甚低速视频编码中运动估计补偿技术的研究和改进

在对甚低速视频编码中运动估计与补偿技术进行深入研究的基础上,对H.263采用的全搜索算法提出一种可变搜索步长的改进方法.     

结合H.263与SLCCA的新的极低比特率小波视频编码

小波对于静止图像编码取得了巨大成功,但对于视频编码只有少数较为成功的尝试,提出一种针对极低比特率应用的新的结合H.263与SLCCA的混合小波视频编码算法,在提出的算法中,首先,用基于H.263的微调运动估计减少时间冗余,用无遗漏覆盖块运动补偿保证运动补偿误差帧的连续性;第2,对运动补偿误差帧进行小波变换得到全局能量压缩;第3,用SLCCA组织和表示小波变换后的数据;最后,运动向量的水平和垂直分量分别用自适应算法编码,算法在A级测试序列Akiyo和B级测试序列Foreman（QCIF）上测试取得了良好效果。     

一种自适应运动估值视频代码转换的新方法

针对窄带网络的视频信号传输问题,分析了传统视频代码转换帧速率转换时,由于运动矢量非最佳化所造成的图象质量下降的原因,并提出了一种基于量化误差的自自动化运动矢量模型,从而减小了搜索域,使最佳化输出运行矢量能进行快速运动估值;同时根据灰度系统理论,提出了一种有效的灰度预测搜索方法,另外,又根据DCT系数理论模型。采用自适应快速视频编码方法,进一步提高了编码速度,实验结果表明：该方法不仅改善了视频图象质量,而且计算复杂度也大大减小。     

MPEG-4中基于对象的视频编码

MPEG-4标准的视频部分引入了可视对象的概念,并提供了基于对象的视频编码工具。基于对象的编码比传统的视频编码方法更接近于信息表示和传输的本质,具有更好的编码特性,并为基于内容的应用提供了基础。介绍了MPEG-4中基于对象的视频编码的算法和功能,并讨论了目前存在的问题和未来潜在的应用。     

视频编码的几种MPEG标准比较

对国际标准化组织ＩＳＯ制定的ＭＰＥＧ－１、ＭＰＥＧ－２、ＭＰＥＧ－４三种标准在视频编码方面作了综合比较,并着重介绍了ＭＰＥＧ－４视频编码中基于内容的功能。     

一种面向运动的视频对象分割算法

在MPEG-4编码系统框架中,为支持基于内容的编码性能。视频自动、半自动分割成为关键技术之一。文中提出了一种利用以一组帧为参考帧将视频序列自动分割成静止背景和运动对象的算法。这种方法考虑了全局的运动,并且提出一种新的运动区域检测算法。算法主要思想是先对帧进行运动区域的简化,通过简化后的帧与原帧的帧差获取运动区域。将以一组帧为参考所检测出的运动区域合成一个二进制掩模,对这一掩模进行运动分析和形态滤波,从而获得最终的运动对象,实验结果表明,利用本文所提出的方法能够较精确地分割出运动的视频对象。     

采用统计推断的自动视频对象分割

在新一代MPEG－4视频编码标准中，为了支持面向对象编码和实现基于内容的应用，视频对象（VO）的自动分割成为关键技术之一，减背景法是视频对象自动分割的基本方法，但是不同的环境光照条件常常给视频对象的分割带来困难，提出一种基于统计推断的减背景法。该方法首先建立背景统计模型，然后对后续帧进行假设检验，从而分割出视频对象。文中算法采用HSV颜色空间，通过对背景统计模型中各颜色分量的有效分析和区别使用，能够很好地适应不同的环境光照条件。实验表明，文中算法能够在各种光照环境下自动地实现视频对象的准确分割。     

