基于动态跳帧和运动矢量修正的视频转换编码方法

在视频转换编码中，为了减少时间分辨率，提出了一种动态跳帧机制。简单的重新使用输入运动矢量会造成视频质量的下降，因此在动态跳帧转换编码的基础上进一步提出了动态运动矢量修正问题，根据视频帧与帧之间累计的运动矢量大小来调整运动矢量修正的范围。仿真结果表示，在前向向量法基础上仿真动态跳帧和运动矢量的修正比FDVS、双线性内插法和前向向量法能够提高图像的信噪比。     

基于动态跳帧和运动矢量修正的视频转换编码方法

在视频转换编码中,为了减少时间分辨率,提出了一种动态跳帧机制。简单的重新使用输入运动矢量会造成视频质量的下降,因此在动态跳帧转换编码的基础上进一步提出了动态运动矢量修正问题,根据视频帧与帧之间累计的运动矢量大小来调整运动矢量修正的范围。仿真结果表示,在前向向量法基础上仿真动态跳帧和运动矢量的修正比FDVS、双线性内插法和前向向量法能够提高图像的信噪比。     

H.264跳帧转码中帧间模式选择和运动估计快速算法*

为了解决在H.264跳帧转码中,简单地重用从输入码流中获取的编码信息得到的视频质量非常不理想的问题。针对宏块的运动特征,引入运动尺度因子,提出快速帧间模式选择算法和新的运动矢量合成算法,在提高视频质量的同时大大降低了算法复杂度,并提出基于双阈值的自适应运动矢量修正算法,可以有效减少当获得最佳运动矢量后进行修正的冗余运算量。实验证明,此算法具有更强的鲁棒性和更广泛的适用性,在转码后的视频质量和转码速度方面都达到了很好的效果。     

一种自适应的运动矢量精细化算法

针对跳帧视频转码中运动矢量合成算法可能引入较大运动矢量误差的问题,提出了一种自适应的运动矢量精细化算法,该算法根据误差大小将运动矢量分为两组,对误差较小的一组进行小范围精细化,另一组在原始运动矢量、预测运动矢量和合成运动矢量中选择最优的运动矢量,并在其周围做较大范围精细化,实验结果表明,此方法可以有效地提高图像质量,并减小输出码率。     

三维视频跳帧缺帧动态补偿方法仿真

针对传统视频跳帧缺帧补偿方法存在效率低且补偿不完整问题,提出一种基于帧间投影算法的三维视频跳帧缺帧动态补偿方法.使用帧间投影算法使帧间运行转化为两个单独波形,得出参考帧在水平方向与垂直方向运动矢量,并利用逆变转化限制旋转、平移等基础变形,减少后续补偿的干扰向量,分析三维视频补偿需求构建相应深度卷积神经网络,利用训练模块对两种波形进行训练,通过不同方法测定三维视频补偿效率,获取三维视频跳帧缺帧动态补偿完整性.实验结果得出,所提方法在三维视频跳帧、缺帧补偿上效率更高,并且较比传统方法更快.据此可得出结论为所提三维视频跳帧缺帧补偿方法的性能更好.     

一种针对MPEG-4 AVC/JVT/H.264的快速多帧运动估计算法

在H．264标准中，运动估计的编码运算量非常复杂。通过重新使用上一参考帧中的运动矢量信息，论文提出了一种效率较高的搜索算法，即无需在全部的参考帧中搜索，只使用存储的运动矢量来组成当前的运动矢量。这种算法还可以结合其他快速的搜寻算法以进一步减少运动估计的运算复杂度。     

基于运动矢量细化的帧率上变换与HEVC结合的视频压缩算法

将帧率变换技术与新型视频压缩编码标准HEVC相结合有利于提升视频的压缩效率。针对直接利用HEVC码流信息中的低帧率视频的运动矢量进行帧率上变换时效果不理想的问题,文中提出了一种基于运动矢量细化的帧率上变换与HEVC结合的视频压缩算法。首先,在编码端对原始视频进行抽帧,降低视频帧率;其次,对低帧率视频进行HEVC编解码;然后,在解码端与从HEVC码流中提取出的运动矢量相结合,利用前向-后向联合运动估计对其进行进一步的细化,使细化后的运动矢量更加接近于对象的真实运动;最后,利用基于运动补偿的帧率上变换技术将视频序列恢复至原始帧率。实验结果表明,与HEVC标准相比,所提算法在同等视频质量下可节省一定的码率。同时,与其他算法相比,在节省码率相同的情况下,所提算法重建视频的PSNR值平均可提升0.5 dB。     

基于运动矢量处理的帧率上转换算法

帧速率上转换主要是用来实现两个不同帧率视频扫描格式之间的转换。它可以应用于HDTV和低比特码率编码等应用场合。将场景检测引入到帧率上转换方法中,根据视频内容的变化来检测场景的变换,然后自适应地选择内插（Interpolation）/外推（Extrapolation）的方法,从而解决了传统运动补偿内插法针对序列剧烈运动或场景切换难以处理的问题。同时,结合残差能量的大小和运动矢量的相关性对运动矢量的可靠性进行分类,对不可靠运动矢量采用可变块大小运动估计进行重新搜索,不断更新运动矢量,逐步消除由于运动矢量的不准确带来的方块效应和边缘模糊现象。实验结果表明,算法较传统的插值算法对内插图像的主观质量和客观质量都有所提高。     

