H.264帧间编码可变块阈值选择算法

为有效预测运动矢量,降低运动估计复杂度,提出一种阈值选择算法。设定阈值以确定当前块是否为预测运动矢量块,对最佳运动矢量块做出判定,以提前终止运动估计。在JM10.2平台上与UMHexagonS算法进行对比测试,验证该算法的性能。实验结果表明,该算法缩短了约84%的编码时间,提高了编码效率,而视频质量无明显下降,满足实时应用的需求。     

图像块动态划分矢量量化

提出一种可以自动调节子图像块尺寸的矢量量化算法———图像块动态划分矢量量化 该算法在进行编码前 ,首先对待编码子图像块及其相邻块进行相关度分析 ,通过预设的阈值 (最大相关度 )进行分类编码 :如果相关度小于阈值 ,则对 8× 8图像块进行编码 ;否则 ,对 4× 4的图像块进行编码 实验结果表明 ,相对于普通矢量量化 ,文中算法不但可以提高压缩率和编码速度 ,而且不会影响重建图像的质量     

基于面积阈值的矢量数据压缩方法

曲线矢量数据压缩本质是信息压缩问题,它在计算机制图中具有十分重要作用。在分析传统矢量数据压缩方法的基础上提出一种基于向量运算的曲线矢量压缩的新方法,该方法与传统数据压缩方法的区别在于以面积为判定标准,利用面积的可叠加性提高算法的精度和效率。实验证明该算法容易实现,数据压缩量大,算法时空复杂度低且能有效地控制矢量图形的面积误差在一定范围内。     

基于四叉树分割的变维矢量量化图像压缩算法

传统的矢量量化压缩算法将图像分割为相同大小的编码块,该方法存在较多的冗余.为了提高矢量量化压缩算法的效率,提出一种基于四叉树分割的变维矢量量化图像压缩算法.首先对8×8的图像块进行编码,计算各图像块绝对误差之和,若大于预设的阈值,则将残差分为4等分再编码,重复该过程直到绝对误差之和小于预设的阈值或达到最小图像块.实验结果表明,相对于全搜索的矢量量化方法,在相同码率下,算法编码时间较短且重建图像质量较好.     

基于矢量预测和MDGDS的运动估计算法

在充分考虑了各种图像序列的运动特性的基础上,提出一种基于矢量预测和多方向梯度下降搜索（MDGDS）的运动估计算法。该算法首先利用运动矢量的时间和空间上的相关性来得到预测矢量的搜索起始点,再通过使用自适应阈值来判断当前块的运动类型,以此智能地选择不同的搜索策略。实验结果表明,与FS、UMHexagonS、简化UMHS以及EPZS等传统算法相比,该算法能在保证精度的同时节约大量的编码时间。     

压缩矢量图形的两个算法的比较和分析

文章在介绍矢量图形压缩的意义后,分别介绍了矢量图形压缩的分治算法和线性算法,并对这两个算法进行了分析和比较。在选取适当的控制数据压缩的阈值后,分治算法和线性算法的压缩效果接近,但线性算法所需存储空间比分治算法的少,而且线性算法的时间复杂度从分治算法的O(nlogn)降低到O(n)。     

一种改进的位平面匹配运动估计算法

为进一步提高视频的编码效率,提出一种改进的位平面匹配(BPM)算法,通过调整阈值的选取方式,减少搜索次数,利用改进的运动矢量计算方法提高搜索准确性,提升图像质量。实验结果表明,与传统BPM算法相比,该算法能提高位平面的区分能力,增强运动估计效果。     

H.264运动矢量预测的快速模式选择算法

针对H.264标准中宏块运动估计时间长的问题,提出一种运动矢量预测的快速模式选择算法。根据视频序列的空间相关性,求出平均预测运动矢量,通过正方混合形模型确定运动量大小和运动矢量的方向特性,选择合适的模型进行搜索。根据设定的阈值,判定运动估计是否提前中止。实验结果表明,与EPZS算法相比,该算法在保证视频编码质量的同时,平均能减少约36.34%运动估计时间。     

基于六边形的运动矢量场自适应搜索算法

提出了一种基于六边形的运动矢量场自适应搜索算法,该算法充分利用了序列图像中运动矢量场的中心偏置性和时空相关性,结合六边形搜索法和小菱形搜索法,根据运动类型自适应的选择搜索策略和搜索起始点,同时设定阈值对静止块直接中止搜索。实验结果表明,该算法的搜索速度优于现有的快速运动估计算法,搜索精度接近于全搜索法。     

基于运动特征的不良视频检测算法

提出了一种适用于流媒体中的不良视频检测算法.首先从MPEG压缩视频流中提取运动矢量,然后对运动矢量进行预处理,剔除噪声干扰,从而提取出不良视频中的运动特征,通过设定阈值实现整段视频的判别.实验表明,该算法识别率达到80%,鲁棒性较好,适用于各类不良视频的过滤与检测.