残差分布式视频压缩感知*

压缩感知(CS)是一种能同时进行数据采集和压缩的新理论,为简化编码算法提供了依据,同时,分布式视频编码(DVC)为低复杂度的视频编码提供了思路。因此,通过整合DVC和CS各自的特性以构建编码简单的视频编码框架,并采用残差技术来提高系统性能,最终提出了一种残差分布式视频压缩感知(RDCVS)算法:对关键帧进行传统的帧内编、解码;而对非关键帧,编码端采用一种基于残差联合稀疏模型的随机观测,解码端利用边信息和改进的梯度投影重建(GPSR)算法进行优化重构。由于将运动估计和变换编码等复杂度较高的运算转移到解码端进行,因而RDCVS保持了低复杂度的编码特性。实验结果表明,RDCVS算法比参考方案的恢复质量提高了2～3 dB。     

一种基于MPEG-4的帧间差分能量视频水印算法

针对视频水印的盲检测特性和对时间轴上帧操作的鲁棒性,论文提出了一种基于相邻帧间相关性的视频水印算法,即在预测帧的编码过程中,根据编码器的运动估计和补偿模块提供的运动向量和宏块的编码模式,在残差中嵌入水印数据。在该算法中,用能量替换函数保证嵌入数据不影响视频质量,用重同步策略来保证水印提取时的鲁棒性,并且在水印提取的过程中不需要任何附加信息,是一种盲检测算法。水印的嵌入和提取是在视频的编、解码过程中直接利用编码器提供的信息进行的,因此该算法具有计算复杂性低的特点。实验证明这种方法能够抵抗重编码操作,并且对于帧删除、帧插入和帧置换等攻击也有一定的鲁棒性,而且由于该算法是在预测帧的残差中进行,水印的隐藏效果比较好,生成码流的信噪比也较高。     

VVC帧间编码CU快速划分算法

通用视频编码(VVC)使用的四叉树加多叉树的块划分结构使编码过程的运算复杂度极高,这给编码器的实际应用带来了困难.为了解决这一问题,提出了一种基于时空域信息的编码单元(coding unit,CU)快速划分算法.该算法分为两部分,第一部分根据当前编码CU的形状,使用三种不同的模型在参考帧对应区域提取运动矢量,根据模型中...     

基于多分辨率四叉树的运动分割及交叠块的立体视频帧估计算法

为了对立体视频序列进行有效的编解码，以获得较好的重建图象，提出了一种基于立体视频序列的帧估计及内插方法，该方法就是在立体视频序列编码中，左图象流按MPEG－Ⅰ/Ⅱ的视频编码标准进行编码；面对右图象流，只对参考帧（Ⅰ帧及P帧）进行编码，右图象流的B帧不进行编码及传送，而是在解码端，根据各个参考帧通过帧及内插来获得，可变块分割的方法是采用基于多分辨率四叉树分解的运行分割，对右B帧的重建按照匹配块和失配块分别处理的方法，各个块的位置和内容则根据右B帧中的块与右Ⅰ帧、P帧之间或与左B帧的之间相关性大小来确定，另外，还提出了一种新的可避免误区配和对显露区进行正确填充，并针对交叠块的帧估计和内插方法，仿真实验表明，该图象重建方法与文献[1]所提出的基于固定块的方法相比，能够使得重建图象的峰值信噪比（PSNR）增加约1.25dB，并且图象的主观视觉质量评价也明显要好。     

基于人类视觉系统的彩色图像分形编码算法

在分析传统的四叉树分形编码算法的基础上,将人类视觉系统(HVS)的特性引入到值域块的四叉树划分中,在定义域池的生成以及值域块与定义域块的匹配上采用分类的方法,然后利用彩色图像R,G,B三个分量的相关性,将三色分量图按某种方式组合成一个灰度图像,提出一种使用HVS的彩色图像分形编码算法.实验表明,在保证图像解码质量的情况下,该算法比Fisher和JPEG算法能达到更高的压缩比,并且在编码时间上优于Fisher算法.     