渐进、精细的可伸缩性视频编码

精细的可伸缩性的视频编码FGS（Fine Granular Scalable)是MPEG-4标准的视频流化框架中的关键性编码技术,由于在FGS编码方案中运动补偿是参考一个最低质量的重构层,因而编码效率较低。在这篇文章中,我们首先提出了一个渐进的精细可伸缩性的视频编码框架,简称为PFGS（Progressive Fine Granular Scalable),与MEPG-4中的FGS相比,PFGS编码框架试图在增强层的编码过程中采用多个高质量的参考来提高编码效率,这是因为高质量的参考可使运动预测更准确。但是,高质量的参考也会带来一些问题,首先,增加多个参考会使得PFGS编码需要更多的内存,同时也会增加其计算复杂性,因而在这篇文章中,首先将PFGS编码框架简化为只需采用一个额外的缓存来存储参考图像,而得到的编码效率几乎和原来多个参考一样,其次,在编码过程中,由于转换参考图像会造成增强层间编码系数的振荡,从而部分地抵消了采取高质量参考的优势。文中同时提出了一个有效的消除振荡的方法,即采用高质量的参考对所有增强层进行编码而用低质量的参考来重构以解决误差传播问题。实验结果表明,我们所提出的PFGS编码框架的编码效率能比MPGE-4中的FGS提高1dB以上,同时保留了FGS所有的优点,比如精细可调性,自适应网络带宽变化和差错恢复能力等。     

MPEG—4标准视频编码初论

MPEG－4视频部分（ISO／IEC 14496－3）是MPEG－4标准核心内容之一，它既提供了传统的基于帧的编码方法也提供了基于视频对象的编码方法，为高效压缩与基于内容的交互提供了坚实的基础，文章对MPEG－4标准视频编码部分做了详细的描述，并对MPEG－4视频的应用做了简要介绍。     

MPEG-4标准中基于内容的视频编码

MPEG－4除了具有MPEG－1和MPEG－2标准的基于“帧”的功能以外，主要特点是对数据采用基于内容的操作，存取及传输。本文阐述MPEG－4视频编码算法中基于内容人的功能及其算法结构。     

A Very Low Bit Rate Video Coding Combined with Fast Adaptive Block Size Motion Estimation and Nonuniform Scalar Quantization Multiwavelet Transform

We describe a very low bit rate video coding framework in which motion correlation between successive video frames is exploited in the multiwavelet transform domain. Some complicated techniques, such as spatial prediction in intra coding, adaptive block size motion estimation, more than one previous frames for prediction in inter frames, and content adaptive binary arithmetic coding (CABAC) are used in H.26L standard. The testing results show that H.26L can greatly outperform MPEG-4 ASP in both PSNR and visual quality. However, the encoding of H.26L costs too much time for it is complex to use fast motion search in adaptive block size motion estimation, and CABAC needs much time to generate the code list for entropy coding. Whereas, only four types of symbol are generated after zero tree wavelet coding so that the entropy coding can cost less time than CABAC. Moreover, if we select 8× 8 sized block as a basic mode, which can be united into the large size mode if neighbored 8× 8 sized blocks have same reference frame and motion vector, then the fast motion estimation can be feasible. Accordingly, a fast motion search algorithm, multiwavelet transform, and a novel adaptive quantization schemer are applied to the proposed coding frame. Experimental results reveal 0.2–0.5 dB increase in coded PSNR at low bit rates over the state-of-the-art H.26L recommendation, and similar improvements over MPEG-4 at high bit rates, with a considerable improvement in subjective reconstruction quality, while simultaneously supporting a scalable representation.Jiazhong Chen was born in 1970. He received the M.S. degree in computation mathematics in 1999 and Ph.D. degree in computer system architecture in 2003 from HUST. He is now a lecturer at School of Computer science and technology of HUST. His main research interests include signal processing and wavelet analysis, image and video coding.Jingli Zhou was born in 1946. She received the B.E. degree in 1969. She is a Professor and doctor advisor at university of science and technology. She had been a visiting scholar in USA from 1995 to 1996 and has been honor of the State Department Special Allowance since 1999. Her main field of research: computer network and multimedia signal processing.Shengsheng Yu was born in 1944. Received the B.E. degree in 1967. He is a Professor and doctor advisor at university of science and technology. He had been a visiting scholar in west Germany from 1982 to 1983. His main field of research: computer network and storage, discrete signal processing and communication.Jun Xu was born in 1981. He received the B.S. degree from HUST, Wuhan, P. R. China, in 2003. He is now pursuing his M.S. degree in the School of Computer Science and Technology of HUST. His research interests are wavelet analysis, image compression and video processing and communications.     

