H.264编码模式选择的研究

研究H.264的编码模式选择方案,根据视频序列的时域相关性和空域相关性的关系,模式选择包括帧内预测和帧间预测,帧间预测基于率失真函数,在一帧图像的编码中则可以采用提前终止预测方向的方法降低编码器端的复杂度.     

H.264帧内预测与帧间块模式选择快速算法

针对H.264帧间预测时的多子块模式选择和帧内预测的多模式选择问题,提出了一种实用的基于统计门限的模式快速选择算法,通过门限设定有效限定了编码模式的选择范围.多组视频序列的实验结果表明,基于统计门限的帧内预测模式选择算法在Ⅰ帧的PSNR值有微小变化的情况下,大大降低了编码时间,Ⅰ帧的编码时间降低17%～23%,PSNR下降不到0.4%.基于统计门限的帧间块模式选择算法使得平均PSNR值下降了0.047dB(PSNR最大下降不到1%),但是相对全模式预测时,编码器速度提高了20%～30%.     

基于背景图像的视频图像压缩感知重构关键技术研究

目的针对视频序列相邻帧图像之间的相关性,提出了基于帧间差分的背景图像的视频图像重构算法。方法利用前2帧的重构图像求得背景图像,作为下一帧图像重构的先验知识。结果明显提高了重构图像的质量,同时也减少了重构图像所需时间。结论将帧间差分法与压缩感知重构算法相结合得到的视频重构算法,在视频图像重构的质量和速度上都有明显优势。     

H.264帧间预测模式选择算法研究与优化

H.264出色的压缩性能是以计算复杂度的提高为代价的。使用快速帧间预测模式选择算法是提高H.264编码速率的一种有效方法。文中对H.264帧间预测模式选择的复杂度进行分析之后，对基于X264参考程序的帧间预测算法提出改进，测试结果显示这种改进能将H．264的编码速率提高55％左右。     

基于编码模式的H.264/AVC视频信息隐藏算法

本文提出一种基于编码模式的H.264/AVC信息隐藏方法,通过调制某些宏块的编码模式,分别在Ⅰ帧、P帧和B帧中嵌入隐秘信息.对帧内4x4预测模式的宏块,是通过调整宏块中某个4×4块的编码模式嵌入隐秘信息;对P帧和B帧其它类型的宏块,则是通过调整宏块的编码模式嵌入隐秘信息,模式调整后对宏块做了优化处理.在模式调制过程中引入率失真代价,取得了较好的率失真平衡,减小了隐秘信息嵌入后对视频质量和视频码流的影响.该算法可以实现隐秘信息的快速提取,满足视频实时处理的要求,实验仿真结果证明了该算法的有效性.     

结构相似度的立体视频错误隐藏

针对立体视频传输中右视点整帧丢失,提出了一种基于结构相似度(Structural Similarity,SSIM)的立体视频右视点整帧丢失错误隐藏算法。首先,提出了时域SSIM和视间SSIM的概念。然后,根据视频序列的时域相关性,将前一时刻右视点图像宏块的预测方式作为丢失图像宏块的预测方式。接着,将前一时刻右视点图像以宏块为单位进行时域和视间匹配,求取其以像素为单位的时域SSIM映射图和视间SSIM映射图。最后,计算并比较前一时刻右视点图像每个宏块的时域SSIM和视间SSIM值,得到每个宏块的预测方式,将其预测方式作为丢失帧中宏块的预测方式,从而使用运动补偿预测或者视差补偿预测的方法进行恢复。实验结果表明,与传统的算法和Pang的算法相比,PSNR值分别提高了2.76 dB和3.43 dB,且本文算法主观效果较好。     

一种新的面向隔行视频的AVS帧内预测模式

详细介绍了AVS1-P2中的帧内预测和MBAFF技术,提出了一种新的帧内预测模式.通过分析其中的5种亮度帧内预测模式和新帧内预测模式的相关性利用度,证明该模式很好地利用了隔行视频像素的空间分布特点,与原有的预测模式相比,更好地去除了图像块之间的空间相关性.实验表明该模式可以在标清、高清隔行视频的帧内预测上获得平均0.12dB以上的信噪比增益,平均减少1.77%的码流,是一种有效提高编码效率的预测模式.     

基于红外图像的SF6检漏定位系统

设计与开发了一种基于红外图像的SF6气体检漏定位系统.本系统利用TMS320C6416高速图像处理能力及其灵活可配置的视频端口,结合S3C6410强大的控制能力,对可能发生SF6泄漏的现场进行红外视频图像的实时采集,利用帧间差分和局部熵差相结合的算法对泄漏点进行检测和定位.仿真及实验结果表明,该算法不仅克服了帧间差分法...     

一种累积帧差视频对象分割算法

经过对视频序列的多帧累积,利用帧间变化信息可求得帧差之和,并用数学形态学方法处理之后,即可提取出对象边界。由此,提出了一种累积帧差的视频对象分割算法。实验结果表明,该算法能对低比特率视频序列中运动较为缓慢、背景相对简单的对象进行有效的分割,而且所用时间较短,算法简单、高效。     

一种基于预测模式的H.264/AVC视频信息隐藏改进算法

提出了一种基于帧内预测模式调制的H.264/AVC视频信息改进隐藏算法.选择参考像素亮度值接近的帧内4×4块,通过对预测模式值进行调制以实现隐秘信息的嵌入,而预测模式调制过程是将最优预测模式变为满足嵌入条件的具有率失真开销最小的预测模式,以尽量减小预测模式的改变对视频客观质量的影响.信息的提取过程不需要原始载体视频,也...     

