基于量化系数均方误差准则的运动估计算法

提出了一种基于量化系数均方误差匹配准则的DCT域运动估计视频编码算法.算法中采用了一种新的运动估计匹配准则,该准则在DCT域内计算逆量化的残差均方误差值.由于该准则已考虑到量化噪声对运动残差能量的影响,因此与传统编码算法相比较,在图像质量基本不变的前提下码率更低.仿真结果显示,基于量化系数均方误差准则的DCT域运动估计算法具有较高的编码效率.     

视觉加权的率失真优化死区调整算法

提出了一种基于人眼视觉模型加权的率失真优化自适应调整量化器死区算法。该算法应用率失真优化技术自适应地调整量化器死区的大小,提高量化器的编码性能,改进后的量化器在高码率下增益可以达到1dB以上。通过将人眼视觉模型引入率失真代价值的计算,进一步提高了量化器的主观性能。在H.264上的软件模拟结果表明,该算法不但能有效提高视频的主观视觉质量,而且在相同主观质量条件下平均能够节约10%的码率。     

基于人类视觉系统的宏块级自适应频率加权算法

为提高视频编码主观质量,满足人类视觉特性,降低编码比特率,提出一种基于人类视觉系统的宏块级自适应频率加权算法。该算法利用人类视觉系统频率敏感性、视频图像内容特征和人眼对不同视频内容敏感度不同特性,定义了三种频率加权策略,并根据相邻宏块划分方式和预测模式为不同宏块选择不同的加权策略,实现了逐宏块更新量化矩阵。实验结果表明,本文算法在不引入更多计算复杂度的同时,较大程度提高了视频主观质量;与无频率加权算法相比,在相同主观质量下,降低约11%的编码比特数。      

基于变换域Wyner-Ziv视频编码的有效重建算法

为了减少分布式视频编码系统重建值与真实值之间误差,提出了基于变换域Wyner-Ziv视频编码最小均方误差(MMSE)重建的一种有效重建算法.该算法充分利用视频帧间相关性,对MMSE重建算法积分区间做出调整,当边信处于解码值对应量化区间之内时,在量化区闻内利用MMSE重建;当边信息处于解码值对应量化区间之外时,对量化区间做出调整,在改进后的区间利用MMSE重建.实验结果表明,与最佳重建最小均方误差重建算法相比,该算法可以有效提高解码视频的平均PSNR.     

人眼视觉特性与视频编码压缩技术

讨论人眼视觉系统的一些特性,以及该特性对图像子采样、变换编码、预测编码、量化等视频编码压缩技术的影响.     

运动视觉跟踪的三维虚拟平台设计与实现

由于运动视觉跟踪对象随机性和多样性的特点,使得传统运动视觉跟踪的三维虚拟平台无法准确还原运动物体跟踪画面,决策误差较大。因此,构建还原精度与可应用性较高的运动视觉跟踪的三维虚拟平台。该平台由运动视觉跟踪监测模块、视频处理显示模块、运动视觉三维转换模块和计算机组成。利用运动视觉跟踪检测模块中的摄像机模拟人眼,进行运动视觉跟踪,将其转换成三维坐标视频文件。视频处理显示模块进行三维坐标视频文件的处理和显示工作,将视频文件的编码传输到运动视觉三维转换模块。运动视觉三维转换模块将视频编码转换成三维虚拟图像,为使用者提供决策信息。软件给出了非线性跟踪下,三维虚拟画面的生成流程图,以及AM209mm视频处理器修正运动视觉跟踪画面的算法语言。实验结果表明,所设计平台具有较高的还原精度与可应用性。     

基于视觉特性的视频压缩预处理方法的研究

视频压缩的最根本目的是以尽量少的比特数来表征视频流,同时保证视频的主观质量,使其符合应用场合的要求.对于视频信号,人眼是最终的信号接收者,因此视频的编码压缩应当考虑人眼的主观视觉效果.基于此观点,本文讨论了利用人眼的视觉特性,对视频进行处理优化后再进行正常的编码压缩传输.实验结果表明,本文采用的预处理算法在提高压缩比的同时可以有效地保证视频质量;在对原始视频进行相同程度压缩时,本文算法预处理后获得的视频主观质量明显好于原始直接压缩.     

基于人眼视觉特征的MPEG码率分配算法

在ＭＰＥＧ－２ＴＭ５建议的三步自适应量化策略的基础上,提出一种基于人眼视觉特征的ＭＰＥＧ－２视频编码自适应量化算法（ＰＡ算法）,使ＭＰＥＧ－２的码率分配能基于人眼的特征,即对不同运动速度的物体人眼的细节分解力各不相同。因此可以为不同运动速度的物体分配不同的量化步长,从而提高静止部分图像的分解力,再现图像的主观质量,使之符合人眼特征。     

自适应分区DCT/DWT低码率视频编码算法

为了降低低码率视频编码算法的块效应与环效应，提出了一种基于自适应分区余弦变换／子波变换和重叠运动补偿的视频编码算法，首先给了一种空－是相关自适应运动估计算法，有效降低运算复杂性，然后通过过层游动窗块区域形成算法检测现帧间预测误差场的高能量区域，对大区域进行了子波变换和量化，对零散区域进行余弦变换和量化，根据人类视觉系统（ＨＶＳ）的空－频和时－频特性，给出基于ＨＶＳ的量化模型，以期在信噪比约束下获得     

一种基于变换域Wyner-Ziv视频编码的有效重建算法

为了减少分布式视频编码系统解码后重建值与真实值之间误差,提出了基于变换域Wyner-Ziv视频编码最小均方误差(MMSE)重建的一种新的有效重建算法。该算法充分利用视频帧间相关性,对MMSE重建算法积分区间做出调整,当边信处于解码值对应量化区间之内时,在量化区间内利用MMSE重建;当边信息处于解码值对应量化区间之外时,对量化区间做出调整,在改进后的区间利用MMSE重建。实验结果表明,与最佳重建最小均方误差重建算法相比,该算法可以有效提高解码视频的平均PSNR。