H.264中基于上下文的参考帧选择算法

多参考帧选择技术提高了有暴露背景或新增景物区域的编码效率,但对视频编码性能的提升不大。该文提出基于上下文的多参考帧选择算法,利用宏块的运动特性决定当前宏块搜索的最大参考帧数目,通过分析当前参考帧预测的结果,动态地判断是否需要进行下一参考帧预测。实验结果表明,在编码质量接近全搜索算法的基础上,该算法搜索速度为全搜索算法的2.10倍~2.65倍。     

基于双向运动补偿的帧速率上变换算法

针对不同帧速率视频之间的转换问题,提出一种改进的基于双向运动补偿的帧频提升算法,通过边缘加权获取高精度的双向运动向量,利用可变尺寸块运动向量场估计逐级对运动向量求精,采取自适应重叠块补偿方法解决帧频提升过程中产生的重叠及空洞问题,提高双向运动向量的精度,减小块效应。实验结果表明,与传统的帧频提升算法相比,该算法在内插图像主、客观质量方面都有较大提升。     

基于投影特征的快速图像稳定算法

本文针对摄像机的栽体既有抖动又有正常扫描运动的图像稳定问题提出了一种快速算法。该算法首先把二雏图像数据投影为一维数据，并在投影数据上估计图像序列的偏移量；然后通过卡尔曼滤波从图像序列的偏移量序列中消除抖动带来的影响，从而保持正常的扫描运动；最后依据滤波后的偏移矢量对图像进行运动补偿。实验结果表明，该算法
法在保持与块匹配算法相当的稳像准确度的前提下，大大减少了计算量。     

基于宏块的Hs光流算法运动估计优化研究

光流场属于一种运动参数,它不仅能够为人们提供目标物体的运动信息,还能使人们对运动物体进行有效的识别与定位,从而使人们更加有效的对目标物体进行运动估计,这也使光流场在计算机视觉领域中有着非常重要的应用.Hs光流算法对于提高光流场质量有着决定性的影响,但其在对目标物体运动信息进行识别、跟踪与估计时,常常存在计算量过大、易受噪声影响等问题,这也使Hs光流算法难以满足人们的数据处理需求.为此,有必要对Hs光流算法进行相应的改进,以此提高光流场质量.本文通过对Hs光流算法在运动估计优化中存在的问题及其相关影响因素进行分析,提出了Hs光流算法的改进思路,在此基础上结合宏块运动估计算法对改进后的Hs光流算法运动估计优化进行深入的研究.     

一种基于FMO的H.264容错编码

H.264/AVC标准引入的灵活宏块排列机制可以显著改善解码重建视频的质量。为进一步增强在不可靠信道上传输视频的鲁棒性,提出了在运动向量搜索的率失真优化框架下,结合灵活宏块排列容错机制,对差错隐藏失真进行优化。实验结果表明该方法能有效地提高灵活宏块排列的容错性能。     

基于图像块差分和Mean Shift算法的运动目标检测

运动目标检测是计算机视觉中的一个重要研究内容,现有算法中的一个重要问题是噪声对分割结果的影响。提出了一种时空域信息相结合的运动目标检测算法：首先利用图像块的重心位置在时间域上差分结果初始化目标轮廓,图像块差分的方法可以消除噪声的影响及减少目标内部的空洞;然后采用Mean Shift算法对初始轮廓进行迭代,使其逐步贴近真实的目标边缘。实验表明该算法能快速准确地分割出序列图像中的运动目标。     

基于硬件优化的H.264 VBSME SAD算法及其VLSI结构

以硬件代价优化为目的,对H.264宏块级的VBSME SAD VLSI结构进行了详细的分析,提出一种像素平滑重采样的SAD算法及其VLSI结构.该算法先将当前块和参考块像素划分成2×2的子块进行平滑和重采样,再进行7种可变块大小的SAD运算,以有效地降低SAD运算中级联加法器的深度和宽度,减少硬件代价.实验结果表明,该算法的编码性能与SAD标准算法的RDO曲线相比偏差小于1%, 而硬件面积和功耗在不同的综合时钟频率下可节省53%以上.鉴于其优良的硬件性能,文中算法及其结构非常适合高并行度的H.264 VLSI解决方案.     

