RDWT域全相位子带运动补偿视频编码方法

当前小波视频编码技术的一个研究热点是如何提高运动补偿的效率．提出了一种基于RDWT（冗余离散小波变换）域的奎相位子带运动补偿视频编码方法．运动补偿过程在参考帧和当前帧的RDWT域进行，使用提出的RDWT小波块结构，利用RDWT域的全相位子带信息提高运动补偿效率．在RDWT域形成预测数据后变换到空域得到预测帧和残差帧，对残差帕进行DWT变换，SPECK小波系数编码．实验表明提出自寺方法获得了较好的编码效率．     

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     

一个优化运动矢量码率分配的快速算法

从信息论的角度看，运动补偿的最终目的是极小化信源熵率。因此，对具有四叉树结构的运动矢量场，当使用叶部运动矢量替代相应根部运动矢量作运动补偿预测时，若编码运动矢量所增加的熵大于相应补偿帧差所减少的熵，则删除相应的叶部运动矢量，反之，则应使用叶部运动矢量替代根部的运动矢量。依据这一准则，该文通过对正向搜索的运动矢量场进行自下而上反向优化截断，得到了一个全局优化运动矢量场码率分配的快速算法。通过假设补偿帧差系数的选验概率分布，该文首先给出了一个闭式补偿帧差系数熵理论计算公式，考虑到视频压缩的有损特性，然后又对这个闭式理论公式作了带权修正，为了进一步提高运动矢量的编码效率，文中同时也给出了一种运动矢量融合方案。最后，该文在运动补偿的三维小波视频编码系统上对这个算法进行了验证和比较。模拟实验证实该文所提出的运动矢量码率分配算法不仅速度快而且收敛性态稳定，只要提供合适的搜索深度，总可以获得最佳的分配结果。由于优化算法避开了补偿帧差的具体后处理，因此该文的算法也可以应用到传统的DCT视频编码器。     

小波变换编码在医学图像压缩中的应用

文章结合医学图像的特点探究了一种图像压缩编码方法：先对图像进行小波分解，然后针对不同层不同子图的特点对小波系数的各部分进行相应处理。小波分解后，低分辨率子图像的小波系数的动态变化范围大，因而采用BP神经网络进行自适应非线性预测编码，而对高分辨率子图像采用基于Kohonen网络的自组织特片映射（SOFM）算法的矢量量化进行编码，上述压缩方法可以在保证重构图像质量良好的情况下获得较大的压缩比，从而可以较好的满足医学图像存储的要求。     

基于ICGI运动补偿的视频小波编码技术

提出了基于ＩＣＧＩ运动补偿技术的视频小波编码方案,改进控制点栅格内插（ＩＣＧＩ）可更好地利用有限的运动矢量对当前帧的预测值进行合理内插;对预测差值图象使用小波技术以消除图象中的相关。实验表明,基于ＩＣＧＩ运动补偿的视频小波编码能获得满意的主观和客观效果,这种方案是对低比特率环境下视频编码方案（Ｈ．２６３等）的有力补充。     

一种基于三维小波变换的盲视频水印算法

为了寻求有效的数字媒体保护方法,本文提出了一种基于三维小波变换的盲视频水印算法。算法将灰度水印图像进行了多分辨率分解和位平面分解为,然后将这些不同分辨率的二值图像嵌入到视频场景中的各帧Y分量的中频小波系数帧相应的子带中,使水印嵌入具有自适应性,嵌入时通过对系数分组并修改每组第一个系数的相对大小来完成,可以实现盲检测。实验结果表明,该文所提出的视频水印算法对MPEG编码、帧平均、帧丢失和帧交换具有良好的鲁棒性。     

一种基于小波和MP变换的细粒度视频编码算法

针对目前的细粒度算法的计算复杂度大(如Matching Pursuit编码，简称MP编码)或者视频质量有各种效应(如离散小波变换编码DWT)的缺点，提出了一种基于小波变换和MP变换联合的细粒度视频编码算法。对连续的8帧视频采用一维小波变换，然后对变换后第1帧低频图像用二维小波变换，其它7帧高频图像信息采用MP变换编码，并采用基于能量的原子搜索与基于人眼视觉特性的分配策略。实验表明，该细粒度算法对帧间运动较小的视频应用，有较高的恢复质量。     

基于小波域的视频压缩编码MRME算法的研究

小波变换将视频帧分解为一系列的不同频带的子图像,在该方法中,高分辨率的运动矢量由低分辨率的运动矢量预测,并且在每一步都要进行矢量修正.为了进一步提高运动补偿的效率,提出了一种只对运动区域进行运动补偿的多分辨率运动补偿(MRME)算法,根据当前帧和参考帧小波系数,运动区域由自适应的运动检测算法得到,实验结果表明,这种方法在运算时间、信噪比和码长度方面都得到了令人满意的结果.     

