基于Non_local means的时空联合视频降噪算法

针对监控视频图像的特点,提出了一种有效的实时视频降噪算法。首先结合多帧图像采用基于Non_local means的运动检测方法自适应地区分图像的运动区域和静止区域,对静止区域采用时域加权均值滤波,对运动区域采用空域ANL滤波。充分利用了视频的时域、空域信息,在去除视频序列噪声的同时很好地保护了图像的细节。实验结果表明,提出的算法在不造成运动拖影的前提下,能够显著提高视频的信噪比和图像的主观质量。     

用于多峰函数优化的小生境差分演化算法

针对监控视频图像的特点,提出了一种有效的实时视频降噪算法。首先结合多帧图像采用基于Non—localmeans的运动检测方法自适应地区分图像的运动区域和静止区域,对静止区域采用时域加权均值滤波,对运动区域采用空域ANL滤波。充分利用了视频的时域、空域信息,在去除视频序列噪声的同时很好地保护了图像的细节。实验结果表明,提出的算法在不造成运动拖影的前提下,能够显著提高视频的信噪比和图像的主观质量。     

帧间码率最优分配的嵌入式编码算法

对视频序列做完运动补偿时域滤波后产生的高低通帧采用一种帧间码率的最优分配的嵌入式编码算法,实验结果表明该算法不但具有很高的压缩性能,而且具有灵活的质量和分辨率可分级功能.     

一种基于时空联合的实时视频降噪算法

针对监控视频图像的特点,提出了一种基于时空联合的实时视频降噪算法。该算法通过结合多帧图像进行运动检测,自适应地区分图像的运动区域和静止区域,对静止区域采用时域加权均值滤波,对运动区域采用空域ANL滤波。实验结果表明,该算法由于准确地区分了图像的运动区域和静止区域,充分利用了视频的时域、空域信息,在不造成运动拖影的前提下,能够显著提高视频的信噪比和图像的主观质量,同时满足实时性要求。     

HEVC中Merge模式候选决策的探究和优化

针对Merge模式中存在的运算时间长且计算复杂度高的问题,通过对候选PU的合并过程进行研究,提出了优化的候选决策算法。基于时域候选和空域候选决策算法在不同情况下对当前块的影响程度不同,自适应地改变候选决策列表来减少计算复杂度和提高预测精度。与标准算法相比,该算法在视频序列的PSNR值略有增高、码率减少的情况下,编码时间得到有效减少。而且该算法在提高HEVC编码率失真性能的同时有效降低了计算复杂度。     

一种基于运动估计的3D视频降噪算法

在视频图像降噪中,时域滤波比空域滤波在保护边缘和细节,提高PSNR方面更具有优势。根据此原理,提出了一种基于运动估计的3D降噪算法。该3D降噪算法结合了时域滤波和空域滤波。在时域上,基于运动估计在当前帧的前一帧和后一帧中同时搜索匹配块。对搜索到的匹配块进行运动强度检测,如果运动强度较小,就进行时域滤波,如果运动强度过大,就为对当前块进行空域滤波。另外,设计了噪声标准差估计单元,能够根据噪声标准差自动调整运动强度检测阈值,准确判断块的运动强度。同时,估计出的噪声标准差也用作空域滤波器的参数。     

一种SPIHT编码和运动补偿相结合的可扩展视频压缩算法

提出了一种SPIHT(set partition in hierarchical trees)编码和分块运动补偿相结合的视频压缩算法．适用于视频监控、视频会议、可视电话等许多视频图像的运动范围较小的场合。该算法具有如下3个特点：一是采用基于最低码率的自适应算法，实现了波动带宽下编码端和解码端参考帧的一致性；二是采用对预测残差帧的小波压缩编码，进一步增加了残差图的零像素数量，从而获得了更高的压缩比；三是采用了SPIHT多级树集合分裂算法，实现了码率的可扩展性，能适应波动带宽和不同性能接受端的需要。运用本文提出的算法，能进一步提高视频编码的压缩比和解码复原质量。实验结果表明，本算法对于运动范围较小的视频序列Akiyo，具有很高的压缩比和较好的复原质量，在27kbps带宽下，压缩比可达355：1，相应的PSNR(Y)=36．33dB，PSNR(U)=40．22dB，PSNR(V)=42．52dB；对于运动范围较大的Singer序列，本算法与MPEG-4校验模型相比，性能相差不大。此外，在最大码率下，本算法的PSNR(Y)比MPEG-4校验模型平均提高约4．0dB。     

