一种改进的三维递归搜索视频去隔行算法

提出了一种改进的三维递归搜索（3DRS）视频去隔行算法，该算法使用双向参考运动估计，消除了原始算法中的误差传递现象，并采用多分辨率分析的思想，根据视频内容自适应的调节误差匹配块尺寸，提高了运动估计的准确度。实验结果表明，对于大多数测试序列，该算法在实验效果上取得了优于原始的3DRS算法的性能。     

嵌入式视频监控系统的快速运动估计算法

耗时的运动估计运算给实时视频编码带来较大困难,为提高监控视频编码的实时性,提出一种用于嵌入式视频监控系统的快速运动估计算法。该算法根据监控背景相对固定的特点,使用多层提前终止准则,通过运动矢量时空相关性的特性来预测搜索起点,采用改进型的十字搜索模板进行搜索。实验表明,与自适应十字搜索算法相比,该算法在平均峰值信噪比略有下降的情况下,搜索速度得到提升,符合嵌入式视频监控的实时性优先原则。     

一种视频转码快速运动估计算法

提出一种基于输入码流信息的视频转码快速运动估计算法。该算法利用输入码流的运动矢量和系数信息合成预测运动矢量,分析当前宏块对应转码前区域宏块运动矢量的一致性,结合图像的运动活跃性,自适应地调整编码运动估计的搜索策略。实验结果表明,与菱形搜索算法相比,该算法能够降低20%以上的编码时间,同时保持良好的图像质量;与AMVR-DIM算法相比,其运算性能和图像质量均有所提高。     

使用提前结束策略的部分失真搜索快速运动估计算法

和传统的快速块匹配运动估计算法相比，部分失真搜索运动估计算法通常会带来较低的视频图像质量下降，但它获得的计算加速比有限。本文提出一种新的快速部分失真搜索运动估计算法，它在搜索点检测过程中使用两种提前结束策略：早期搜索结束策略和中途搜索终止策略。提前结束策略的使用能够显著减少搜索点的个数，弥补了规格化部分
分失真搜索算法只能降低失真计算量的不足，两种策略的结合使用能够在保证较高视频质量的同时，大大降低运动估计的计算复杂性。实验结果及分析表明：新算法的性能优于传统的运动估计算法，在视频质量接近全局搜索算法的同时，获得比传统的运动估计算法更高的计算加速比。     

一种快速分类搜索运动估计新方法

在视频编码中 ,基于块的运动估计算法被广泛应用 .在保证估计质量的前提下 ,为了降低运动估计算法的搜索次数 ,提出了一种对于不同类型的块采用不同的搜索范围和搜索步骤的分类快速搜索 (CFS)运动估计新算法 .该算法首先对块进行分类 ,然后确定其搜索范围和搜索步骤 ,在应用分类搜索法时 ,根据运动矢量的中心偏置特性 ,将第 1步和第 2步的搜索窗采用 5× 5的窗口 ,第 3步采用 3× 3的窗口 .结果表明 ,该分类快速搜索新算法在运动矢量的估计质量上 ,明显优于传统三步搜索法 ,且搜索次数与传统三步搜索法相比 ,降低了 2 3% ,与全搜索法相比 ,降低了 91% .实验结果证明 ,该算法尤其适用于快速运动、复杂运动序列的运动估计 .与传统的全搜索法和三步搜索法相比 ,其更适合于用硬件实现 .     

动态模式的快速运动估计算法

针对H.264视频编码标准中运动估计的高计算复杂度,提出了一种动态模式的快速运动估计算法。该算法通过判断宏块的运动大小及运动方向选择相应的搜索模式;同时对标准中的中值预测进行了改进并提出了一种动态的参考块提前跳过策略。实验结果表明,该算法在保持良好的率失真性能的基础上,减少了运动估计时间,相对于快速全搜索算法FFS以及UMHexagonS算法,该算法分别减少了85.28%和35.29%的运动估计时间。     