基于非抽样小波字典的低速率视频编码

目前,大多数视频编码器所采用的核心编码技术都是基于分块DCT(discreted cosine transform)变换对帧预测误差进行编码,在极低编码速率下,这类编码器往往会产生人眼敏感的方块效应.而基于匹配跟踪冗余信号分解的视频编码器具有比H.263编码器更高的编码性能,但由于该算法需要在一个冗余字典里搜索最佳匹配误差结构的原子函数,其实现所需要的运算量比传统的编码器要高很多,因此影响了这种编码器的效率.提出了基于树形结构的非抽样小波字典的匹配跟踪算法,能够充分利用字典函数之间存在的滤波结构关系,使得整个算法实现的计算量显著下降.同时,考虑到相邻帧运动信息的连续性,最后还给出一种基于晶格结构的有效原子位置信息编码方法.实验结果表明,该算法保持了原有的编码性能,在视频编码应用中具有很好的实用价值.     

一种快速的矢量量化编码

研究了一种基于均方误差（MSE）测度的矢量量化快速编码算法。算法利用小波变换的特点,合理地构造矢量,便于非线性插补矢量量化技术的使用,也使部分失真排除法的效率大大提高。使用矢量的二范数和距离测度关系的码字排除方法,再结合非线性插补矢量量化技术和部分失真排除法,在搜索编码过程中,有效排除部分候选码字。实验结果表明,相对于穷尽搜索方法,计算量有明显降低,计算时间显著减少。     

Multiresolution video object extraction fitted to scalable wavelet-based object coding

To enable content based functionalities in video processing algorithms, decomposition of scenes into semantic objects is necessary. A semi-automatic Markov random field based multiresolution algorithm is presented for video object extraction in a complex scene. In the first frame, spatial segmentation and user intervention determine objects of interest. The specified objects are subsequently tracked in successive frames and newly appeared objects/regions are also detected. The video object extraction algorithm includes discrete wavelet transform decomposition multiresolution Markov random field (MRF)-based spatial segmentation with emphasis on border smoothness at different resolutions, and an MRF-based backward region classification that determines the tracked objects in the scene. Finally, a motion constraint, embedded in the region classifier, determines the newly appeared objects/regions and completes the proposed algorithm towards an efficient video segmentation algorithm. The results are applicable for generic segmentation applications, however the proposed multiresolution video segmentation algorithm supports scalable object-based wavelet coding in particular. Moreover, compared to traditional object extraction algorithms, it produces smoother and more visually pleasing shape masks at different resolutions. The proposed effective multiresolution video object extraction method allows for larger motion, better noise tolerance and less computational complexity     

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。     

基于多分辨率马尔可夫随机场运动目标分割

提出一种基于三维时空小波变换和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)模型的多分辨率运动目标分割算法。该算法利用三维时空小波变换对图像序列进行分解得到多分辨率的图像序列,并在此基础上建立多分辨率的马尔可夫随机场模型,构造相应的能量函数。通过条件迭代模型优化算法(IteratedConditionalModes)求解能量函数的最优解,得出标记场,提取出运动目标。实验结果证明,该算法能够很好地消除了单一分辨率的MRF运动检测结果中"空洞"现象,对运动目标分割具有很好的分割效果。     

MRF-based texture segmentation using wavelet decomposed images

In recent textured image segmentation, Bayesian approaches capitalizing on computational efficiency of multiresolution representations have received much attention. Most of the previous researches have been based on multiresolution stochastic models which use the Gaussian pyramid image decomposition. In this paper, motivated by nonredundant directional selectivity and highly discriminative nature of the wavelet representation, we present an unsupervised textured image segmentation algorithm based on a multiscale stochastic modeling over the wavelet decomposition of image. The model, using doubly stochastic Markov random fields, captures intrascale statistical dependencies over the wavelet decomposed image and intrascale and interscale dependencies over the corresponding multiresolution region image.     

