力矩值,构建模糊控制规则并设定模糊子集;对经典模糊理论进行优化,引入可变论域思维在机械臂运动过程中,系统会实时反馈末端执行器行动轨迹,并实施动态化补偿;基于自适应算法对可变论域模糊控制器进行二次优化,修正模糊规则并校正模型的控制量参数,提升和改善整个机械臂系统的控制精度。实验结果显示,模糊补充自适应控制算法在多关节和多连杆机械臂的角度控制和位移控制精度方面有较大的优势,同时各关节和连杆的运动相应时间仅为0.27s和0.20s。     

A Fast Algorithm for Reconstructing Motion-Compensated Blocks in Compressed Domain

Many advanced video applications require processing compressed video signals. For compression systems using the discrete cosine transform (DCT) with motion compensation, we propose an algorithm with adaptive low-pass filtering (ALPF) to reconstruct blocks with motion vectors in the compressed domain. Compared with the previous work, this algorithm is faster and reduces blocky artifacts caused by quantization.     

基于边界搜索的运动对象快速凸壳分割算法

目前在H.264/AVC压缩域分割领域中常用方法造成局部运动矢量(MV)缺失,而通过全局运动补偿来还原运动矢量导致其时间复杂度提高。为解决此问题,提出一种基于边界聚类的快速凸壳分割(BS-CHSTF)算法。该方法主要利用码流中的运动矢量场信息进行分割,首先,对MV利用时空域滤波(STF)对运动矢量进行预处理,采用八方向自适应搜索算法进行边界搜索确定运动连通域;然后根据每个连通域边界求解凸壳并对其进行连通域填充,之后利用运动矢量与距离信息设定聚类规则,对多个连通域进行聚类;最后,对其进行优化掩膜达到分割运动对象的效果。实验结果表明,与混合高斯模型(GMM)分割算法和压缩域蚁群算法(ACA)比较,在分割准确率上平均提高了近3%,甚至在运动矢量场严重缺失的情况下,提高了近20%;而在分割速度上平均提高了近25%。该方法着重于求得运动对象的完整性与快速性,在运动对象不完整的情况下,能够获得较好分割精准度。     

Digital Video Watermarking in P-Frames With Controlled Video Bit-Rate Increase

Most video watermarking algorithms embed the watermark in I-frames, but refrain from embedding in P- and B-frames, which are highly compressed by motion compensation. However, P-frames appear more frequently in the compressed video and their watermarking capacity should be exploited, despite the fact that embedding the watermark in P-frames can increase the video bit rate significantly. This paper gives a detailed overview of a common approach for embedding the watermark in I-frames. This common approach is adopted to use P-frames for video watermarking. We show that by limiting the watermark to nonzero-quantized ac residuals in P-frames, the video bit-rate increase can be held to reasonable values. Since the nonzero-quantized ac residuals in P-frames correspond to nonflat areas that are in motion, temporal and texture masking are exploited at the same time. We also propose embedding the watermark in nonzero quantized ac residuals with spatial masking capacity in I-frames. Since the locations of the nonzero-quantized ac residuals is lost after decoding, we develop a watermark detection algorithm that does not depend on this knowledge. Our video watermark detection algorithm has controllable performance. We demonstrate the robustness of our proposed algorithm to several different attacks.      

H.264中1/4像素运动估计快速算法的比较

高精度的匹配和补偿可以减少预测误差,提高视频图像的压缩效果。论文提出了一种纯比较式的快速半像素运动估计算法,把平均搜索点数降低到2,而重建图像的质量接近于现有的一些快速半像素运动估计算法。实验证明,新算法通过进行多阶亚像素运动估计,可以达到高精度的运动矢量,对H.264的1/4像素精度运动矢量估计有明显的效果。     

一种基于凸壳的压缩域运动对象快速分割算法

目前在H.264/AVC压缩域分割领域中现有的方法存在时间复杂度高,且分割运动对象不完整的问题,提出一种新的基于凸壳的压缩域运动对象快速分割(CHSTF)算法。该方法主要利用码流中的运动矢量场信息进行分割,即首先利用后向迭代累积对MV进行归一化处理,再利用时空域滤波(STF)算法对运动矢量场进行滤波得到稳定MV场,然后对滤波MV场求解凸壳并对其进行区域填充,最后对其进行优化掩膜达到分割运动对象的效果。本方法着重于快速求得整体运动对象,并获得较好分割精准度。实验表明,通过本方法能够较好地解决上述问题,并且在运动场严重缺失的环境下,相比传统方法,本方法能获得更好的效果。     

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。