基于内容统计的彩色视频4D-MDCT编码

为了提高彩色视频序列的压缩比，根据四维矩阵及四维矩阵离散余弦变换(4D-MDCT)理论，提出了一种基于内容统计的编码方法，即先对彩色视频序列所构成的四维矩阵进行子阵划分和四维矩阵离散余弦变换，然后对变换系数进行四维矩阵量化。为了能够充分利用彩色视频序列的帧间相关性和帧内相关性，又通过对量化后的四维子阵系数进行统计来找出其中完全相同的四维子矩阵。对于系数完全相同的子矩阵，只对第1个子矩阵进行编码，而不对其他的子矩阵进行编码，而且在对第1个四维子矩阵进行编码时，采用了传统的游程编码和熵编码。实验结果表明，在保持高信噪比的情况下，此方法可以大幅度地提高压缩比。     

彩色视频的四维矩阵离散余弦变换编码

为了在高信噪比条件下获得对彩色视频的高倍压缩 ,提出了 4维矩阵及 4维矩阵离散余弦变换理论 ,并将该理论应用于彩色视频编码 .基于 4维矩阵离散余弦变换的彩色视频编码方法将彩色视频的多个帧放在一个统一的数学模型 (即 ,4维矩阵 )中考虑 ,利用 4维矩阵离散余弦变换去除其间的各种相关性 ,并通过矢量量化对变换系数进行压缩编码 .其方法可以同时全面利用彩色视频图象相邻像素间、彩色空间 Y、U、V 3分量间 ,以及视频图象相邻帧之间的相关性 .实验结果证明 ,对可视电话和视频会议等应用中的彩色视频序列图象 ,利用该方法可在高信噪比条件下获得较高压缩比的编码效果     

基于四维帧内预测和4D-MDCT的彩色视频编码

将彩色视频表示在四维矩阵的数学模型中，并利用四维矩阵离散余弦变换（4D-MDCT）统一处理彩色视频的多个帧是视频编码算法的一个新思路。该文基于4D-MDCT并结合四维帧内预测技术提出了一种彩色视频编码的新方法。实验结果表明，该方法能够进一步提高基于4D-MDCT的彩色视频压缩编码的性能。     

基于JPEG的固定背景视频压缩算法研究

为了对固定背景视频进行压缩并获得较高的压缩比,在JPEG静止图像压缩标准的基础上提出了一种新的应用于固定背景视频压缩的算法.对第一帧图像进行JPEG格式的压缩并保存量化后的离散余弦变换系数,对第一帧后的每一帧图像,在进行离散余弦变换和量化后,先同存储器内的第一帧图像的离散余弦变换系数进行异或运算再进行熵编码.通过使用该算法和H.264视频压缩标准对同一段固定背景视频进行压缩并比较压缩后的数据量,表明了该算法具有较高的压缩比.     

DVC中基于DCT系数统计特性的量化算法

针对变换域分布式视频编码问题,提出一种自适应量化算法AQSC。根据视频帧离散余弦变换系数的分布特点,确定各子带的重要性,只对重要的子带进行量化及编解码,不重要的子带不进行量化及编码,且在译码时直接用边信息代替。实验结果表明,AQSC算法可提高分布式视频编码系统的率失真性能,减少译码码率,解码后视频序列的整体质量有所提高。     

基于准三维变换的视频隐写算法

结合离散余弦变换(DCT)的能量压缩能力和离散小波变换(DWT)的多分辨率特性,提出一种基于准三维变换的视频隐写算法。该算法利用二维小波变换描述视频序列的帧内信息,通过一维离散余弦变换描述视频序列的帧间信息,从而有效利用视频序列的空间及时间冗余,将秘密信息嵌入在DCT系数的量化过程中,保证了视频序列的稳定性及秘密信息提取的准确性。实验结果表明,该算法具有较好的视觉不可见性与较高的嵌入容量,且可实现秘密信息的盲提取。     

样条小波变换在图像压缩中的应用

本文介绍样条小波,并在此基础上提出了基于图像分解的二元张量积小波的多分辨分析方法,对变换后的图像进行二维离散余弦的二次变换,量化编码后得到了较高的压缩比和较好的重建图像。     

基于三维离散余弦变换的彩色图象压缩编码

离散余弦变换对图象信号有近似最优的去相关能力，但多维的变换公式一直没有给出，为此深入研究了三维离散余弦变换，提出了任意尺寸的三维函数f(x,y,z)的正交离散余弦变换公式，克服了以前系数的取值必须相等的缺点，并将之应用于彩色静止图象的压缩编码中，使得彩色图象的R，G，B3帧可以作为一个整体同时进行变换，极大地去除了图象R，G，B3帧间的相关性，理论分析和实验结果表明，在大幅度地增加压缩比的同时，峰峰信噪比也有明显提高，并且与国际标准JPEG，MPEG有很好的兼容性。     

H.264中全零块预判的新方法

为了避免全零DCT(离散余弦变换)系数进行变换与量化产生的冗余计算,从H.264中的DCT公式与量化原理出发,结合视频图像残差系数的分布规律,在分析现有算法存在的误判与漏判的基础上,提出了一种预先判断全零DCT系数块的方法。实验结果表明,与文献中的经典算法相比较,新提出的方法应用在中低比特率的视频序列中可以减少12%~37%的平均编码时间,平均压缩率提高了6%~10%。     

基于残差分布特性的运动补偿算法

视频编码中离散余弦变换(DCT)对自然图像有很好的去相关性，而对运动残差的去相关性较差。针对DCT对残差编码效率较低的缺陷，该文提出一种基于残差分布特性的运动补偿算法，即将残差中所有非零量化DCT系数分为I/P系数，针对不同类型的DCT系数进行分类(帧内或帧间)运动补偿。在MPEG4的编码质量对比实验中，推荐算法比标准算法提高了2 dB以上，从而表明推荐算法能有效地提高运动残差的编码效率。     

