立体视频编码中运动和视差联合估计算法的研究

立体视频编码不仅要在同一个视点间进行运动估计,还要在相邻视点间进行视差估计,计算复杂度非常高.如何有效地结合运动估计和视差估计,降低运算复杂度是当前亟待解决的问题.本文详细分析了立体视频左右通道视频流之间的相关性,提出一种运动和视差联合估计快速算法.根据运动—视差模型,结合时空域的多参考帧来进行联合的运动和视差估计,实现对数据的有效编码压缩.实验证明,该算法与传统的全搜索算法相比,能在保证率失真性能基本不变的前提下,降低96.45%的运算复杂度,大大提高编码速度.     

联合运动估计的多视点视频视差估计新方法

针对多视点视频编码中运动估计和视差估计运算量大的特点,提出了一种联合运动估计的多视点视频视差估计方法。在时域上对每个视点的宏块的运动状态建立 Kalman 滤波器,预测当前宏块的运动矢量。在运动估计基础上结合空域信息,分析了视差矢量和运动矢量的几何关系,计算了当前宏块的视差矢量。实验结果表明,本文方法和全搜索算法及快速算法相比,在大幅节省了编码时间基础上又提高了率失真性能。     

基于视差估计算法的多视点视频预测方案

多视点视频编码是立体视频的关键技术,视差估计是目前多视点视频编码中常用的方法之一.探讨了多视点视频编码中的视差估计算法原理,对当前应用视差估计算法的几种典型预测结构进行了深入分析,提出一种结合分级B图与视点相关性的多视点编码方案,该方案在H.264/AVC的编码模型JM下实现.实验表明,该方案在兼顾随机访问性能的同时,实现了较高的编码效率,尤其适合视点间相关性较高的运动图像序列.     

基于视差和阈值分割的立体视频对象提取

视频对象分割和提取是编码、通信以及视频检索等基于内容视频处理中的关键问题，为了从只有单一全局运动、含有重叠多对象的立体视频序列中提取对象，提出了一种基于视差分析和阈值分割的对象提取方法。该方法首先用改进的区域匹配法进行立体视差估计，并通过合理减少匹配窗的运算量及根据视差特性设定搜索路径来加快匹配速度；然后针对图像中不同的对象分别采用迭代阈值法和自适应阈值法进行二次分割；最后从阈值分割结果中提取出各个对象。实验提取出的各深度层视频对象效果良好，表明该方法是一种有效的适用于全局运动的立体视频序列对象提取方法。     

基于频率敏感三维自组织映射的视差估计算法

提出基于频率敏感三维自组织映射的立体视频视差估计算法,视差预测采用基于亮度分类频率敏感三维自组织映射(Classified Frequency Sensitive Three-Dimensional Self-Organizing Map,CFS-3DSOM)的视差模式识别(Disparity pattern recognition,DPR)算法。其基本思想是对视差图像的低亮度区域和高亮度区域分别进行预测,在训练模式库时引入频率敏感方法。实验表明,与传统基于块的视差估计算法相比,CFS-3DSOM-DPR算法的视差预测图像的平均峰值信噪比提高了0.78~1.78dB,时间减少了70%。     

立体视频编码中的目标分割与立体匹配算法

视频目标分割与立体匹配是目标基立体视频编码中的核心技术.首先在单通道视频目标分割的基础上提出一种轮廓跟踪匹配算法,以提取立体视频目标对,然后提出一种基于目标的视差估计算法.它以具有特征信息的像素为匹配基元,结合视差匹配约束进行视差估计,克服了传统块匹配算法视差场不连续、视差精度差的缺点,可以获得较为精确和平滑的视差场.     

用于立体视频会议系统的立体对象分割与跟踪算法

基于对象的立体视频编码压缩技术能在立体视频会议系统中得到很好的应用,从立体视频信号中正确分割出立体视频对象是基于对象的立体视频编码压缩的一个前提条件,基于立体视频会议图像序列的时空特性和左右通道间的视差特性,提出了一种立体视频对象分割与跟踪算法,首先利用空域分割和运动检测相结合的方法,提取左通道中的运动物体;然后,提出一种左右通道间基于边缘轮廓的二级视差匹配算法,并根据已分割的左通道运动对象提取右通道的视频运动对象;最后利用对象边界轮廓的跟踪方法对后续图像中的运动对象进行快速跟踪,实验结果说明文中算法能够应用于立体视频会议图像序列的立体对象分割与跟踪。     

时空联合视差优化的立体视频重定向

目的智能适配显示的图像/视频重定向技术近年受到广泛关注。与图像重定向以及2D视频重定向相比,3D视频重定向需要同时考虑视差保持和时域保持。现有的3D视频重定向方法虽然考虑了视差保持却忽略了对视差舒适度的调整,针对因视差过大和视差突变造成视觉不舒适度这一问题,提出了一种基于时空联合视差优化的立体视频重定向方法,将视频视差范围控制在舒适区间。方法在原始视频上建立均匀网格,并提取显著信息和视差,进而得到每个网格的平均显著值;根据相似性变化原理构建形状保持能量项,利用目标轨迹以及原始视频的视差变化构建时域保持能量项,并结合人眼辐辏调节原理构建视差舒适度调整能量项;结合各个网格的显著性,联合求解所有能量项得到优化后的网格顶点坐标,将其用于确定网格形变,从而生成指定宽高比的视频。结果实验结果表明,与基于细缝裁剪的立体视频重定向方法对比,本文方法在形状保持、时域保持及视差舒适度方面均具有更好的性能。另外,使用现有的客观质量评价方法对重定向结果进行评价,本文方法客观质量评价指标性能优于均匀缩放和细缝裁剪的视频重定向方法,时间复杂度较低,每帧的时间复杂度至少比细缝裁剪方法降低了98%。结论提出的时空联合...     

