运动补偿时域滤波中基于残差图像滤波的更新策略

现有的比较成熟的可伸缩编码框架是基于运动补偿时域滤波技术的。改进了运动补偿时域滤波中的更新操作，并引入去块滤波。更新操作过程中，要求更新块中的像素所对应的预测运动向量完全一致，否则不参与更新操作。更新操作前，对残差图像在边缘级和采样点级进行滤波控制。通过对高通信号的去块滤波，减少更新块中的伪边界成分，同时减轻块效应对后继预测操作的影响，改善编码效率。实验结果表明该方法能够改进图像的主观质量，提高低运动量的图像序列的编码性能。     

编码曝光图像的L0正则化去模糊重建方法

目标的运动会导致其成像模糊。为了从模糊的图像中恢复清晰的目标图像,本文采用了编码曝光成像技术。与传统相机成像中快门一直处于开启的状态不同,编码曝光相机成像是在快门开启和闭合转换过程中成像。由于在时域快速转换的编码等效为频域较宽的滤波器,因此编码曝光成像有效地保留了目标的高频信息。为了从编码曝光图像中清晰地复原图像,本文设计了能保留图像高频细节的L ₀正则项约束的图像重建和模糊核估计方法。通过待重建图像与模糊核的交替迭代更新来完成图像重建。仿真合成图像和实际采集图像的实验表明,本方法对多种运动产生的模糊均有良好的图像复原效果。     

一种快速的帧场自适应编码算法

为提高隔行扫描视频的压缩效率,提出一种快速的帧场自适应编码算法。计算每个宏块对在帧、场模式下与前一帧相同位置宏块对的差异度,由此确定每个宏块对的编码模式,根据一幅图像中场宏块对与帧宏块对的统计信息,确定图像的运动剧烈程度,对运动剧烈的图像采用场编码,否则采用帧编码。实验结果表明,该算法在获得较高压缩率的同时,能降低计算复杂度。     

基于小波变换的视频压缩新方法

提出了以小波变换为核心技术的视频压缩系统的具体实现方法，设计了系统的整体框架，对各个模块都提出了改进和具体实现的算法。对于帧内图像的编码，提出了Mallat小波变换的改进延拓算法，加入了感觉加权量化。对于帧间图像的编码，针对低码率电视会议的特点改进了三步搜索法，在保持低复杂度的基础上提高了搜索的精度，同时为了提高编码效率，对运动补偿后的残差图像也进行小波编码。实验表明，这种算法的性能优于传统的视频压缩方法。     

一种提高可伸缩性视频编码质量的有效方法

可伸缩性视频编码(SVC)技术和运动补偿时间滤波(MCTF)技术分别是图像和视频处理及可伸缩视频编码领域的新的研究方向，近年来取得了很多成果。该文介绍了MCTF的有关概念以及相关实现方法，并在此基础上提出了一种改进的实现MCTF的方法。实验结果表明，在同样的压缩率下由改进的MCTF重构的图像比传统的MCTF重构的图像能取得更好的质量。     

基于残差分布特性的运动补偿算法

视频编码中离散余弦变换(DCT)对自然图像有很好的去相关性，而对运动残差的去相关性较差。针对DCT对残差编码效率较低的缺陷，该文提出一种基于残差分布特性的运动补偿算法，即将残差中所有非零量化DCT系数分为I/P系数，针对不同类型的DCT系数进行分类(帧内或帧间)运动补偿。在MPEG4的编码质量对比实验中，推荐算法比标准算法提高了2 dB以上，从而表明推荐算法能有效地提高运动残差的编码效率。     

联合优化PSF估计与可逆性编码的去运动模糊

针对传统相机捕获的图像去运动模糊性能不稳定的问题,对编码相机的原理和编码策略进行研究,提出了一种基于相机优化编码和图像有效边缘的点扩展函数(Point spread function,PSF)估计与去运动模糊方法。首先,对传统相机的alpha蒙板去模糊方法进行研究,并将其扩展到编码相机的去运动模糊;然后,对影响去模糊性能的编码因素进行分析,找出适宜于PSF估计和可 逆性的最优化编码;最后,对一种基于有效边缘和最大后验分布的PSF估计方法进行改进,并以有效的边缘梯度为空间先验信息采用由粗到精的迭代方式完成图像的去运动模糊。基于仿真模糊图像与真实模糊图像的实验结果表明,本文方法能够有效地估计PSF,并且去运 动模糊方法的性能优于当前技术条件下的其他方法。     

一种无线信道多描述图像编码算法

提出了一种新的图像多描述编码算法，给出了多描述分解的算法和规则，并结合运动补偿时间域滤波(MCTF)进行多描述间的编码，针对无线信道的特点提出了多描述间分层的概念，以适应无线信道传输。实验结果表明，提出的空域分层多描述图像编码(spatial-layer multiple image coding, SL-MDIC)算法有效地利用了MCTF编码的特点，提高了中央信道的编码性能，同时对于收到单个描述或部分描述，解码的图像仍能获得较好的重构图像。     

基于上下文块的隐空间图像动画技术

图像动画方法通常是指将驱动视频的运动“复制”给源图像,使源图像获得与驱动视频相同的运动,让静止图像动起来。然而,以往的图像动画方法通常需要提取标签、光流、语义图等结构信息,如果源图像和驱动视频具有较大的外观变化,就会难以保留源图像的身份信息,生成伪影和错误的运动。基于此,提出了基于上下文块的自监督隐空间图像动画方法,通过隐空间中的线性导航使图像动画,由隐空间编码的线性位移来生成驱动视频的运动。在编码部分引入上下文模块能够更加准确地对源图像和驱动图像进行编码,生成准确真实的图像动画。实验分析表明,该模型在VoxCeleb2、Celeb-V2和Ted-talk谈话数据集上系统地和显著地优于其他方法。     

