基于3G无线网络的H.264视频包抗误码传输方案

结合3G无线信道的典型特征,提出了1种基于数据分割冗余包和FMO的视频容错传输方案,并在ITU提供的标准无线信道模型中进行了仿真测试。实验证明,该方法达到了较好的传输码率与数据差错复原能力的平衡,使解码图像获得了较好的质量。     

基于DM642的H.264视频编码优化

分析了T264编解码的结构和复杂度.结合DM642硬件特点对相关算法进行了选择、裁减和优化,给出了粗化搜索的算法.在DM642 EVM上实现了硬件仿真,并重点进行了优化工作,包括使用编译器选项、C代码改写、写线性汇编、数据搬移优化等有效的综合策略.这些优化方法有效提高了存储器的访问效率和代码的并行性.设计实现了DM642平台的T264算法深度移植.     

基于曲面拟合的H.264错误掩盖方法

视频流的传输错误将会导致解码错误在时间和空间上扩散，直接影响重构图像的质量。充分结合了H.264的编码特性，利用宏块的空间、时间相关性来确定丢失宏块的类型. 根据相邻块的运动矢量，利用Shepard方法拟合一个曲面，较精确地计算出了丢失宏块的运动矢量，从而提高了重构图像的质量。仿真结果表明, 该算法优于以往的边界匹配算法，在同等宏块丢失率下，恢复的视频序列Y分量的 峰值信噪比(PSNR)值能提高0.75~1.5dB。     

基于曲面拟合的H.264错误掩盖方法

视频流的传输错误将会导致解码错误在时间和空间上扩散，直接影响重构图像的质量。充分结合了H.264的编码特性，利用宏块的空间、时间相关性来确定丢失宏块的类型. 根据相邻块的运动矢量，利用Shepard方法拟合一个曲面，较精确地计算出了丢失宏块的运动矢量，从而提高了重构图像的质量。仿真结果表明, 该算法优于以往的边界匹配算法，在同等宏块丢失率下，恢复的视频序列Y分量的 峰值信噪比(PSNR)值能提高0.75~1.5dB。     

一种基于H.264视频传输的错误检测方法

在误码发生严重的信道中进行视频通信,要求解码器具有强的错误检测定位和错误隐藏能力.传统的基于语法(Syntax)的检测方法低的检测率和定位率极大地影响了错误隐藏的效果.通过借助数字水印技术,将改进的迫偶标识法(FEW)应用到H.264编解码系统,用来错误检测和定位,并在H.264的JM 86平台上进行了试验.结果表明,在同等应用环境下,与传统的基于语法的检测方法相比,该方案不但切实可行,而且错误检测率和定位率均有较大提高.     

基于H.264压缩域的背景建模与前景对象分割

提出了一种在H.264压缩域下进行背景建模和对象分割的方法.首先利用I帧的DC和AC系数信息生成块残差能量图,再通过Intra.预测信息对该能量图进行滤波,最后采用混合高斯模型对背景进行建模并分割出前景对象.实验结果表明,用该背景建模和对象分割方法可以获得很好的分割效果.     

基于H.264标准的视频混沌密写算法

基于目前最新的视频编码标准H.264,运用混沌加密和混沌密写,提出一种视频混沌密写算法。采用标准视频序列进行了仿真,并分析了算法的性能。结果表明:该算法不仅能快速和有效地进行密写,而且解码后视频序列的视觉效果和峰值信噪比(PSNR)基本上不受密写影响。     

基于H.264算法的嵌入式视频采集及编码优化分析

鉴于视频监控系统应用日益增长,传统视频监控系统存在硬件配置低、编码效率低等问题,根据H.264编码算法和嵌入式硬件平台特性,分别从代码、参数及算法方面提出了x264编码器基于ARM平台的算法优化方法,同时在帧间预测的运动估计中采用了改进的DIA搜索算法,有效提高了搜索速率和搜索精度。优化的x264编码器经交叉编译后移植至嵌入式平台,通过对多组视频序列的测试,证明该系统设计简单、实时性强、系统稳定性高,系统在组网、扩展性、成本和应用场景方面都具备明显优势。     

基于多帧间的差的视频对象提取方法及其在DSP上的实现

针对自动提取方法及半自动提取方法的缺点,提出了一种在Blackfin-533 DSP(Digital Signal Processor)芯片上实现的视频对象提取方法。该方法是利用图像多帧差累积的高阶统计量来提取出视频对象,设计了DSP实现系统并对算法进行了测试。测试结果表明,该算法可以满足当前多种视频图像处理实时应用需求,具有良好的应用前景。     

