基于感兴趣区域的小波变换可分级视频编码研究

随着Internet和无线通信的飞速发展,人们在网络上实时获取视频数据已经成为可能。由于传输网络和接收终端的多样性,所以需要视频流能适应多种不同传输、解码和显示的要求,由此产生了可分级视频编码。文中在可分级视频编码的基础上对其进行改进,把感兴趣区域的检测和小波变换应用到可分级编码中,该方法中对视频流进行感兴趣区域检测,利用小波变换对增强层中的感兴趣区域进行编码,由于小波变换具有良好的空间方向选择性,与人眼的视觉特性十分吻合,从而得到很好的效果。     

基于双提升小波变换的医学图像感兴趣区编码

基于提升小波变换的感兴趣区域编码技术是静态图像压缩标准JPEG2000支持的一种非常重要的功能,本文提出了一种对医学图像病灶(感兴趣)区域采用5/3提升小波变换,对图像背景(非感兴趣)区域采用9/7提升小波变换的方法,该方法与传统JPEG2000采用单一提升小波变换对医学进行压缩后的效果相比较,具有更高的压缩性能.     

基于小波的视频空间可分级编码研究

1.引言在许多实际应用中,由于用户要求不同、终端能力不同、异构网络的不同支路所能提供的QoS不同、或网络传输条件的变化(比如噪声、拥塞等)等原因,需要提供不同质量的视频信号,比如视频会议、视频点播、多媒体数据库浏览等等,解决此类问题的最好方法是用单个编码器产生分层次的压缩码流,对不同层次的码流解码可以获得不同的图像质量,这种编码机制通常被称为可分级编码(Scalable Coding)。90年代,国际标准化协会(ISO)等领导制定了MPEG多媒体编码标准,其中的MPEG-2和MPEG-4中便体现了视频的可分级编码思想,即支持空间可分级编码、时间可分级编码和数率(或信噪     

提高频率域可分级视频信源编码效率的研究

在ＭＰＥＧ－２视频编码标准的框架基础上，本文引入了一种提高频率域可分级视频编码效率的方法。通过在８×８ＤＣＴ块中合理地分割系数及尽量减少在低分辨率层中所必需传送的块结束码（ＥＯＢ）的数量，使为获得频率域可分级性所付出的代价明显减小。计算机模拟实验证实了采用该方法可提高编码效率     

基于提升小波变换的视频图像编码技术研究

在提升小波的基础上,对感兴趣区域(ROI)进行Huffman无损压缩,对背景区域(BG)进行嵌入式零树(EZW)图像压缩编码。实验证明,在感兴趣区域占整幅图像大小10%左右时,该方法能够解决图像压缩比和重构图像质量之间的矛盾。     

基于交互式感兴趣区域的教学视频编码

为了在现有网络带宽和网络客户端处理能力的条件下提高网络多媒体教学系统中的视频质量, 提出一种基于交互式感兴趣区域的教学视频编码算法。首先利用经典的GrabCut算法在低分辨率视频中交互式检测感兴趣目标, 基于区域生长算法定位各目标所在区域并映射到高分辨率视频中; 然后提取出感兴趣区域, 缩放到显示分辨率, 对各感兴趣区域编码生成H. 264标准兼容的码流。实验结果表明, 在相同视频质量下, 该算法可以有效减小传输码率、降低客户端的计算复杂度, 相比现存方法, 传输码率最大节约94. 3%, 计算复杂度降低526%。     

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     

用于可分级视频编码的MCTF方法

提出用于可分级视频编码的3带小波提升与运动模型自适应结合的方法,将3带小波的提升步与运动补偿自适应相结合来实现时间域的小波变换,扩展了经典的运动补偿时域滤波,实现了时间分级的灵活性,同时又可以根据实际的视频序列选择适当的运动模型,从而达到更好的编码效果。仿真结果验证了该方法的有效性和性能的优越性。     

一种新的小波域视频可分级运动估计方案

首先提出了一种运动估计方法MLBS（Modified Low Band Shift）,并在此基础上提出了基于MLBS的小波域视频可分级运动估计方案MLBSSME．利用MLBS方法,提高了运动估计的准确度．借助重叠块运动补偿方法,有效降低了最高分辨率下解码图像的块效应．根据小波变换的多分辨率特性,利用缩小了的搜索窗口提高了搜索速度．这种方法可有效应用于空间可分级和数率可分级的视频编码器中．实验结果证明,对于多种类型的标准测试视频流,MLBSSME算法始终能保持很高的估计精度．利用该算法补偿得到的预测帧,其PSNR较之基于下层LL子带的分层运动估计方法和子带直接运动估计方法平均要高出1～3dB,而对于空间细节较简单的视频,其PSNR比LBS方法提高了0．5～1dB,并且算法的时空复杂度是LBS方法复杂度的30％～40％．     