MPEG-4中运动估计模块的改进与优化

本文对MPEG4视频编码算法中运动估计模块进行了改进,并在此基础上实现了自己的视频编码器,获得了较好的编码效率和性能。实验证明此编码器基本达到了实时编码的需求。     

HEVC的异构钻石模板快速搜索算法

针对高效视频编码（HEVC）中帧间预测复杂过高的问题,提出一种异构钻石模板的TZSearch快速搜索算法。该算法结合运动矢量的分布特性,首先使用异构钻石模板进行粗略搜索,并在后续的精细搜索中根据图像特性加入垂直和水平六边形模板,使其能够动态适应图像自身特征,从而减少了编码块的平均搜索次数。实验结果表明,与HM14.0相比,提出的算法能在保持编码性能的同时加快搜索速度,缩短运动估计模块的耗时,将总编码时间减少约26%,提高了编码的整体效率。     

用于移动终端的低复杂度快速运动估计算法

针对移动终端硬件计算能力不足的问题,提出一种高性能、低复杂度的运动估计算法。算法根据相邻块运动矢量的分布特性,判断运动趋势的可预测性,进而自动选择不同的混合搜索策略;再结合自适应的提前终止阈值,在保证搜索准确性的同时,大大减少了搜索点数。通过对各种类型的视频进行测试,结果表明,该算法对于不同运动类型、不同运动程度的视频序列都具有较强的自适应性,分别比UMHexagonS(Unsymmetrical-Cross Multi-Hexagon Search)和BBGDS算法节省55%和35.6%的运动估计时间,同时率失真性能保持不变。     

基于UMHexagonS的运动估计算法优化

针对UMHexagonS算法冗余搜索的问题,使用大十字搜索判定结果,改进原有的运动估计算法。改进算法判断最优点可能分布区域,使用相应改进搜索模板搜索,降低搜索点个数,达到避免冗余搜索的目的,提高运动估计搜索效率。在多组视频序列中测试,图像质量相近情况下,改进算法比UMHexagonS算法有了显著的提高。特别是在剧烈运动的视频序列中,改进算法比UMHexagonS算法的运动估计时间减少了45.78%,编码耗时缩短了34.97%,比EPZS算法运动估计时间减少了35.25%,编码耗时缩短了25.45%。     

基于OpenCV的数字视频缺陷检测快速算法

随着视频应用范围的扩展,在视频中定位出视频缺陷变得越来越重要。对于简单的视频缺陷,比如黑场,红、绿、蓝场以及静帧的缺陷,提出了相应的检测算法,用到的特征包括绝对差等这类简单的特征。对于复杂的视频缺陷,如马赛克缺陷,在分析现有算法的基础上,提出了一个快速有效的检测算法,采用了两种策略以提高检测速度：新的模板匹配及对边缘图像的预处理。所有以上检测算法都基于OpenCV库开发实现,使得整个算法的实现更快捷。进行了仿真实验,结果验证了所提算法的有效性。     

最小二乘支持向量机和证据理论融合的体育视频分类

针对单一特征的体育视频分类的正确率低和稳定性差等缺陷,提出一种最小二乘支持向量机（LSSVM）和证据理论相融合的体育视频分类模型（DS-LSSVM）。提取颜色、纹理、亮度、运动矢量场等4种反映体育视频类别特征,将4种单特征的LSSVM初步分类结果作为独立证据构造基本概率指派,运用DS组合规则进行决策级融合,根据分类判决门限给出最终的体育视频分类结果,最后进行仿真实验。结果表明,DS-LSSVM的体育视频分类正确率高达97.90%,相对于参比模型,DS-LSSVM具有体育视频分类正确率高、稳定性好等优势。     

多维度自适应3D卷积神经网络原子行为识别

针对现有的3D卷积神经网络（3D Convolutional Neural Networks,3DCNN）行为识别算法将输入视频分块划分为固定长度,其包含的行为信息可能冗余或不全的问题,提出了解决方案。利用人体运动质点轨迹的特性定义了人体原子行为;以原子行为的长度作为视频分块的长度进行视频划分,得到包含完整信息的人体行为。3DCNN要求输入数据必须是相同维度,而原子行为视频块长度不同。为此改进了空间金字塔池化（3D Spatial Pyramid Pooling,3D SPP）技术,以适用于不同长度视频处理。把SPP层放置在全连接层前,处理3DCNN卷积层输出的不同长度特征图,以输出相同长度特征向量。与相关算法相比,实验数据说明该算法对输入数据要求更低,由于视频分块信息的完整性,识别率有显著提高。     

