基于图象内容的视频压缩方法

由于视频图像的知识冗余度,视频压缩可以采用基于图像内容的压缩方式。论文描述了基于内容的压缩系统的整体框架,并且对于视频对象的形状信息,运动信息和纹理信息的编码过程都进行了详细讨论,然后探讨了视频对象的Sprite编码和时间空间可分级编码,最后介绍了针对任意形状视频对象的形状自适应(SA)DCT变换编码,同时指出SA-DCT存在的缺陷并以此作为后继工作的基础。     

MPEG—4自然视频编码工具和算法

本文讨论了与自然视频编码相关的一些重要概念,对每一概念都结合相应的图示给出了形象化的解释;并对标准中自然视频编码的一些工具和算法,诸如形状编码、运动估计和补偿、纹理编码、Sprite编码和可分级性编码等进行了分析和讨论。     

多模式3维视频形状编码

目的 具有立体感和高端真实感的3D视频正越来越受到学术界和产业界的关注和重视,未来在3D影视、机器视觉、远程医疗、军事航天等领域将有着广泛的应用前景。对象基3D视频是未来3D视频技术的重要发展趋势,其中高效形状编码是对象基3D视频应用中的关键问题。但现有形状编码方法主要针对图像和视频对象,面向3D视频的形状编码算法还很少。为此,基于对象基3D视频的应用需求,提出一种基于轮廓和链码表示的高效多模式3D视频形状编码方法。方法 对于给定的3D视频形状序列逐帧进行对象轮廓提取并预处理后,进行对象轮廓活动性分析,将形状图像分成帧内模式编码图像和帧间预测模式编码图像。对于帧内编码图像,基于轮廓内链码方向约束和线性特征进行高效编码。对于帧间编码图像,采用基于链码表示的轮廓基运动补偿预测、视差补偿预测、联合运动与视差补偿预测等多种模式进行编码,以充分利用视点内对象轮廓的帧间时域相关性和视点间对象轮廓的空域相关性,从而达到高效编码的目的。结果 实验仿真结果显示所提算法性能优于经典和现有的最新同类方法,压缩效率平均能提高9.3%到64.8%不等。结论 提出的多模式3D视频形状编码方法可以有效去除对象轮廓的帧间和视点间冗余,能够进行高效编码压缩,性能优于现有同类方法,可广泛应用于对象基编码、对象基检索、对象基内容分析与理解等。     

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。     

基于视频对象编码的形状差错掩盖技术

本文对基于视频对象编码的形状差错掩盖技术进行了详细描述,在此基础之上,介绍了典型的形状差错掩盖方法,并对这些方法的特点与适用环境作了分析,最后对形状差错掩盖方法进行了总结.     

MPEG-4在视频监控应用中的软件实现

本文根据视频监控的特点，主要讨论了MPEG-4在视频监控应用中的软件实现过程与涉及的关键技术．其中重点讲述了以前的标准中没有的部分，包括VOP的生成,形状、纹理、运动编码，特别强调了Sprite编码和可扩展编码。     

容错视频编码技术研究

本文对容错视频编码技术进行了分类概述。文章首先指出Internet视频通信中容错视频编码的必要性．并对容错视频通信系统的典型结构和基本思想进行了描述。然后文章对近年来出现的容错熵编码、容错预测编码和分层视频编码及区分保护等容错视频编码技术进行了分类介绍。     

视频编码技术的若干新进展

对数字视频编码技术的新进展进行了综述。先对传统视频编码方法进行了分析,指出其存在的不足,然后对基于压缩感知理论的视频编码、分布式视频编码、基于视觉特性的视频编码和可分级视频编码这四种视频编码技术的新进展进行了介绍,最后对未来可能的发展方向进行了展望,可为视频编码技术的相关研究提供参考。     

一种异步视频对象的速率控制算法

MPEG-4提出了视频对象的概念，产生了基于对象的速率控制问题，编码的视频对象可以是同步进行也可以是异步进行，后者在低比特率条件下更具有优越性，实验结果也证实了这点，针对异步视频对象编码，提出 一种速率控制算法，以达到恒定目标比特率，该算法首先根据在一个短的时间段内，一个视频对象的同一类型编码比特数近似相等的假设来估计某时刻总的编码比特数，然后采用全局分配原则，将目标比特数分配到编码的视频对象中，以获得视频对象近似恒定的失真比，另外，还提出了一种后处理技术，并用以克服异步对象的解码合成图象的失真，实验结果表明，该算法能够对异步视频对象进行有效的比特控制，并具有较高的主客观质量。     