基于H．26L的运动估计算法的一种改进

H．26L是当前提出的一种有效的低比特率编码方案，但它在运动估计部分需要大量的时间。为了减少运算量，本文对H．26L在使用多参考帧下的运动估计算法提出了一种改进，并结合搜索顺序大大减少了块匹配时的计算开销，可获得与全搜索一样的效果。     

基于MPEG-4的运动估计算法及硬件实现设计

提出的运动估计算法在块运动向量搜索中采用菱形搜索替代传统全搜索策略,在保证编码精度的条件下,减少了50%的搜索像素点,加快了编码速度.设计的运动估计硬件加速器方案正是采用这种搜索算法.仿真实验采用在标准的MPEG-4验证软件中植入硬件加速器模块的方法.其结果显示改进的4MV搜索策略在图像的PSNR和每帧图像的平均比特数方面与全搜索策略相当.这种新型的运动估计算法对设计运动估计硬件加速器有着重要的指导意义.     

基于上下文的自适应运动搜索算法

通过分析序列编码结果,根据已编码帧预测模式分布和序列的运动信息,对运动特性不同的宏块选择不同的运动搜索方案。结合提前退出策略以及分层的搜索模式,提出一种新的运动搜索算法。实验结果表明,算法编码质量接近全搜索算法,算法执行时间小于全搜索算法,在速度和质量上都优于钻石搜索算法、新3步法、六边形搜索算法,适用于不同运动特性的视频序列。     

视频插值算法及其VLSI结构实现

提出一种基于三角分析和高频补偿的视频插值算法及其VLSI实现方法。三角分析能够检测并保护视频图像中的边缘信息;高频补偿技术用来进一步改善插值结果图像的视觉效果。算法的规则性决定了对应的VLSI结构的规则性、紧凑性和视频信号处理的高速度。此算法和它对应的VLSI结构有实用价值。用CMOS工艺实现VLSI结构。仿真实验结果表明,用此算法获得的插值结果图像在主观视觉效果和客观评价指标上优于传统的插值算法。VLSI芯片工作在100MHz频率、1.98V电压下,此结构的功耗为18.96mW。     

基于宏块的具有时域和SNR精细可伸缩性的视频编码

提出了一个高效灵活的视频编码方法，称为基于宏块的具有时域和SNR精细可伸缩性的视频编码方法（简称为PFGST视频编码方法），将原有的基于帧的渐进精细可伸缩的视频编码技术扩展为基于宏块的编码技术，即增强层编码中运动补偿和重建时所用的参考信息是基于宏块选择的而不是基于帧、然后将时域可伸缩特性引入到基于宏块的渐进精细可伸缩的视频编码中，从而实现了PFGST编码方案，在时域可伸缩的增强层编码中，根据运动补偿中使用的参考宏块的不同，提出了时域可伸缩增强层宏块编码的两种方法，由于在时域可伸缩的增强层编码中使用高质量的参考宏块不会造成任何误差传播，因此通过选用最佳的参考宏块，PFGST方法的编码效率得到了显著的提高，实验结果显示，同MPEG－4标准中的FGST编码方法相比，基于宏块的PFGST视频编码技术的编码效率提高了2．8dB，并且同样具有FGST的所有特性，即可以根据不同的通道，客户和服务器的需求来分别支持精细的SNR可伸缩特性，时域可伸缩特性和SNR－时域混合可伸缩特性。     

基于图像梯度补偿的人脸快速识别算法

针对传统人脸识别算法运行效率低的问题,提出一种采用图像梯度补偿模式(IGC)的人脸快速识别算法.首先,提取人脸图像四个方位的梯度;其次,将所获的四个梯度进行多方式融合,产生两个梯度算子;再次,使用新产生的梯度算子对原图像进行适度补偿,形成人脸图像的IGC特征图;然后将所获IGC特征图分块统计直方图,并将各个分块的直方图串联成用于人脸图像描述的特征向量;最后使用PCA方式对特征向量进行降维处理,利用SVM分类器进行识别.在ORL和CMU_PIE数据库上完成测试,结果表明本文算法在具有较高识别率的同时,其算法的运行效率具有卓越的表现.     