基于运动估计与回溯自适应正交匹配追踪的视频压缩传感

为了解决传统视频压缩传感方法中对视频逐帧单独重构所产生的图像模糊,将压缩传感理论与MPEG标准视频编码的相关技术相结合,提出了一种基于运动估计与运动补偿的视频压缩传感方法,以消除视频信号在空域和时域上的冗余。该方法在充分考虑视频序列时域相关性的同时,首先对视频图像进行前、后向和双向预测和补偿,然后采用回溯自适应正交匹配追踪(BAOMP)算法,对运动预测残差进行重构,最后实现当前帧的重构。实验结果表明,该方法较逐帧重构的视频图像质量有较大改善,且可获得更高的峰值信噪比。     

基于时空域信息的视频对象分割算法

针对固定场景的视频,提出一种基于时空分割的视频分割算法。该算法在时域中利用Tophat形态学滤波得到视频对象的精确位置,在空域中采用基于t混合模型和贪婪EM的聚类算法进行单帧图像分割。将时域定位和空域分割结果结合,可以准确地将视频序列中感兴趣的运动目标分割出来。实验表明,该算法能够得到完整的视频对象,有一定的理论意义和实用性。     

运动估计和小波域结合的视频去噪算法

在对视频图像的获取过程中不可避免地会引入噪声[1],导致视觉效果下降。提出一种新的视频去噪算法。第一步时域滤波采用改进的自适应十字算法进行帧间运动估计,对于判别为没有运动的区域运用标准的加权均值时域滤波方法,对于运动区域,则沿运动轨迹进行滤波。第二步空域滤波借鉴小波分析框架和著名的非局部均值NLM(Non Local Mean)去噪算法[2],对视频的每一帧进行空域分频处理。实验结果的分析与对比表明所提出的方法能有效地避免了运动模糊,较好地克服了平坦区域产生虚假纹理信息的问题,更好地保护了图像的边缘等细节信息。     

A new fast motion estimation algorithm using fast mode decision for high-efficiency video coding standard

High-efficiency video coding is the latest standardization effort of the International Organization for Standardization and the International Telecommunication Union. This new standard adopts an exhaustive algorithm of decision based on a recursive quad-tree structured coding unit, prediction unit, and transform unit. Consequently, an important coding efficiency may be achieved. However, a significant computational complexity is resulted. To speed up the encoding process, efficient algorithms based on fast mode decision and optimized motion estimation were adopted in this paper. The aim was to reduce the complexity of the motion estimation algorithm by modifying its search pattern. Then, it was combined with a new fast mode decision algorithm to further improve the coding efficiency. Experimental results show a significant speedup in terms of encoding time and bit-rate saving with tolerable quality degradation. In fact, the proposed algorithm permits a main reduction that can reach up to 75 % in encoding time. This improvement is accompanied with an average PSNR loss of 0.12 dB and a decrease by 0.5 % in terms of bit-rate.     

基于重建编码信息的视频ROI提取算法

针对H.264/AVC视频编码标准计算复杂度高、难以实时应用的缺陷,利用重建块的运动矢量和帧间预测模式,并结合人类视觉感知特征,提出一种视频感兴趣区域快速提取算法及其优化编码方案。仿真结果表明,与H.264/AVC算法相比,该算法能够在码率平均增加0.17%、峰值信噪比平均下降0.052 dB的前提下,节省53.11%的编码时间。     

一种针对整帧图像丢失的错误隐藏算法

在低码率的网络视频通信中,数据包丢失往往导致整帧图像数据的丢失。为了修复丢失的整帧图像数据,提出了一种基于光流场不变性的整帧图像错误隐藏算法。该算法首先使用有理插值对前帧图像的运动矢量场做预处理来得到稠密的运动矢量场;然后采用前向投影技术将前一帧图像内容沿着运动矢量场方向投影到当前图像的对应位置上。由于在图像运动场的突变而形成的重叠和遮挡区域,该算法对其按前景和背景进行区分处理,因而进一步提高了错误隐藏的性能。实验结果表明,和已有算法比较,用该算法修复的图像的峰值信噪比提高了0.18~0.82dB,同时得到了更好的主观图像质量。     