一种面向HEVC的编码单元深度决策算法

新一代高性能视频编码(HEVC)标准采用灵活的四叉树自适应存储结构、可变尺寸的编码块、35种帧内预测模式等新技术,能够有效提升HEVC的编码效率,但也造成了更高的编码复杂度。为此,提出一种基于时空相关性的编码单元深度决策算法。融合关联帧编码单元的深度信息及当前帧相邻编码单元的深度信息,从而预测当前编码单元的深度范围。实验结果表明,与HEVC标准测试算法相比,该算法能在不明显影响编码质量的基础上平均减少30.2%的编码时间。     

低复杂度的MPEG-2到H.264快速转码算法

提出一种新的MPEG-2到H.264快速转码算法,利用H.264宏块（MB）模式选择与MPEG-2运动补偿残差间的相关性,将H.264宏块模式的选择转化为数据分类;在MPEG-2解码时,保存相关的宏块信息,包括MB编码模式、编码块类型（CBPC）、MB残差的均值和方差,解码后采用标准的H.264编码器对YUV图像编码,并保存H.264宏块的编码模式,采用机器学习算法得到决策树,用于H.264编码模式的分类,从而大大提高转码效率。     

重用运动矢量和预测残差的MPEG-2/H.264空间分辨率转码

本文提出一种新的MPEG-2到H.264的视频转码算法.它通过充分利用MPEG-2解码过程中得到的运动矢量和宏块编码残差等信息,可显著减少H.264编码过程中宏码编码模式确定和运动估计过程的计算复杂度,并得到最终的H.264视频流.几种典型视频测试序列的仿真实验结果表明,本算法对视频质量的损失较小,有稳定的率失真性能,有利于实时转码的实现.     

H.264/AVC中基于决策树的P帧快速模式选择（HHME2013第61号论文）

目的：H.264/AVC帧间预测编码需要对所有可能编码模式计算并比较率失真代价,众多的模式类型导致了P帧编码的计算复杂度非常高。本文提出了一种针对P帧的基于决策树的快速选择候选模式算法。方法：在对宏块进行16×16的帧间运动估计后,首先根据残差宏块中4×4全零系数块个数对部分宏块直接选择出候选模式;然后使用16个4×4块的SATD值,采用决策树分类方法对其余宏块选择候选模式。结果：由于只需对候选模式进行编码,因此有效降低了编码器的计算复杂度。实验结果表明,与原始全搜索编码算法相比,该算法对不同运动程度的视频序列获得了较一致的编码时间节省,同时平均峰值信噪比的损失和平均比特率的增加均较少。结论：本文提出了一种新的P帧帧间预测候选模式选择算法,根据帧间运动估计后的残差宏块信息,采用决策树方法对候选模式集进行分类。实验结果表明,该算法能在保证视频编码质量的前提下,有效地降低编码过程中的计算量,缩短编码时间。     

改进的分形矢量量化编码

为了提高图象的分形矢量量化编码效果，在利用四叉树对图象进行自适应分割的基础上，基于正交基三维分量投影准则，提出了图象块非平面近似方法，进而形成一种新的静态图象分形矢量量化编码方法。该方法首先通过对投影参数进行DPCM编码来构造粗糙图象，然后由此来构成差值图象编码的码书。由于该方法把分形和矢量量化编码结合起来，因此解码时只需查找码书，并仅进行对比度变换。计算机编、解码实验结果表明，该编码方法具有码书不需外部训练，解码也不需迭代等优点，且与其他同类编码器相比，该方法在压缩比和恢复图象质量（PSRN）方面均有明显改善。     

基于多变换的细粒度视频编码算法

针对现有细粒度视频编码算法计算复杂度大或视频恢复质量有各种效应的缺点，提出了一种基于联合小波变换和MP变换的细粒度编码算法。该算法在运动估计与补偿的基础上，用小波变换来消除帧间冗余，然后对变换结果根据不同帧的数据特征分别进行二维小波变换或MP变换。算法还提出了新的运动估计和像素调整策略、基于人眼视觉特性的MP原子分配策略和基于能量查找的原子搜索机制。实验表明，该算法可同时兼顾视频恢复质量、计算复杂度和控制粒度。     