面向立体视频的自适应数字水印算法

鉴于立体视频是未来视频技术的一个重要发展方向,对其产品的知识产权进行保护需要提前解决,以避免盗版和侵权现象。为此,在前期数字水印和立体视频研究工作的基础上,通过详细分析立体视频的特点后,给出了一种面向立体视频的自适应数字水印新算法。新算法是将水印信息添加到增强层码流的视差矢量数据上,这种水印信息的嵌入不仅对基本码流没有影响,而且不会影响到基本码流重建后的视频图像质量。该水印算法采用自适应策略,使得嵌入水印后的图像质量损失达到最小。其水印的嵌入和提取操作均基于压缩域进行,无需视频码流的完全解码,而且水印的提取使用盲检法,无需视频原图像。整个算法简单、快速、高效。通过不同测试序列的仿真实验结果显示,水印的嵌入对原图像影响很小,使用自适应算法进行水印嵌入后图像的峰值信噪比下降值均小于非自适应算法。     

立体视频对象分割及其三维重建算法研究*

为更加有效分析立体视频对象,本文提出了一种基于离散冗余小波变换的立体视频对象分割算法,首先采用离散冗余小波变换提取特征点结合DT网格技术的视差估计方法,获得了可靠的视差场,再利用视差信息对立体视频中静止对象进行分割。对于立体视频序列中的运动对象,采用离散冗余小波提取运动区域的方法进行分割。实验结果表明,本算法对有重叠的多视频对象具有较好的分割效果,可同时分割静止物体和运动物体,具有较好的精确性和鲁棒性。对于分割出的立体视频对象,结合深度信息对其进行三维重建,得到较好的三维效果。     

MPEG-2视频编码的运动估计与实现

ＭＰＥＧ┐２视频编码的运动估计与实现陈维强高文（哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨１５０００１）关键词运动图象压缩,ＭＰＥＧ－２,运动估计．１）国家８６３计划智能计算机系统主题和国家“九五”攻关计划的支持项目．收稿日期１９９７－０６－０３１引言Ｍ...     

A New Motion Estimation Algorithm for Video Coding Using Adaptive Kalman Filter

This paper presents a new motion estimation algorithm to improve the performance of the existing searching algorithms at a relatively low computational cost. We try to amend the incorrect and/or inaccurate estimate of motion with higher precision by using Kalman filter. We first obtain a measurement of motion vector of a block by using the existing searching scheme. We then generate the predicted motion vector utilizing the inter-block correlation in both spatial and temporal directions. In general, the motion correlation in spatial direction is different from that in temporal direction. Therefore, if we appropriately utilize the motion correlation in spatial direction and temporal direction, the better performance would be achieved. In this paper, we will propose an adaptive Kalman filter which utilizes a model switching mechanism to select correct motion model. Simulation results show that the proposed technique can efficiently improve the motion estimation performance.     

一个健壮的用于低比特率视频编码的快速运动估计算法

提出一个用于低比特率视频编码的快速块匹配运动估计算法，该算法能够自适应调整搜索起点使其接近全局最优位置，并采用有效的搜索模式来防止搜索过程陷入局部最小，同时用灵活的中止准则来控制运动估计精度与计算量，实验结果表明，该算法非常健壮，所需的计算量仅为全搜索算法的1/50，但能够取得与其相似的运动估计性能。本算法在实时视频编码中具有重要的应用价值。     

An Efficient Motion Estimation Algorithm for Video Coding Using Kalman Filter

This paper presents a new motion estimation algorithm to improve the performance of the existing searching algorithms at a relatively low computational cost. We try to amend the incorrect and/or inaccurate estimate of motion with higher precision by using Kalman filter. We first obtain a measurement of motion vector of a block by using the existing searching scheme. We then generate the predicted motion vector utilizing the inter-block correlation in both spatial and temporal directions. Based on these two motion information, a three-dimensional (3D) motion model is developed and then a 3D local Kalman filter is designed to obtain the optimal estimate of motion vector.     

一种预测起始搜索点的运动图象分块运动匹配新算法

在以往的运动图象分块运动匹配算法中，分块运动向量的起始搜索点是固定的。本文根据各分块运动向量的分布统计特性和相邻分块运动向量的相关特性，提出了一种基于预测起始搜索点的运动图象分块运动匹配新算法。通过用相邻分块运动向量的相互关系预测当前分块的起始搜索点，利用基于中心搜索模式的分块运动匹配算法寻找匹配的运动向量。实验表明，该算法预测步骤简单，令搜索更快接近全局极值，与其它快速分块运动匹配算法相比有效地降低了帧间运动补偿误差和所需搜索运算量，效果较好。     

支持多种标准的高清视频运动估计协处理器

针对运动估计的各种实现方案难以同时满足实时计算性能和灵活性需求的问题,提出了一种支持多种标准的运动估计协处理器.该协处理器采用6流出超长指令字结构,可执行多种运动估计算法.协处理器中包含一个可二维数据重用的处理单元阵列、一个SAD加法树和一个多模编码耗费比较器.处理单元阵列和加法树可满足运动估计巨大的计算复杂度,而耗费...     

甚低速视频编码中运动估计补偿技术的研究和改进

在对甚低速视频编码中运动估计与补偿技术进行深入研究的基础上,对H.263采用的全搜索算法提出一种可变搜索步长的改进方法.