基于独立循环神经网络与变分自编码网络的视频帧异常检测

为了有效提取连续视频帧间的时间信息,提出一种融合独立循环神经网络（IndRNN）与变分自编码（VAE）网络的预测网络IndRNN-VAE。首先,利用VAE网络提取视频帧的空间信息,并通过线性变换得到视频帧的潜在特征;然后,将潜在特征作为IndRNN的输入以得到视频帧序列的时间信息;最后,通过残差块将获得的潜在变量与时间信息进行融合并输入到解码网络中来生成预测帧。通过在UCSD Ped1、UCSD Ped2、Avenue公开数据集上进行测试,实验结果表明,与现有的异常检测方法相比,基于IndRNN-VAE的方法性能得到了显著提升,曲线下面积（AUC）值分别达到了84.3%、96.2%和86.6%,错误率（EER）值分别达到了22.7%、8.8%和19.0%,平均异常得分的差值分别达到了0.263、0.497和0.293,且运行速度达到了每秒28帧。     

针对H264的基于平坦区域预测的分像素运动估计

运动估计消耗视频编码系统绝大部分的计算量。H.264由于采用多模式运动估计和四分之一精度搜索,不仅增加了整像素运动估计的计算量,而且也大大增加了分像素搜索运算量。随着快速整像素搜索算法的发展,整像素计算量不断降低。因此对于H.264的实时应用,快速分像素运动估计算法变得十分重要。提出了一种全新的基于图像平坦区域预测的分像素运动搜索算法。该算法通过预测图像平坦均匀区域,有效地减少了分像素搜索点数。实验结果表明,与全搜索分像素搜索相比,该算法可以减少22%～63%左右的分像素搜索点数,同时基本不改变图像质量和编码压缩率。     

基于DM642的违章车辆实时监控系统的硬件设计

提出了基于TI公司最新视频处理器DM642的违章车辆实时监控系统的硬件设计方案。DM642使用了C64xx系列高速数字信号处理器的核心处理单元,其运算能力可达48亿条指令每秒（4800MIPS）,是目前性能最高的数字信号处理器之一。主要介绍了硬件设计过程。在系统硬件设计部分从工作原理及电路设计方面详细介绍了硬件系统中两个主要的功能模块：外部存储器模块、视频输入输出模块。目前系统的设计和调试工作已经完成。系统使用的DM642处理器,使系统能够适用于各种高复杂度的视频信号处理算法。     

一种集成贝叶斯决策的视频烟雾检测新方法

研究将贝叶斯决策应用于自适应神经-模糊推理系统（ANFIS）的视频烟雾检测系统。提取视频烟雾特征,通过减法聚类和混合学习算法,确定并优化得到ANFIS实例,引入贝叶斯决策对ANFIS输出进行检测判别。仿真实验表明,ANFIS比其他烟雾检测算法具备更好的检测性能,而基于最小风险的贝叶斯决策可进一步提高检测率和降低虚警率,能更好地满足实际应用的需求。     

基于LBP和FSVM的视频文字定位方法

提出一种基于局部二值模式(LBP)和模糊支持向量机(FSVM)的视频文字定位方法。利用边缘信息和形态学操作进行文字粗检测,采用投影直方图和启发式规则形成候选文字区域,提取LBP作为纹理特征,用FSVM对候选文字区域进行精确定位,生成最终的文字块。实验结果表明,该方法具有较好的视频文字定位能力且鲁棒性较强。     

一种基于块匹配的运动估计改进算法

运动估计是视频压缩中帧间预测编码的关键技术之一,在各个压缩标准中都广泛使用了基于块的运动估计技术。由于运动估计通常具有较大的运算量,因此对压缩性能具有重要的影响。本文在分析了现有的六边形搜索算法(HEXBS)和视频序列图像帧相邻空间块和对应的运动向量具有高度空间相关性的基础上提出了一种改进的快速运动估计搜索算法,通过实验表明与HEXBS算法具有相似的计算复杂度,但是视频编码质量优于HEXBS算法。     

基于AVS-M的亚像素运动估计快速算法

提出一种适用于AVS-M基于预测的亚像素运动估计快速搜索算法。分析亚像素候选点的匹配误差关系以排除可能性小的点,保证亚像素搜索的准确性。采用有效的搜索策略,对于不同运动特征的视频序列,在平均PSNR下降不超过0.01 dB的情况下,该算法与亚像素全搜索算法相比,减少了68.50％～87.69％的搜索点数,与中心偏置亚像素搜索算法相比,减少了44.68％～67.38％的搜索点数。