A novel H.264 rate control algorithm with consideration of visual attention

In video coding, a well-designed rate control scheme should be concerned with both the objective and subjective quality. However, the existing H.264 rate control algorithms mainly aim at improving the objective quality without considering the human visual system. In this paper, we propose a novel rate control algorithm that takes into account visual attention. In a group of pictures, bits allocated to each frame are related to the local motion attention in it, and more bits are allocated to the frames with strong local motion attention. Similarly, in each frame, more bits are assigned to visually significant macroblocks (MBs), and fewer to visually insignificant MBs. Experiment results show that the proposed algorithm improves the coding quality in frames with strong local motion, and reduces PSNR fluctuation across frames by up to 22.15%. In addition, PSNR in visually important regions is increased by up to 1.45 dB as compared to the standard H.264 rate control scheme that improves the subjective quality. Increased computation complexity of the proposed algorithm is less than 4%, which is negligible.     

四叉树分块的高光谱图像分布式无损编码

目的 近年来随着光谱成像技术的快速发展,使得高光谱遥感图像能够提供更加丰富的地物信息,然而其所具有的极大数据量给图像的存储、传输和实用带来较大的困难。因此,如何对高光谱遥感图像进行有效编码成为研究热点。方法 基于陪集码的分布式信源编码因其具有良好的压缩性能和较低的编码复杂度而受到重视,在此基础上提出一种基于自适应四叉树分块的高光谱图像分布式无损编码方案。设每个高光谱帧组的第1帧为关键帧,其他帧为普通帧,首先对关键帧进行自适应四叉树分块,然后对每一块与普通帧相应的块进行最佳线性预测,进而根据预测残差确定所需传输的陪集码索引位数以及每个像素的k个最低比特位。结果 本文通过自适应四叉树分块,增强了所形成陪集码的自适应性。所提出的编码方案很好地实现了压缩效果和编码效率的折中。结论 提出的方案能够较好地适应低复杂度环境下对高光谱图像无损编码的需求。     

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     

Low-complexity heterogeneous architecture for H.264/HEVC video transcoding

High efficiency video coding (HEVC) was developed by the Joint Collaborative Team on video coding to replace the current H.264/AVC standard, which has been widely adopted over the last few years. Therefore, there is a lot of legacy content encoded with H.264/AVC, and an efficient conversion to HEVC is needed. This paper presents a hybrid transcoding algorithm which makes use of soft computing techniques as well as parallel processing. On the one hand, a fast quadtree level decision algorithm tries to exploit the information gathered at the H.264/AVC decoder to make faster decisions on coding unit splitting in HEVC using a Naïve–Bayes probabilistic classifier that is determined by a supervised data mining process. On the other hand, a parallel HEVC-encoding algorithm makes use of a heterogeneous platform composed of a multi-core central processing unit plus a graphics processing unit (GPU). In this way, from a coarse point of view, groups of frames or rows of a frame (both options are possible) are divided into threads to be executed on each core (each of which executes one of the aforementioned classifiers) and, from a finer point of view, all these threads work in a collaborative way on a single GPU to perform the motion estimation process on the co-processor. Experimental results show that the proposed transcoder can achieve a good tradeoff between coding efficiency and complexity compared with the anchor transcoder.     