一种利用视觉掩蔽效应的感兴趣区域视频编码方法

传统感兴趣区域视频编码方法通过整体降低ROI区域的量化参数来实现ROI质量优化,会造成整体率失真性能的下降,尤其在低码率时下降更加严重。针对这一问题,结合人眼掩蔽特性的精细Grid量化方法在文中提出,可有效提高ROI质量并降低整体质量的损失。而且该量化方法能够根据ROI尺寸大小对初始感知权重进行自适应调节,适用于ROI特征不同的视频序列。实验结果表明,对于不同特征的标准测试序列,在中低码率条件下和H.264相比,本文算法能平均提高ROI的PSNR值1.905dB,主观感受有明显提升。和同类ROI算法相比,ROI质量平均提升0.47dB,整体质量提高0.625dB。     

基于小波变换的多视角视频可伸缩编码系统

构建基于离散小波的多视角编码系统。对多视角视频进行四维小波分解,包括一维时间分解、一维视角分解和二维空间分解。利用小波的多分辨特性和嵌入式编码器时间、空间、视角及质量可伸缩的特点,在一定带宽限制下,采用率失真优化的方法对各个子带的码率进行优化截断。实验结果表明,该编解码系统具有较好的视频重建图像质量。     

基于方向提升小波变换的多描述可分级视频编码

该文提出一种基于方向提升小波变换的多描述可分级视频编码方法,用以增强视频编码的容错性能和网络自适应性。基本思想是,对视频序列中的每一帧图像按梅花下采样产生两个子序列。对每个子序列分别进行三维小波可分级视频编码形成两个描述。为解决传统二维小波变换方法对梅花下采样图像编码效率低的问题,引入方向提升小波变换对图像进行空域分解。为了进一步提高编码效率,该文提出了5模式方向提升小波变换。实验结果证明了所提出算法的有效性。     

一种利用FMO特性实现ROI可伸缩编码的方法

为了在限定带宽下得到更好的编码效率和视频质量,在对现有的感兴趣区域(Regions Of Interest, ROI)可伸缩编码进行分析的基础上,提出了一种利用H.264框架下的灵活宏块排序 (Flexible Macroblock Ordering, FMO) 特性实现基于ROI的分层可伸缩编码方法.该方法通过改善低带宽下ROI优先编码传输方式及时空域码流分配方案,克服了现有的ROI编码方法带来的边界效应和运动错位现象,在增强视频的整体主观质量的同时提高了码流的可伸缩性.仿真和统计试验结果表明,在较低带宽下,所提出的方法在编码性能和主观视觉效果上有较大的改善.     

基于小波变换的视频编码算法

针对小波变换域特有的图象数据结构 ,对视频编码算法提出了若干改进策略。实验表明这些改进的编码方法有利于图象压缩比的提高和视觉效果的改善     

基于小波的图像可分级编码研究

图像渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像可分级编码思想的产生．本文首先对图像可分级编码的概念进行了解释，然后以图像可分级编码的种类为线索，对基于小波的图像可分级编码技术的发展和常用技术进行了综述，特别对MPEG-4和JPEG-2000中图像的可分级编码技术进行了讨论，最后对静态图像编码技术的发展方向进行了展望．     

基于小波空间的可伸缩视频编码

文章提出了一种新的下采样技术提高了可伸缩视频编码的性能。可伸缩性是从空间、时间、SNR(质量)三个方面来提供的,同时还保持了高压缩率。其中基本层视频序列是从上一层经过下采样得到的视频序列。一次下采样后,分辨率降为原视频序列的1/2,基本层的运动向量与增强层的运动向量有很大的相关性。目前的做法是使用M PEG滤波器来进行下采样,层间的运动向量的关系减弱了。文章提出使用小波变换对输入的增强层的视频序列进行下采样,基本层就是小波空间的低频部分,这样在基本层的运动估计补偿可以通过相位平移在低频子带中预测,减少运动估计残差,同时,增强层的运动向量可以由基本层小波空间中的运动向量给出估计值。     

基于方向提升小波变换的多描述视频编码

提出一种基于方向提升小波变换的多描述可分级视频编码方法,该方法能增强视频编码的容错性和网络自适应性。对视频序列中的每一帧图像按梅花下采样产生2个子序列,对每个子序列分别进行三维小波可分级视频编码形成2个描述。为解决传统二维小波变换方法对梅花下采样图像编码效率低的问题,引入方向提升小波变换对图像进行空域分解,提出5模式方向提升小波变换以进一步提高编码效率。实验结果证明了该方法的有效性。