结合帧率变换与HEVC标准的新型视频压缩编码算法

相比于之前主流的H.264视频压缩编码标准,HEVC在保证重建视频质量相同的前提下,可以将码率降低近50%,节省了传输所需的带宽.即便如此,由于一些特定的网络带宽限制,为继续改善HEVC视频编码性能,进一步提升对视频的压缩效率仍然是当前研究的热点.本文提出一种HEVC标准编码与帧率变换方法相结合的新型的视频压缩编码算法,首先在编码端,提出一种自适应抽帧方法,降低原视频帧率,减少所需传输数据量,对低帧率视频进行编解码;在解码端,结合从HEVC传输码流中提取的运动信息以及针对HEVC编码特定的视频帧的分块模式信息等,对丢失帧运动信息进行估计;最后,通过本文提出的改进基于块覆盖双向运动补偿插帧方法对视频进行恢复重建.实验结果证实了本文所提算法的有效性.     

利用时空相关性的HEVC帧内编码块快速划分

目的 为了提升高效视频编码（HEVC）的编码效率,使之满足高分辨率、高帧率视频实时编码传输的需求。由分析可知帧内编码单元（CU）的划分对HEVC的编码效率有决定性的影响,通过提高HEVC的CU划分效率,可以大大提升HEVC编码的实时性。方法 通过对视频数据分析发现,视频数据具有较强的时间、空间相关性,帧内CU的划分结果也同样具有较强的时间和空间相关性,可以利用前一帧以及当前帧CU的划分结果进行预判以提升帧内CU划分的效率。据此,本文给出一种帧内CU快速划分算法,先根据视频相邻帧数据的时间相关性和帧内数据空间相关性初步确定当前编码块的编码树单元（CTU）形状,再利用前一帧同位CTU平均深度、当前帧已编码CTU深度以及对应的率失真代价值决定当前编码块CTU的最终形状。算法每间隔指定帧数设置一刷新帧,该帧采用HM16.7模型标准CU划分以避免快速CU划分算法带来的误差累积影响。结果 利用本文算法对不同分辨率、不同帧率的视频进行测试,与HEVC的参考模型HM16.7相比,本文算法在视频编码质量基本不变,视频码率稍有增加的情况下平均可以节省约40%的编码时间,且高分辨率高帧率的视频码率增加幅度普遍小于低分辨率低帧率的视频码率。结论 本文算法在HEVC的框架内,利用视频数据的时间和空间相关性,通过优化帧内CU划分方法,对提升HEVC编码,特别是提高高分辨率高帧率视频HEVC编码的实时性具有重要作用。     

基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测

视频帧率上转是视频时域篡改的一种常见篡改手段,它通过周期性地在两个视频帧中间插入中间帧的方式,实现将视频由低帧率转换到高帧率的目标.本文提出了一种基于光流周期特性的视频帧率上转篡改检测算法,首先将视频转为帧图像序列,然后采用Horn-Schunck光流法计算每帧图像每个像素点的光流矢量,并计算相邻帧图像光流的变化率.最后利用快速傅里叶变换对光流变化率数据进行频谱分析,根据最高谱线的幅值与平均幅值的比值阈值来判别视频是否经过篡改.实验表明,算法不仅能够准确识别待测视频是否经过帧率上转篡改,并且提高了视频压缩的鲁棒性能,具有一定的实际应用价值.     

基于运动矢量处理的帧率上转换算法

帧速率上转换主要是用来实现两个不同帧率视频扫描格式之间的转换。它可以应用于HDTV和低比特码率编码等应用场合。将场景检测引入到帧率上转换方法中,根据视频内容的变化来检测场景的变换,然后自适应地选择内插（Interpolation）/外推（Extrapolation）的方法,从而解决了传统运动补偿内插法针对序列剧烈运动或场景切换难以处理的问题。同时,结合残差能量的大小和运动矢量的相关性对运动矢量的可靠性进行分类,对不可靠运动矢量采用可变块大小运动估计进行重新搜索,不断更新运动矢量,逐步消除由于运动矢量的不准确带来的方块效应和边缘模糊现象。实验结果表明,算法较传统的插值算法对内插图像的主观质量和客观质量都有所提高。     

基于H.264运动矢量域的脆弱水印算法研究

针对H.264/AVC的编码特征,提出一种基于H.264/AVC低比特率视频流的脆弱水印算法。该算法在视频编码端的P帧经过运动矢量搜索和运动矢量预测之后,提取运动矢量残差,将水印嵌入在运动矢量残差中。在视频的解码端进行水印提取和检测,检测不需要原始视频的参与。该算法具有较小的码率变化、视频失真,以及较强的脆弱性。     