一种基于FBMA算法的整像素运动估计芯片的VLSI设计

给出了一种基于全搜索块匹配算法的运动估计电路的改进结构,并完成了VLSI设计.通过采用多端口匹配策略和双时钟方案,使得在提高先前帧搜索区域像素数据重复利用率的同时,将脉动阵列的计算效率提高到74.9%.采用TSMC0.25μm1P5MCMOS工艺,完成了运动估计芯片的VLSI实现,其芯片面积为3.37mm×3.37mm,最高工作频率为110MHz.综合后仿真表明在89.4MHz的频率下,该电路可以对支持MPEG4ASProfile标准的ITUR601格式视频图像(720×480@30HzNTSC或720×576@25HzPAL)进行基于整像素的实时运动估计.     

基于单双向结合运动估计的帧率提升算法

运动估计是基于运动补偿帧率提升技术的关键环节之一,其准确性将直接影响新生成视频帧的图像质量.论文提出了一种单向与双向相结合的运动估计算法,通过在传统双向运动估计算法的基础上增加前向运动估计与后向运动估计环节,显著提高了运动估计的准确性.同时,采用中值滤波对运动向量进行平滑以及基于重叠块的运动补偿插帧算法生成新的视频帧.实验结果表明,通过论文提出的运动估计算法生成的视频帧主观视觉质量与客观评价质量均有显著提升.     

用于运动估计的基于梯度下降搜索扩展算法

在快速搜索算法中,基于梯度下降搜索算法对搜索速度的改善非常明显,但搜索质量下降较大,尤其是对于帧间图像运动较大的序列。对该算法进行针对性扩展,提出基于梯度下降搜索扩展算法。与全搜索、新三步搜索、四步搜索、基于块的梯度下降搜索、钻石搜索算法相比较,实验结果表明该算法在搜索速度和质量上表现良好。     

一种基于块匹配的鲁棒运动估计算法

详细论述了基于块匹配的鲁棒运动估计算法。跟已有的基于块匹配的运动估计算法比较，首先，我们引入颜色信息来提高运动估计的准确性；其次，在更广泛的意义上运用自适应策略来减少计算量并同时保证算法的鲁棒性；最后，提出的基于预测修正的复合查找方法充分利用了物体运动的全局信息，克服了三步查找算法以及全查找算法的缺点并充分发挥它们二者的优点从而提高查找的效率和匹配精度。实验结果表明基于块匹配的鲁棒运动估计算法具有抗干扰能力强、运动估计准确、计算效率高等优点。     

基于宏块内部特征的H.264快速预测模式决策算法*

为了提高视频质量、降低码率,H.264/AVC采用了七种块划分类型,使得在提高编码性能的同时带来了高计算复杂度。研究了宏块的内部特征,提出了一种基于宏块内部信息复杂度的快速帧间模式选择算法。实验数据表明,在保证重建图像信噪比的情况下,该算法降低了帧间预测的复杂度,可平均节省17%24%的编码时间,满足了实时视频通信的要求。     

基于Hilbert抽取的图像块运动估计算法

在图像块运动估计算法中,自适应抽取图像像素关键点是块匹配成功的关键因素.针对传统自适应抽取像素点算法主要针对局部图像区域的问题,通过利用Hilbert曲线来抽取全局区域的像素点,并把它与十字架搜索模板相结合,提出了一个改进的快速块匹配算法.仿真试验结果表明,该算法简单有效,可以在低比特率视频编码中得到很好的应用.     

基于加权运动估计和矢量分割的运动补偿内插算法

提出了一种基于加权运动估计、矢量分割和可变块层次化处理的运动补偿内插(Motion-compensated frame interpolation, MCFI)算法. 首先, 提出一种加权运动估计改善了运动矢量(Motion vector, MV)的准确度, 其次, 通过矢量聚类分割将视频帧分割为运动区域和背景, 然后对运动区域的运动矢量进行了可变块层次化处理. 此过程中, 采用可变块合并算法保证了运动物体的边缘结构信息不被损坏. 同时考虑到部分可变块的多方向性, 使用了自适应矢量中值滤波器和矢量平滑降低了运动块大小, 能有效地消除传统方法中出现的方块效应和重影现象. 实验结果表明该算法在内插图像的主观视觉效果和客观评估标准上都有所提高, 而且对于运动较快及背景较复杂的视频序列同样具有较强的适应性.