运动矢量聚类的视频水印方法

基于运动矢量视频水印算法,结合人的视觉特性（HVS）,根据运动矢量值及运动矢量块区域聚类的特征,利用FCM算法实现运动矢量的分类,以运动矢量块为单位,将水印信息嵌入到运动矢量上。运动矢量不需要完全解码和再编码过程,所提出的水印算法简单、有效,从而实现了水印盲检。与嵌入水印前的原视频图像相比,嵌入水印后的视频图像信噪比损失很小,对帧删除、帧插入和噪声等攻击方式具有极强的鲁棒性。     

像素级运动矢量场边信息生成算法

在分布式视频编码（DVC）中,解码端生成的边信息的质量对整个系统的率失真(RD)性能有着重要影响。为了提高边信息的质量,进而提升DVC系统的RD性能,提出一种基于像素级运动矢量场的边信息生成算法(SGPMVF)。首先,通过运动估计分别获得前后两关键帧的像素级运动矢量场;然后,为Wyner-Ziv帧的每个像素选择合适的运动矢量;最后,通过帧间内插得到高质量的边信息。算法中提出基于SAD（绝对误差和）差值的搜索范围确定方法与像素级运动矢量选择方法。实验结果表明,对于快速运动的序列,该算法在不增加编码复杂度和码率的情况下使边信息的PSNR最大提高1.45 dB,并使DVC系统的RD性能提高0.3～0.7 dB。     

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。     

一种基于H.264的混合视频转码方法*

为了提高比特率缩减的H.264视频转码速度,提出了一种混合型视频转码（mixtue video transcode,MVT）方法。该方法选择串联结构对intra帧进行转换编码,选择开环结构对inter帧进行转换编码,同时对inter帧进行部分误差消除操作。对intra帧,转换编码操作后可以得到无误差的intra帧;对于inter帧,转码后图像质量的损失大于串联结构,但因为进行了消除误差漂移的操作,这一损失可以控制在可接受的最小范围内。实验结果表明,提出的混合型视频转码结构在转码速度上远远高于串联结构,转     

Heterogeneous video transcoding to lower spatio-temporalresolutions and different encoding formats

In this work, transcoding of pre-encoded MPEG-1, 2 video into lower bit rates is realized through altering the coding algorithm into H.261/H.263 standards with lower spatio-temporal resolutions. For this heterogeneous transcoding, we extract and compose a set of candidate motion vectors, from the incoming bit stream, to comply with the encoding format of the output bit stream. For the spatial resolution reduction we generate one motion vector out of a set of input motion vectors operating on the higher spatial resolution image. Finally, for the temporal resolution reduction we compose new motion vectors from the dropped frames motion vectors. Throughout the paper, we discuss the impact of motion estimation refinement on the new motion vectors and show that for all cases a simple half-pixel refinement is sufficient for near-optimum results     

Motion vector refinement for high-performance transcoding

In transcoding, simply reusing the motion vectors extracted from an incoming video bit stream may not result in the best quality. In this paper, we show that the incoming motion vectors become nonoptimal due to the reconstruction errors. To achieve the best video quality possible, a new motion estimation should be performed in the transcoder. We propose a fast-search adaptive motion vector refinement scheme that is capable of providing video quality comparable to that can be achieved by performing a new full-scale motion estimation but with much less computation. We discuss the case when some incoming frames are dropped for frame-rate conversions, and propose motion vector composition method to compose a motion vector from the incoming motion vectors. The composed motion vector can also be refined using the proposed motion vector refinement scheme to achieve better results     

结合帧率变换与HEVC标准的新型视频压缩编码算法

相比于之前主流的H.264视频压缩编码标准,HEVC在保证重建视频质量相同的前提下,可以将码率降低近50%,节省了传输所需的带宽.即便如此,由于一些特定的网络带宽限制,为继续改善HEVC视频编码性能,进一步提升对视频的压缩效率仍然是当前研究的热点.本文提出一种HEVC标准编码与帧率变换方法相结合的新型的视频压缩编码算法,首先在编码端,提出一种自适应抽帧方法,降低原视频帧率,减少所需传输数据量,对低帧率视频进行编解码;在解码端,结合从HEVC传输码流中提取的运动信息以及针对HEVC编码特定的视频帧的分块模式信息等,对丢失帧运动信息进行估计;最后,通过本文提出的改进基于块覆盖双向运动补偿插帧方法对视频进行恢复重建.实验结果证实了本文所提算法的有效性.     

基于H.264运动矢量域的脆弱水印算法研究

针对H.264/AVC的编码特征,提出一种基于H.264/AVC低比特率视频流的脆弱水印算法。该算法在视频编码端的P帧经过运动矢量搜索和运动矢量预测之后,提取运动矢量残差,将水印嵌入在运动矢量残差中。在视频的解码端进行水印提取和检测,检测不需要原始视频的参与。该算法具有较小的码率变化、视频失真,以及较强的脆弱性。     

一种适用于无线视频传输I帧的稳健容错算法

在没有服务质量保证的无线传输环境中，按照传统视频编码标准压缩的码流很容易遭到破坏，这在I帧中尤为突出。因此需要对传统视频压缩标准加以改进以提高在无线传输环境中的自身容错性能。针对这一问题提出了一种用于提高视频流I帧容错能力的算法。该算法首先对视频流中不同部分对发生在自身的码位错误所引起误差传播的敏感度进行分析，然后以此分析结果和I帧重建中码流信息的不同重要性作为决定I帧码流中重要信息的原则，最终通过对这些I帧中的重要信息加以保护、提取和集中，以减少发生帧内误差传播范围。通过H.263＋baseline测试码流在加性高斯白噪声无线信道仿真实验的结果可以证明，该算法在增加少量冗余信息和计算复杂度的情况下，相比参考算法在主观和客观质量上都有较大幅度的提高。