基于小波Contourlet系数相关性的红外图像增强算法

针对现有红外图像存在噪声干扰与边缘模糊等问题,提出一种基于方向高频子带各层间系数相关性的红外图像增强算法。利用各层间小波Contourlet系数相关性的不同,合理对图像进行去噪和边缘优化处理。提出一种适用于文章算法的阈值选择方法,从而得到更为精确的去噪和边缘优化效果。仿真结果表明,实验结果与预期目标相符,能获得相比传统增强算法更高的PSNR值与PAI值。     

一种新的基于运动矢量场及弹性模板的自适应快速搜索算法

该文提出了一种新的基于运动矢量场及弹性模板自适应快速搜索算法,它是以视频运动具有高度时空相关性为基础,从运动矢量场的均匀性出发,综合采用了快速块匹配、自适应弹性模板选择策略、自适应阈值与搜索中止准则等一系列技术,是一种具有伸缩性结构的自适应快速运动估计算法．实验结果表明,该算法以极小的搜索代价得到了与全搜索相当的效果,并在搜索速度和搜索效果方面明显优于MPEG-4最新推荐的快速运动估计算法,特别是在中低码率压缩时有着更优良的性能,非常适合于低码率实时视频压缩领域的应用．     

自适应块匹配搜索算法研究

为从视频序列提取运动矢量,进行有效的视频检索,对现存的运动特征的提取算法存在的问题进行了分析,提出了基于自适应块匹配搜索的全局运动特征提取方法。实验表明该算法在大大提高搜索速度的同时,能够获得几乎与全搜索算法相同的峰值信噪比（PSNR）。     

一种基于H．264／AVC的快速运动估计算法

提出了一种基于运动特性的自适应快速运动估计算法。该算法充分利用视频图像序列的运动特征进行运动模式判定，实现了一种简单高效的搜索方法，并且根据不同的运动模式动态改变搜索策略。实验表明，新算法在保证重构图像质量的前提下．编码速度有了显著的提高，更适合于实时应用。     

一种基于H.264/AVC的快速运动估计算法

提出了一种基于运动特性的自适应快速运动估计算法。该算法充分利用视频图像序列的运动特征进行运动模式判定,实现了一种简单高效的搜索方法,并且根据不同的运动模式动态改变搜索策略。实验表明,新算法在保证重构图像质量的前提下,编码速度有了显著的提高,更适合于实时应用。     

Concealment of whole-frame losses for wireless low bit-rate video based on multiframe optical flow estimation

In low bit-rate packet-based video communications, video frames may have very small size, so that each frame fills the payload of a single network packet; thus, packet losses correspond to whole-frame losses, to which the existing error concealment algorithms are badly suited and generally not applicable. In this paper, we deal with the problem of concealment of whole frame-losses, and propose a novel technique which is capable of handling this very critical case. The proposed technique presents other two major innovations with respect to the state-of-the-art: i) it is based on optical flow estimation applied to error concealment and ii) it performs multiframe estimation, thus optimally exploiting the multiple reference frame buffer featured by the most modern video coders such as H.263+ and H.264. If data partitioning is employed, by e.g., sending headers, motion vectors, and coding modes in prioritized packets as can be done in the DiffServ network model, the algorithm is capable of exploiting the motion vectors to improve the error concealment results. The algorithm has been embedded in the H.264 test model software, and tested under both independent and correlated packet loss models with parameters typical of the wireless environment. Results show that the proposed algorithm significantly outperforms other techniques by several dBs in peak signal-to-noise ratio (PSNR), provides good visual quality, and has a rather low complexity, which makes it possible to perform real-time operation with reasonable computational resources.     

一种适用于可视电话的快速运动估计算法

本文提出了一种适用于可视电话视频特性的快速运动估计算法。针对可视电话低码率的要求和头肩序列小运动的特性设计了一种计算量更小的块匹配方案。经过实验证明,这种算法可获得接近于全搜索算法的图像质量和信噪比。