重构内部宏块在视频转换编码中的应用

视频空间分辨率下变换转换编码过程的运算量较大,受实时性、输出码率的限制,转换后的图像质量会有一定程度的下降。为了改善转换后码流的质量,同时又不会大幅增加计算量和输出码率,提出了综合考虑相邻宏块的运动矢量的集簇状态及其残差信息的情况,判断下变换后宏块纹理信息和运动矢量的失真情况,然后动态地选择一种转换编码算法。实验结果表明,使用该方案进行转换编码后,码流的质量有一定提高,同时避免了进行大范围运动搜索和引入大量内部编码的宏块。     

基于HEVC的车辆异常事件检测

当前传统交通事故检测和查阅主要通过人工监测的方法,这种方法效率低且实时性差,本文提出一种基于最新压缩域视频编码标准HEVC（High-efficiency video coding）的车辆异常事件检测方法。首先对HEVC码流中提取出的运动矢量信息进行运动矢量累积迭代和中值滤波的预处理,之后根据提取出的块划分信息和运动矢量信息计算运动对象的运动强度,然后根据运动强度值和八连通区域法提取出运动对象,最后根据空间距离法和运动强度判别法检测出视频序列中发生的车辆异常事件。实验证明,该方法可以准确地检测出视频序列中发生的车辆异常事件;对于有着快速移动的运动目标以及多个运动目标的视频效果更好。     

码率可分级小波视频编码算法的研究

对于多种视频传输业务,传统的分层可分级性已不能很好地满足要求,编码器需要提供码率可分级性.采用改进的零树小波编码算法生成了高性能的嵌入式码流,实现了一个码率可分级视频编解码器.而在码率可分级编解码算法中,同一码流需要在较大的码率范围内保持编码效率.目前的解决方案在目标码率提高时,重建图像的质量得不到有效的改善.指出了码率可分级编码算法不仅要考虑误差扩散问题,还要考虑帧间依赖关系,并提出了一种新的算法.实验结果表明,该算法使同一码流能在多种码率下提供更好的重建图像的质量,而且所提算法可用于其他采用运动补偿算     

一种基于JMVC参考模型的运动估计优化算法

运动估计(ME)是视频压缩编码中的关键技术,运动估计算法对视频质量、编码复杂度和码率都有直接影响。TZSearch算法是JMVC参考实现中一种基于混合模板的快速搜索算法。通过提高搜索起点准确度,采用基于视频运动特性的搜索策略,采取阈值设置和大小步长相结合等方法对算法进行优化。在多视点视频编码测试平台JMVC 8.5中对多视点视频序列BallRoom、Exit进行测试。实验结果表明,与JVMC的TZSearch算法相比,在保证视频重构质量和码率增加很少的情况下,本算法编码时间减少50%以上。     

外推结构无反馈DVC码率控制算法研究

针对现有内插结构无反馈分布式视频压缩（DVC）在大图像组条件下存在严重解码延时问题,研究了外推结构的无反馈DVC系统。在编码端,提出一种不等保护码率控制算法,该算法在编码端利用快速运动估计外推产生较高质量的边信息估计,根据比特平面误码率和比特平面重要性,实现比特平面级的码率控制;在解码端提出基于外推内插边信息更新的迭代解码优化,利用更新的边信息对每一分布式帧进行二次解码,在不增加传输码率的条件下进一步提升解码视频质量。实验结果表明,与现有无反馈码率分配算法相比,该算法能够更精确地分配码率,率失真性能提升0.6~1.8 dB,且解码视频图像的主观质量得到明显改善。     

跳帧转码的运动矢量合成研究

由于终端设备、通信网络的异构性，视频服务需要提供跳帧转码功能，而直接使用输入码流运动矢量的视频跳帧算法导致视频质量下降严重．在前向主导运动矢量选择算法的基础上，讨论了运动矢量合成时运动矢量越界和主导帧内块不同处理方法对视频质量的影响，提出基于帧内刷新结构的前向主导运动矢量选择算法．实验结果表明，该算法可以有效阻断错误漂移，降低码率，提高视频质量．     