基于区域分割的小波分解运动补偿编码算法

为了提高视频运动估值的速度和运动矢量编码的效率，提出了一种基于区域分割的小波分解运动补偿的视频编码算法，该算法的几个核心部分的特点如下：（1）运动估值部分，在基本的可变块多分辨率运动估值算法的基础上，充分利用了小波分解后各子带所表征的运动结构相关性，因而提高了运动矢量的编码效率，同时提出了基于区域分割的多分辨率运动估值算法，因而在有效减少运动估值时间消耗的同时，进一步提高了运动矢量的编码效率；（2）在量化部分，提出了一种基于人的视觉系统的量化方法；（3）采用改进的高效的零树小波编码算法对帧内和帧间信息进行编码，实验结果表明，所提出的算法是有效的。     

Architectural Study of a Block-Recursive Motion Estimation Algorithm

The block-recursive algorithm for motion estimation is an option to classical methods like block-matching usually used in conventional coding schemes based on motion compensation. The block-recursive algorithm considered in this study as been developed at IRISA in the Temis group. It is composed of three steps: estimation, deterministic relaxation, and quadtree region splitting. These steps are iteratively executed until convergence.To be fully exploitable, a specialized VLSI architecture for motion estimation must satisfy the following features: real-time performance, modularity, easy external interfacing, flexibility and reduced internal complexity. In this paper, we analyse these different features with regards to the numerous parameters of the considered block-recursive algorithm. The influence of parameters on the quality of the coding algorithm is measured through numerous simulations. Architectural mechanisms required for an efficient implementation are also presented and discussed. This study falls within the framework for derivation of a specialized parallel architecture from the initial sequential algorithm specification.     

An efficient parallel algorithm for motion estimation in very low bit‐rate video coding systems

Motion estimation is widely used in video coding schemes in order to reduce the inherent temporal redundancy among the frames of a video stream. In particular, low and very low bit rate video coding schemes need sophisticated motion models which usually require a large number of arithmetic operations. In this paper we present a parallel algorithm for the most practical of these models. Specifically we implement the affine motion model on a hypercube‐based multiprocessor. This model covers the most usual kinds of motion and requires only a modest number of arithmetic operations. Also, the hypercube network can efficiently handle the non‐regular data flow resulting from the parallel implementation of this model. In addition, we assume that our multiprocessor is fine grained, in contrast to most programmable architectures used in video coding, where processors usually have large local memory. Apart from its practicality, the constraint of limited local memory makes the algorithm design more challenging and thus more theoretically interesting. Finally, with regard to other proposals in the literature, our scheme is more general: whereas our scheme covers all kinds of motion supported by the affine motion model, the rest of the proposals deal only with a subset of these kinds. Copyright © 2000 John Wiley & Sons, Ltd.     

控制关键帧选择的H.264熵编码加密算法研究

常见的H.264熵编码加密是一种将加密方案与熵编码方式融合的视频安全算法,这种算法不仅加解密速度快且可保持数据格式不变,是一种兼容性的加密方案,但需要处理帧内所有数据。针对熵编码加密过程中存在的不足,提出了一种基于关键帧选择与熵编码相结合的视频加密方法,通过获取一帧中所有8*8子宏块的运动矢量,构造一个用于表示每一帧内容变化情况的向量F,然后将其欧几里德范数与阈值K比较,如果大于或等于阈值,则确定当前帧是关键帧,则在下一帧熵编码时加密其运动矢量差与残差系数值,否则不参与任何加密运算。通过控制阈值K的大小来决定关键帧的选择,并结合混沌序列加密关键帧数据来保证视频信息的安全性,与熵编码加密算法相比,加密数据平均减少数据量约为39.78%。实验表明该加密方法在保持编码后数据总量不变的情况下,以较小的时间代价获得了良好的加密效果,且与常规的熵编码加密算法相比大幅度减少了加密数据量     

一种基于去均值的加速收敛的分形压缩算法

通过研究传统分形压缩算法中解码迭代过程的收敛性问题，提出了一种新的基于去均值的加速收敛的分形压缩算法，理论分析和实验证明新算法的解码迭代次数要大大少于传统分形压缩算法，并且具有运算复杂度相对降低，恢复图象的ＰＳＮＲ提高等优点。进一步地，我们将新算法结合到自适应四叉树分割的结构中，在压缩比和图象质量之间取得较好的折衷，实验结果优于相同条件下的传统分形压缩算法。