基于Zh变换的视频对象形状编码方法

根据视频对象形状的特点，提出了一种新的视频对象形状编码方法．这种方法仍然属于基于位图的方法，但是具有很好的可扩展性和压缩效率．这种方法的核心是Zh变换．利用Zh变换可以把表示视频对象形状的二值位图分解为一系列较小的二值位图．这些小位图从粗到精地描述了视频对象的形状，这使得本方法具有很好的可扩展性．压缩效率的提高来自以下两个方面：(1)通过设置变换终止条件，可以自动标记位图中远离对象边缘的块；(2)采用基于上下文的算术编码方法编码变换后的小位图，由于变换后的数据之间存在较强的相关性，算术编码器可以根据已经编码的数据更准确地预测下一个被编码位．     

联合深度视频增强的3D-HEVC帧内编码快速算法

目的 针对高效3维视频编码标准（3D-HEVC）深度视频编码复杂度高和获取不准确的两个问题,现有算法单独进行处理,并没有进行联合优化。为了同时提升深度视频编码速度和编码效率,提出一种联合深度视频增强处理和帧内快速编码的方法。方法 首先,引入深度视频空域增强处理,消除深度视频中的虚假纹理信息,增强其空域相关性,为编码单元（CU）划分和预测模式选择提供进一步优化的空间;然后,针对增强处理过的深度视频的空域特征,利用纹理复杂度将CU进行分类,提前终止平坦CU的分割过程,减少了CU分割次数;最后,利用边缘强度对预测单元（PU）进行分类,跳过低边缘强度PU的深度模型模式。结果 实验结果表明,与原始3D-HEVC的算法相比,本文算法平均节省62.91%深度视频编码时间,并且在相同虚拟视点质量情况下节省4.63%的码率。与当前代表性的帧内低复杂度编码算法相比,本文算法深度视频编码时间进一步减少26.10%,相同虚拟视点质量情况下,编码码率节省5.20%。结论 该方法通过深度视频增强处理,保证了虚拟视点质量,提升了编码效率。对深度视频帧内编码过程中复杂度较高的CU划分和预测模式选择分别进行优化,减少了率失真代价计算次数,有效地降低了帧内编码复杂度。     

甚低码率视频编码

随着新的电信服务与应用的出现，对甚低码率（６４ｋｂ／ｓ以下）视频编码的需求大大增加．文中从波形编码和模型编码两方面介绍了甚低码率视频编码技术的进展，探讨了存在的问题．     

Zh变换及其在视频对象形状编码中的应用研究

为了提高基于位图的形状编码方法的可扩展性，提出一种能够用于二值位图的图像变换——Zh变换．表示视频对象形状的二值位图经过Zh变换以后，被分解为一些较小的位图．这些小位图从粗到精地描述了原来视频对象的形状．在Zh变换的基础上，结合基于上下文的算术编码，提出一种视频对象形状编码方法．实验结果证明，该方法不仅具有很好的空间和信噪比可扩展性，而且在编码效率上也明显高于MPEG-4第一版采用的形状编码方法．     

基于块运动信息的视频分割算法

提出一种视频对象分割的新算法.该算法利用块的运动信息作为分割依据,同时兼顾算法的计算复杂度和精度需求.一方面,对象分割的计算量开销与DCT运算相比可以忽略.另一方面,算法的分割精度能够满足提高无线视频编码传输质量的要求.实验验证该算法能有效提高无线视频应用的效率和鲁棒性.     

形状自适应小波编码

一种基于扩展SPIHT的形状自适应小波编码方法在文中被提出。其对形状自适应小波变换的机理进行讨论，根据掩模图像对视频对象进行三级形状自适应小波分解。对现有SPIHT进行改进，提出一种扩展SPIHT的压缩方法。该方法利用小波子带自相关特性对任意形状的视频对象进行编码，并且根据对应的三级掩模图像对视频对象外的零值不编码以减少码流。实验结果表明该方法在保证对任意形状视频对象的交互操作功能的同时有效提高编码效率。