一种基于H．264／AVC的快速运动估计算法

提出了一种基于运动特性的自适应快速运动估计算法。该算法充分利用视频图像序列的运动特征进行运动模式判定，实现了一种简单高效的搜索方法，并且根据不同的运动模式动态改变搜索策略。实验表明，新算法在保证重构图像质量的前提下．编码速度有了显著的提高，更适合于实时应用。     

结合压缩感知理论的快速分形编码

针对分形编码因为高压缩比所造成的编码失真以及编码时间过长的问题,提出了结合压缩感知理论的快速分形编码算法.该算法基于小波变换系数的特性,对变换后的低频子图分形编码,再根据压缩感知理论高效采样编码的特点以及低频差值子图及其它子图的稀疏性,通过压缩感知理论对低频差值子图及其它子图采样再编码,弥补分形解码后图像的失真和细节信息的缺失.实验结果表明,该算法不仅缩短了编码时间,而且在压缩比相当的情况下,能够获得高质量的重构图像.     

一种基于分形小波变换的工业电视图象编码方法研究

通过分析工业电视图象的特点,提出了一种基于分形小波变换编码的工业电视图象压缩方法,从而较好地解决了分形编码只能压缩静止图象的不足,该方法不仅适合于煤矿工业电视图象压缩,而且还可用于其它背景区图象相对静止的工业电视图象的压缩编码,实验结果表明,该法可取得较高压缩比和峰值信噪比,因此具有实用价值。     

一种基于小波包变换的分形编码方法

利用小波包分析对高频部分进一步分解的特点,尝试将分形编码和小波包变换相结合来进行图像压缩。首先将图像进行小波包分解,然后对高频部分采用基于小波变换的压缩,对低频部分进行分形压缩。计算机模拟试验表明,采用上述改进方案,与基本分形编码相比,编码速度提高了20倍左右,且重建图像的主观保真度更高。     

智能交通卡口监测系统的图像序列压缩编码

根据智能交通卡口监测系统网像序列的特点,提出一种基于车辆目标检测与运动估计的灰度图像序列压缩编码方案,该方案分为帧内编码和帧问编码2个部分.帧内编码,即静止图像编码,采用多级树集合分裂算法对图像的提升9/7小波变换系数进行编码.帧间编码则提取图像序列中的车辆目标,应用双线性插值方法,根据前一帧中的匹配目标预测当前帧中的...     

一种基于小波分析的多分辨运动补偿视频编码器的设计

为了在甚低比特率下实现对数字视频的有效压缩和编码,提出了一种混合的多分辨运动补偿零树视频编码方案。在该编码方案中,运动矢量的获取采用了可变块大小的多分辨运动估计算法,运动估算在小波域中进行。编码器的核心部分是同基于内容的自适应量化方法相结合的预测误差帧的小波零树编码,它产生了一种具有嵌入特征的比特流,从而为精确的速率控制和基于内容的位流调节提供了可能。基于上述编码方案的实验表明:在甚低比特率下,所提出的编码方案在峰值信噪比和恢复视频的主观质量方面都具有较好的性能。     

基于CSCW的静态图像编码压缩算法

图像编码压缩会引起失真。在研究静态图像编码压缩问题中,针对传统的编码算法只能在压缩比和失真之间取舍,不能获得较大压缩比又获得较好失真效果,很难适用于类似计算机支持协同工作的环境。为了解决上述问题提出一种行程长度编码的方式保证失真效果,同时又可以利用小波变换编码算法的特性来提高压缩比的编码算法,以行程长度编码和小波变换编码分别压缩图像的不同区域完成编码压缩。试验检验表明算法速度快、压缩比高、失真小(感兴趣区域可以无失真)结果获得较高压缩比同时失真较小,可用于特殊环境的编码压缩。     

基于小波变换和快速矢量量化的InSAR图像压缩

提出了一种基于小波变换和快速矢量量化的InSAR图像压缩编码方法。在小波变换域内,根据InSAR图像的统计特征进行非线性量化后,再进行小波树快速矢量量化压缩编码;并应用门限技术抑制图像噪音。实验结果表明：该方法对InSAR图像压缩效果明显优于EZW和SPIHT方法。     

基于DSMVQ和S+P变换的图像压缩算法

提出了一种用于图像压缩的动态边匹配有限状态矢量量化(DSMVQ)算法,该算法通过S+P变换方法,对图像进行多级小波变换,利用3个方向上各自小波系数之间的相关性,构造符合图像特征的跨频带矢量,利用DSMVQ进行量化,采样了基于人眼视觉特性的加权均方误差准则,提高了图像的编码效率和重构质量。试验结果表明,该算法实现简单,在较低的编码率下,可达到较好的压缩效果。     

智能交通系统中图像融合与压缩技术

针对智能交通系统信息采集的需要,提出基于小波分析的图像融合和零树编码的小波图像压缩算法,利用小波变换将红外和可见光图像进行融合,利用各子带小波系数对图像恢复的重要程度和人眼的视觉特性对融合图像进行压缩,算法的实际应用提高了所采集的交通信息的完整性、统一性和容错性,并改善了智能交通系统的服务质量。     

一种基于改进EZW算法的图像压缩方法

在EZW算法的基础上提出了一种适合大型图像压缩的改进算法,该算法首先将巨型图像分解为若干幅小的图像块,对这些小图像子块进行小波变换后,先用EZW对其进行编码,再用Huffman技术对其进行二次编码。该方法既能够保证利用小波系数之间的层次关系,又能提高图像的压缩率。还提出了一种自适应读写图像的方法,根据图像的大小自动调用不同的读写方式,为大型图像在Web上实时发布和漫游提供了技术基础。