基于运动补偿的三维小波视频编码

提出了一种新的基于运动补偿的三维小波视频编码方案。通过对原始图象序列沿着运动轨迹进行时间维小波分解以及空间上的二维小波分解，得到不同的时间－空间三维频率子带。然后，将这些子带中的小波系数构成三维方向等级树结构，并采用改进的ＳＰＩＨＴ零树编码算法进行压缩。实验表明，此方法不仅提高了视频编码效率，而且易于进行码率控制，以及实现时间、空间分辨率上的可伸缩编码     

一个健壮的用于低比特率视频编码的快速运动估计算法

提出一个用于低比特率视频编码的快速块匹配运动估计算法，该算法能够自适应调整搜索起点使其接近全局最优位置，并采用有效的搜索模式来防止搜索过程陷入局部最小，同时用灵活的中止准则来控制运动估计精度与计算量，实验结果表明，该算法非常健壮，所需的计算量仅为全搜索算法的1/50，但能够取得与其相似的运动估计性能。本算法在实时视频编码中具有重要的应用价值。     

运动估计快速块匹配算法

基于块的运动估计是视频压缩国际标准中广泛采用的关键技术。在对目前运动估计快速块匹配算法研究的基础上，描述了运动估计的原理；揭示了在图像质量、搜索速度和压缩码率等方面提高算法效率时存在的3类主要问题：初始搜索点的选择、匹配准则和搜索策略；分别阐述了目前常用的解决这3类问题的方法，并进行了比较和分析；提出了对运动估计算法的一些展望。     

一种适用于MPEG-4形状编码的快速运动估计算法

运动估计是MPEG-4形状编码的一项关键技术,本文提出了一种适用于形状编码的快速运动估计算法。算法首先在参考帧中进行扫描,得出视频对象的二值边界掩模;在匹配运算时使用lbit的异或运算代替原有的加法运算;设定有效的中止准则,对于静止点直接中止搜索;在搜索过程中采用了渐进消除算法,能够在不影响搜索精度的前提下减少搜索点。实验结果表明使用本文的快速搜索算法,运动估计中的运算量比MPEG-4 VM原有搜索算法有较大幅度的降低,且编码后的码字长度与原算法基本一致。     

基于六边形的运动矢量场自适应搜索算法

提出了一种基于六边形的运动矢量场自适应搜索算法,该算法充分利用了序列图像中运动矢量场的中心偏置性和时空相关性,结合六边形搜索法和小菱形搜索法,根据运动类型自适应的选择搜索策略和搜索起始点,同时设定阈值对静止块直接中止搜索。实验结果表明,该算法的搜索速度优于现有的快速运动估计算法,搜索精度接近于全搜索法。     

基于MPEG-4的运动估计算法及硬件实现设计

提出的运动估计算法在块运动向量搜索中采用菱形搜索替代传统全搜索策略,在保证编码精度的条件下,减少了50%的搜索像素点,加快了编码速度.设计的运动估计硬件加速器方案正是采用这种搜索算法.仿真实验采用在标准的MPEG-4验证软件中植入硬件加速器模块的方法.其结果显示改进的4MV搜索策略在图像的PSNR和每帧图像的平均比特数方面与全搜索策略相当.这种新型的运动估计算法对设计运动估计硬件加速器有着重要的指导意义.     

低码率视频编码的优化方法

采用的低码率视频编码方法是以全局运动补偿和局部运动补偿为核心的混合编码方法.主要针对MPEG-4中原有算法计算量大、复杂度高的特点进行了编码系统优化,将这一编码方法实用化.该优化方法是针对占编码系统70%计算量的全局运动估计进行的,采用了基于运动特征的运动估计方法和鲁棒的目标函数,并在优化方法中引入了三级金字塔的分层计算.从对比实验结果来看,优化方法对不同运动类别视频的编码都是有效的,系统编码速度提高了3倍以上.目前,这项优化方法已经被MPEG-4视频编码优化小组采用.