道路交通场景监控视频编码研究

道路交通监控摄像机所能拍摄的最大场景范围已知,分析监控视频中交通流流动的规律,提出基于场景的压缩方法。通过运动在空间上的分布,建立运动能量图,取反获取掩模。改进HEVC编码方法,针对运动分布区域交通流的方向性强且运动剧烈特征,使用非对称模板改进TZSearch运动搜索算法;针对掩模区域运动性弱特征,提前设置运动搜索终止阈值。实验结果表明,与AVS2和MPEG-4编码相比,改进方法能够同时保证交通显著性以及压缩性能;与HEVC编码比较,改进方法的平均比特率节约、平均PSNR增效和平均时间节约分别为11.80%、3.90 dB和5.55%,车辆识别的准确率能够提高7.41%,增强了视频编码效率的同时强化了视频本身的分析性能。     

An early split and skip algorithm for fast intra CU selection in HEVC

The rapid development and increase of multimedia applications, as well as the demand for higher video-quality services at restricted resources such as storage capacity, transmission bandwidth and power consumption, has brought the urgent need for more efficient video compression techniques. The new video coding standard high efficiency video coding (HEVC) has a significant superiority over its predecessor advanced video coding (AVC). HEVC is reported to halve the bit rate with the same visual quality, or a better quality with the same bit rate when compared with AVC. Beside other improvements, HEVC significantly gets its power from the use of dynamic hierarchical quad-tree structure by partitioning the frames into smaller regions called coding units (CU), by means of a rate–distortion optimization process. However, this improvement yields to a dramatic increase of high computational complexity and increased encoding time, which primarily restricts its adaptation in real-time applications. In this paper, we proposed an early CU determination algorithm for fast encoder realization to reduce the encoding time which is the most important part of the standard standing for development. The experimental results show that the proposed algorithm has approximately 45 % encoding time saving with a 4.6 % bit-rate increment, on average.     

基于混沌和运动矢量的视频水印算法*

针对新一代视频压缩标准H.264,提出一种基于混沌置乱以及运动矢量域的视频水印方案.该方案在运动矢量域自适应嵌入水印和提取经过混沌置乱的水印信息,再经过置乱逆变换恢复得到原水印信息.混沌序列的伪随机性和初值敏感性为水印的安全性提供了保证.实验结果表明,主客观视频质量都与原始视频序列相当,码率误差小.     

基于率失真特性的视频编码优化算法

率失真(R-D)优化是视频编码器中一项关键技术,然而当前广泛采用的独立率失真优化远未达到全局最优性能.为了进一步提升高效视频编码(HEVC)的压缩性能,提出了一种结合率失真依赖性和率失真特性的二次编码优化算法.首先,采用原始HEVC的方法对当前帧进行第一次编码,从而得到当前帧消耗的比特数和每个编码树(CTU)单元的率失...     

基于运动矢量差（MVD）的CABAC新算法*

在H.264/AVC视频编码标准中,基于上下文的自适应二进制算术编码（CABAC）主要应用于主要档次中,并且具有较高的压缩效率。首先分析了CABAC编码原理和运动矢量差（MVD）各分量的上下文模型选择原理,而后提出了在帧间编码分割块尺寸下,充分地利用当前块MVD与当前块MV的相关性、当前块MVD与已编码相邻块MVD的相关性以及当前块MVD中各分量之间相关性的CABAC优化算法（CABAC₁算法）。通过实验表明:较基准CABAC算法,CABAC₁算法一方面能有效地降低2%左右的编码时间及确保了编码序列的视觉质量;另一方面能够有效地节约在编码中帧间编码帧的码流（比特流）,其中P帧平均节约了10%左右的比特流,B帧节约了5%左右的比特流。因此,CABAC₁算法是一种有效的优化算法。     

一种自适应的运动矢量精细化算法

针对跳帧视频转码中运动矢量合成算法可能引入较大运动矢量误差的问题,提出了一种自适应的运动矢量精细化算法,该算法根据误差大小将运动矢量分为两组,对误差较小的一组进行小范围精细化,另一组在原始运动矢量、预测运动矢量和合成运动矢量中选择最优的运动矢量,并在其周围做较大范围精细化,实验结果表明,此方法可以有效地提高图像质量,并减小输出码率。     

HEVC视频编码器快速算法

高效视频编码(HEVC)采用了多种先进的编码工具来大幅度提高压缩效率,但同时也带来了高的编码复杂度。考虑到LCU编码时需遍历所有的CU模式、PU模式和TU模式,来确定当前LCU的最优模式组合,其过程耗时较大。针对这点本文分别对CU、PU和TU提出模式判决过程优化算法,同时,每一种PU模式在进行运动矢量搜索时复杂度较高,继而提出运动估计优化方法。实验结果表明,相比于原始的HEVC编码方法,高速模式判决算法可将编码速度提高近15～20倍。