基于H.264标准的视频编解码器软终端的一种实现

给出了一个基于H.264标准的视频编解码器的软终端实现方案。该方案实现了实时视频流的采集,编码,传输,解码和还原显示的整个过程。该方案优化了编解码器的算法,选择了一种合适的编码数据打包传输方式,提高了视频编解码效率和视频传输的可靠性。     

基于脆弱水印的H.264视频完整性认证方案

为了解决低码率视频完整性认证问题,提出了一种基于脆弱水印的视频认证方案．在H.264视频编码时,首先根据I帧DCT低频量化系数关系生成认证码,然后以水印的形式把认证码嵌入到I帧DCT高频量化系数中; 在视频解码阶段进行认证,水印提取不需要原视频作参考．仿真结果表明,所提出的方案具有较小的码率变化和视频失真,保证了方案的有效性．     

H.264中一种快速分组算术编码器算法

H.264是目前国际上最新、最有前途的视频压缩标准,基于上下文的二进制算术编码算法（CABAC）是H.264中一种高效的熵编码算法,但比较复杂。为此,提出一种快速的分组算术编码算法。通过采用分组化输出有效降低重整次数,从而降低运算复杂度。测试结果表明,该算法能够减小运算复杂度,降低编码时间。     

H．264分级编码技术的研究

论文基于传统的视频分级编码的相关技术,提出H.264分级编码的基本思路.并就帧内预测和帧间预测的算法进行仿真实验,和MPEG-2标准就编码性能进行对比,实验结果表明,H.264分级编码的编码性能提升了50%左右.     

基于H.264视频压缩技术的网络视频传输系统设计

闭路电视监控作为一项先进的高科技防范手段,特别是由于系统本身具有直观、实时、记录、回放等特点,在许多领域得到越来越广泛的应用。着重介绍了H.264视频压缩技术和视频网络传输技术的同时,对前端视频处理、传输系统设计、远程联网集中平台管理以及视频存储、转发与显示等全方面的纯数字高清网络视频监控系统进行了研究设计。     

Novel video coding distortion estimation algorithm for H.264/AVC

A novel video coding distortion estimation algorithm is proposed for H.264/AVC. First, a new linear method is used to compute the variance of the direct current (DC) coefficient. Then, with the assumption that the DC coefficient follows a Gaussian distribution, the distortion of the Gaussian source under the quantization of the dead-zone plus-uniform threshold quantization (DZ-UTQ) with the uniform reconstruction quantizer (URQ) is derived, and according to the distortion of the Gaussian source and the variance of the DC coefficient, the coding distortion of the DC coefficient called DC distortion is calculated. Thirdly, a new function is employed to compute the ratio of video coding distortion to DC distortion. Finally, video coding distortion is estimated using the ratio and DC distortion. Compared with the algorithm with the best performance in the existing algorithms, the proposed algorithm decreases the averaged estimation error by up to 36％. Experimental results show that the proposed algorithm can provide the estimation of video coding distortion more accurately than the existing algorithms.     

消除重复计算的H.264帧内预测电路

通过分析H.264编码标准中帧内预测的17种模式,提出了一种有效的应用于H.264视频标准帧内预测算法的可配置电路,可以支持标准中规定的所有预测模式。该电路通过合理地利用一些特殊模式的空闲周期,提前计算出后续预测模式中的部分预测值,并且利用同一预测模式中相邻行(列)间预测值的冗余信息,使用两个计算单元实现了每个周期处理４个像素的预测值。电路在55MHz运行速度下每秒可以处理39帧标清图像,完全满足标清序列的实时编码需求。     

H.264标准压缩视频的超分辨率重建

为利用低分辨率压缩图像序列来重建高分辨率图像序列,提出一种在凸集投影(POCS)方法框架下基于整数DCT域量化噪声模型的针对H.264标准压缩视频的超分辨率重建方法.首先建立压缩视频的降质退化模型,然后根据H.264标准中的整数DCT变换和量化过程建立整数DCT域的量化噪声模型,最后在凸集投影算法的框架下给出了基于整数DCT域量化噪声的超分辨率重建算法.实验表明该算法的超分辨率重建结果的主观质量提高明显,峰值信噪比可达到30dB,一般迭代5次即可得到良好结果,算法复杂度较低.