混合色彩空间多信息融合的运动目标检测算法

针对传统帧间差分算法存在漏检、空洞和虚假目标等问题,提出一种改进的帧间差分算法。对几种常见色彩空间的运动目标检测效果进行实验对比分析,选取检测效果优良的色彩通道分量构建运动目标检测的混合色彩空间CbVb*。为充分利用帧间信息的相关性,根据CbVb*空间的场景像素变化特性,提出七帧帧间差分算法以获取运动目标的时域帧间差分;采用自适应阈值的Canny算子得到梯度域的运动目标边缘,将时域帧间差分与梯度域目标边缘进行融合,并对融合信息进行腐蚀和膨胀处理得到最终的检测结果。实验结果表明,改进的算法可以更准确地检测出运动目标,并具有较好的鲁棒性、适应性和实时性。     

基于帧间差分和运动估计的Camshift目标跟踪算法

针对Camshift算法无法适应目标的高速运动、复杂背景和遮挡的局限性,本文提出结合帧间差分法和运动估计对Camshift算法进行改进.首先在颜色概率分布图计算中通过帧间差分法加入目标运动信息,实现自动初始化跟踪并排除与目标相似背景颜色的干扰.之后在搜索窗传递过程中预测目标的位置,根据跟踪状态对搜索窗进行调整,以实现对高速运动目标的跟踪.实验表明新算法在目标高速运动、遮挡、和同色干扰情况下,仍能进行有效跟踪.     

基于帧间差分的运动目标检测

本文在介绍了运动目标检测方法的基础上,阐述了帧间差分法的原理,优缺点,并利用帧差法来实现运动目标的检测。实验表明,本文所述方法对于运动快且形状较大的运动目标,在运动图像检测中有良好的效果。     

利用帧间连贯性的动态地形可视化算法

针对动态地形图的特殊要求,利用帧间的连贯性给出了地形实时绘制可视化的解决方案.算法采用三角形二叉树的存储结构,利用嵌套误差判据球计算误差,避免T-连接和裂缝的产生.算法利用帧间连贯性,在相邻帧间只对渲染地形做局部调整,同时,又利用延迟判断时间进一步减少每帧所需判断的次数,提高了算法效率.实验结果表明,该算法有效地减少了计算量,能在满足地形实时绘制的同时很好的表现地形的形变效果.     

一种用于AVS视频编码的块运动估计算法

通过对现有的视频图像编码中的帧间预测技术所用的运动估计算法的分析,提出了一种适用于AVS视频编码标准的快速而有效的块运动估计算法,该算法采用5个检测点的大菱形和9个检测点的小田字形双模板结构,通过调用大菱形模板和小田字形模板进行块运动匹配搜索,随着搜索的进行,大菱形模板可以被循环调用,但约定小田字形模板仅被调用一次.通过与全搜索算法和菱形搜索算法比较,这种新的块运动估计算法在保证编码性能几乎不变的情况下,编码复杂性能够得到有效的降低.     

基于单目视觉的运动人体检测算法

检测算法是视觉运动分析的基础,也是关键的一步.将区域生长法和帧间差分法相结合用来检测运动目标,以弥补单独使用帧间差分法的不足,接着依据人体识别算法对运动目标加以识别,区分出人体.实验证明算法简单快速,适合实时检测,且检测效果较好.     

X射线检测图像序列动态滤波技术研究

提出了基于运动补偿的射线检测图像序列的动态帧间滤波技术,把图像序列作为二维数据,在整个积分周期内进行多帧平均,实现沿着运动轨迹进行帧间滤波.对于射线检测图像序列,该技术能够有效的抑制噪声、提高信噪比,也能够降低运动图像的模糊程度.     

基于三阶差分运算的动态图像跟踪算法研究

运动目标检测是指从视频流中实时地提取目标信息。而运动目标跟踪则是指对目标进行连续的检测并确定其运动轨迹。本文根据所处理视频图像相邻帧具有相关性的特点,采用了三阶帧间差分目标跟踪方法。得到运动物体的信息。实验结果表明,该方法可以很好的完成动态图像的跟踪。     

一种采用背景统计技术的视频对象分割算法

利用背景统计技术从累积的帧差信息中构建出完整、可靠的背景区域,并将其与当前帧相比较,得到初始对象分割掩膜;再对之进行后处理,以消除噪声影响和平滑对象边界,从而获得较好的对象分割掩膜,并提取出视频对象。该算法不需要预知运动对象的形状、数目等,就能较好地从静止背景中分离出目标,实验证明,它具有一定的实用性和鲁棒性。     

基于空间连续生成对抗网络的视频帧间图像生成

针对低帧率视频播放不流畅以及使用传统方法提高视频帧率造成的边缘模糊问题,本文提出一种基于空间连续生成对抗网络(SC-GAN)的视频帧间图像生成方法。首先本文使用自编码器作为判别器,引入Wasserstein距离表示真实样本与生成样本损失分布的差异,替代传统生成对抗网络直接匹配数据分布的方式,其次利用生成器与判别器之间的平衡参数稳定训练过程,有效避免了模型崩溃的问题,最后利用连续视频帧图像在空间上的连续性,通过Adam在相邻两帧之间找到一个最优值,将其映射到图像空间,得到生成的帧间图像。为了说明生成的帧间图像的真实性,本文采用PSNR和SSIM对帧间图像进行了评估,评估结果证明生成的帧间图像具有较高的真实度,同时验证了本文提出的基于SC-GAN的视频帧间图像生成方法的可行性和有效性。