Multiresolution,perceptual and vector quantization based video codec

This paper presents a novel Multiresolution, Perceptual and Vector Quantization (MPVQ) based video coding scheme. In the intra-frame mode of operation, a wavelet transform is applied to the input frame and decorrelates it into its frequency subbands. The coefficients in each detail subband are pixel quantized using a uniform quantization factor divided by the perceptual weighting factor of that subband. The quantized coefficients are finally coded using a quadtree-coding algorithm. Perceptual weights are specifically calculated for the centre of each detail subband. In the inter-frame mode of operation, a Displaced Frame Difference (DFD) is first generated using an overlapped block motion estimation/compensation technique. A wavelet transform is then applied on the DFD and converts it into its frequency subbands. The detail subbands are finally vector quantized using an Adaptive Vector Quantization (AVQ) scheme. To evaluate the performance of the proposed codec, the proposed codec and the adaptive subband vector quantization coding scheme (ASVQ), which has been shown to outperform H.263 at all bitrates, were applied to six test sequences. Experimental results indicate that the proposed codec outperforms the ASVQ subjectively and objectively at all bit rates.     

一种抗H.264压缩的低比特率视频水印算法

为了解决H.264压缩视频版权保护问题,提出一种新的低比特率视频水印算法。根据H.264中DCT系数分布特点,通过系数的符号编码,水印信息被嵌入到I帧DCT量化系数中。引入量化失真补偿的办法,降低了水印嵌入时引起的视频失真。水印检测时采用了符号相关检测思想,不需要原视频作参考,实现了盲检测功能。实验结果显示,新算法在保证较小视频失真的同时,能够很好地抵制H.264压缩攻击。     

一种抗几何变换攻击的MPEG-4视频对象水印方案

基于对象的视频水印在几何变换的攻击下将丧失同步信息．采用图像规范化的方法，比较水印嵌入和检测时的规范化信息来达到同步检测，并进一步校正了由于插值误差产生的波动点．同时为了抵抗MPEG-4压缩，通过分析水印嵌入量、鲁棒性和视频质量三者的关系，使用编码阶段量化后的四个SA—DCT系数来嵌入一个水印分量．算法可方便地并入到MPEG-4基于对象的编码框架中．实验结果表明本方案具有失真小、鲁棒、简单易行及可操作性强等优点．     

完全质量保持的AVS视频可逆信息隐藏算法

可逆信息隐藏在医学资料管理、法律取证等领域有广泛的应用。提出一种以AVS视频为载体的可逆信息隐藏算法,通过同时修改宏块的量化参数和DCT量化系数实现信息的嵌入。算法不仅在提取出嵌入信息后能完全恢复出原始载体视频,而且信息的嵌入不会对载体视频的视觉质量造成任何损失。为了解决算法引起的码率扩张问题,在RZL(reverse zerorun length)编码的基础上提出IRZL(improved RZL)编码方法。实验结果表明,新编码方法能有效抑制码率扩张。在中等及大嵌入率的情况下,IRZL编码比RZL编码的效果更好。     

基于3G视频的水印方法

针对3G视频编码标准的特性视频流水印技术的实时性问题,提出了一种基于色度块DC系数的视频流水印的鲁棒性算法。该方法利用Arnold变换对水印图像进行预处理,通过计算视频序列I帧的亮度确定欲嵌入帧,计算色度块的均值和方差,把置乱后的水印信息嵌入到色度块的量化DC系数中,该水印算法具有盲检测性。实验结果表明,该算法具有很好的不可见性,并且实现简单,可满足实时性要求,经过压缩等视频处理后,提取水印的NC值都在0.85以上,具有很好的鲁棒性,在嵌入位置的选择性给攻击者在确定攻击目标上增加了一定的难度,具有较好的安全性。     

Face detection using quantized skin color regions merging andwavelet packet analysis

Detecting and recognizing human faces automatically in digital images strongly enhance content-based video indexing systems. In this paper, a novel scheme for human faces detection in color images under nonconstrained scene conditions, such as the presence of a complex background and uncontrolled illumination, is presented. Color clustering and filtering using approximations of the YCbCr and HSV skin color subspaces are applied on the original image, providing quantized skin color regions. A merging stage is then iteratively performed on the set of homogeneous skin color regions in the color quantized image, in order to provide a set of potential face areas. Constraints related to shape and size of faces are applied, and face intensity texture is analyzed by performing a wavelet packet decomposition on each face area candidate in order to detect human faces. The wavelet coefficients of the band filtered images characterize the face texture and a set of simple statistical deviations is extracted in order to form compact and meaningful feature vectors. Then, an efficient and reliable probabilistic metric derived from the Bhattacharrya distance is used in order to classify the extracted feature vectors into face or nonface areas, using some prototype face area vectors, acquired in a previous training stage     

利用色彩分量相关性彩色图象压缩编码

为了提高彩色图象编码速度,提出了一种利用色彩分量相关性,结合小波变换来对彩色图象进行压缩编码的新方法,该方法是将彩色图象3个色彩分量之一首先进行小波变换零树编码,并将该色彩分量分割成若干个大小相等,但不重叠的子块,然后再计算出该色彩分量在每个子块中与另两个色彩分量在同一子块中的相关系数,这样对另两个色彩分子量的压缩编码就转变成相关系数的编码,编码则是通过反量化和小波逆变换,以得到一个重构的色彩分量,再由这个色彩分量和重构的相关系数,解出另两个色彩分量,然后由这3个色彩分量来恢复图象,实验结果表明,该方法不仅编（解）码速度快,而且有较好的信噪比、压缩比及视觉效果。