一种基于改进嵌入小波编码的新图象压缩算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码(EZW)被认为是静态图象变换编码领域迄今为止最好的压缩算法之一.然而通过分析和实验,发现该算法在一定程度上存在时间复杂度较高和复原图象质量不尽理想等不足.本文提出了一种基于改进嵌入小波编码的新图象压缩算法,该算法能够通过以下3项措施提高EZW算法工作效率:(1)对最低频子带进行单独编码;(2)采用全新的嵌入小波编码策略,不再利用导致计算量剧增的双亲-子女(Parent-Children)关系;(3)进行嵌入小波编码时,不再考虑ZTR(零树根)和IZ(孤立零)符号.实验结果表明:本文提出的新图象编码算法在压缩/解压缩速度、图象复原质量等方面均明显优于EZW编码算法.     

一种改进的嵌入零树小波图像编码算法

基于逐次逼近量化与零树结构的嵌入零树小波编码（EZW）是一种优秀的图像压缩算法，然而该算法进行逐次逼近量化时需搜索扫描所有小波系数，从而必然导致高频子带所产生的二进制符号流中存在大量冗余，这无疑会大大影响其编码效率，针对EZW编码算法存在的以上不足，提出了一种改进的嵌入零树小波图像编码算法，该算法能够通过定义多阈值、改进逐次逼近量化过程、修改嵌入编码策略、采纳复杂关联模型等措施，进一步提高EZW算法工作效率，实验结果表明：改进的EZW编码算法是一种高效的图像压缩算法，其压缩速度、图像复原质量等关键技术指标均明显优于EZW和S＋P等编码算法（特别是在高压缩比下）。     

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。     

Wavelet correlogram: A new approach for image indexing and retrieval

In this paper, a new algorithm for content-based image indexing and retrieval is presented. The proposed method is based on a combination of multiresolution image decomposition and color correlation histogram. According to the new algorithm, wavelet coefficients of the image are computed first using a directional wavelet transform such as Gabor wavelets. A quantization step is then applied before computing one-directional autocorrelograms of the wavelet coefficients. Finally, index vectors are constructed using these one-directional wavelet correlograms. The retrieval results obtained by application of our new method on a 1000 image database demonstrated a significant improvement in effectiveness and efficiency compared to the indexing and retrieval methods based on image color correlogram or wavelet transform.     

一种基于形态变换的小波分解运动补偿编码新算法

基于图象小波变换系数的多分辨率运动估值／补偿算法在信噪比、压缩率和视觉质量方面都比传统的＂时域运动补偿＋ＤＣＴ”算法好，特别是对图象多分辨率和传输多码率的支持非常适合现今通信网的要求。但是算法中巨大的运动估值运算量制约了它的实际应用。使用潜在运动区进行运动估值是减少运算时间的可行方法之一。我们根据图象序列的运动内容在小波变换域呈现的方向性和局部性的特点，提出了一种基于形态变换的小波分解运动补偿新算法。该算法利用形态变换运算提取潜在运动区，使运动估值只集中在运动发生的区域进行，在保持一定的补偿误差时大大降低了运动估值时间，实验结果证明了新算法的有效性。     

Efficient coding for dynamic 3-D mesh with vertices structuring and connectivity-oriented multiresolution decomposition

In this paper, we propose a new coding method for dynamic 3-D polygonal meshes with invariant connectivity between frames. This coding method is based on a wavelet transform in time domain and a multiresolution decomposition in space domain. In the time domain, with a wavelet transform taking into account a correlation between frames, a temporal redundancy is reduced. In the space domain, using a structuring by acquiring surrounding vertices in order to apply the multiresolution decomposition, polygonal meshes that have a complex connectivity are structured in 2-D plane, and then, the structured 2-D data are compressed with a connectivity-oriented multiresolution decomposition and SFQ (space–frequency quantization). As a result of applying the proposed method and comparing it with the widely used coding scheme Dynapack, we confirmed a better coding efficiency especially in low bit rate.