实时视频压缩的计算结构

通过分析实时视频压缩算法的结构和数据结构，从并行策略和层次化结构的角度入手，系统地得出了实时视频压缩的计算结构模型。从芯片设计和应用的观点，对各种结构模型进行了性能比较，通过实例分析，证明了这些结构模型的有效性。     

视频压缩编码低时延速率控制

本文给出了ＩＴＵ－ＴＨ．２６３视频编码的一种速率控制方法。该方法通过调速宏块量化器来控制编码器的输出比特速率。适用于低时延可视电话。     

视频压缩理论及其技术发展

简要介绍了视频压缩理论以及相关标准,并探讨了视频压缩编码的未来发展方向,最后介绍了视频压缩技术的硬件实现与发展。     

实时视频压缩中块效应消除方法的研究

本文较全面的研究了目前存在的各种类型的块效应消除方法,提出了一种新型的用于消减视频编码中的块效应的双模式自适应滤波器（DMA）。同时,还提出了基于MSDS（the mean squared difference of slopese)的客观评估的量化指标,它较之PSNR更逼近块效应问题的本质,揭示了主观效果后面的数字实质.DMA通过分析块边界的像素行为,在两种完全独立的滤波模式间做出选择。它根据HVS（Human Visual System)特性,对平坦区域采用力度较强的平坦区域滤波器实现平滑滤波,而对细节丰富区域的块间像素,采用基于频谱分析的自适应滤波器既能有效消除块效应又能保留图像自身的高频信息,从而达到了十分理想的消除噪声的效果。此外,采用了优化策略使DMA的计算开销降到最低,可完全适应实时系统的需求。     

新一代高效视频编码标准中帧内预测快速算法研究

新一代视频压缩编码标准HEVC是目前国际上最先进的视频压缩标准,其压缩性能优于目前国际上的其它视频压缩标准。因此,目前国际上很多大厂商都在开发符合HEVC标准的产品。然而,HEVC标准所具有的很高的计算复杂度是其实用化的瓶颈。对于HEVC标准中的帧内预测部分,其计算复杂度高于其它视频压缩标准的帧内预测部分的2倍以上。为此,国际上提出了不少快速帧内预测算法。对这些算法进行了回顾、分析和仿真,并比较了各典型算法的性能和优缺点。在此基础上,对在某些具体实际应用环境下适宜选用哪个算法进行了分析。同时,对将来这方面的快速算法的发展方向进行了展望。     

三维视频压缩研究进展

信息压缩是信息传输过程中的一个关键环节,随着三维显示和三维视频技术的发展和完善,未来的视频传输将不仅限于二维视频。但是,三维视频的数据量很大,这就给三维视频的传输带来了阻碍。因此,设计出高压缩比、高压缩效率的三维视频压缩技术,不但可以解决三维视频的传输问题,而且有利于促进三维视频及三维显示领域的进一步发展。本文系统地讨论了目前三维视频压缩技术的研究进展,在对各种技术特点研究的基础上,提出了进一步的研究和发展方向。     

基于残差帧的室内监控视频压缩算法

该文提出了一种基于残差帧的室内监控视频压缩算法。该算法是提取监控视频中相邻帧之间的残差帧,将残差矩阵对角化,传输运动数据,并在接受端根据接受到的背景参数和和残差帧运动参数,恢复出原图像帧,进而得到原监控视频文件;实验证明,该算法易于实现,且计算量小,适宜室内监控视频的压缩应用。     

演播教学模式中视频压缩技术分析

随着多媒体技术的兴起。演播教学模式越来越多地取代了传统教学模式。在这种模式中，多媒体信息传输的主要瓶颈便是视频，拥有如此庞大数据量的视频，是限制多媒体技术发展的重要障碍。视频经过压缩后，存储会更方便，且并不影响作品的最终视觉效果。基于此目的。系统地研究了如何利用时间线＋事件＋帧的流来记录演示内容，从而尽可能地将视频数据压缩到最小，在文件大小和画面质量之间达到最佳平衡的问题。     

基于深度学习的光流插帧边信息生成算法

在分布式视频编码(DVC)中,如何在各种运动场景下生成高质量的边信息并提升解码性能是一个重点研究领域。提出一种基于深度学习的光流插帧边信息生成算法(optical flow interpolation, OFI),编码端采用区间重叠的分布式算术编码(distributed arithmetic coding, DAC)对视频进行编码,解码端生成边信息时提取已解码关键帧,输入深度学习光流插帧网络。网络采用多层光流模块产生光流,并结合光流向后弯曲关键帧产生初步的边信息估计,再由融合过程消除遮挡产生更加细化的结果,最后边信息辅助解码树完成解码。实验结果表明,与现有方法相比,该方法PSNR最大可提升2.25 dB,主要体现在线性运动场景下。同时在线性和非线性场景下SSIM指标可提升0.001 5～0.064 8,在解码视频率失真曲线上也体现出一致的结果,证明了该算法对线性运动边信息估计有较好的提升,对非线性运动边信息结构也有良好的恢复性。     

一种新的基于光流的运动补偿算法

本文首先回顾了几种典型的运动补偿算法,在此基础上提出了一种新的基于光流的运动补偿算法,给出了详细的算法推导,并且和传统的运动补偿算法提出了比较,实验结果表明这种经过改进的光流运动补偿算法在ＰＳＮＲ以及运动矢量的分布上具有更好的性能。     

基于颜色的图象检索中若干关键问题的研究

本文介绍了基于内容的图检索中一个重要的研究内容－一基于颜色检索。     

基于压缩感知理论的图像重构算法研究

压缩感知理论突破了奈奎斯特采样频率的限制,利用该理论研究和实现了新的图像压缩采样方案.该方案利用小波变换和阈值处理相结合实现图像稀疏化,利用标准伪随机数均匀分布和二维中心傅立叶变换生成随机测量矩阵,并对小波变换后的高频子带进行加权采样,采用分段正交匹配追踪算法实现采样数据重建.仿真实验结果表明,该方案重建图像效果好.     

基于前向预测并行追踪的视频压缩传感方法

为了减小视频信号采集端的负担,提出一种基于压缩传感理论的视频压缩算法模型。该模型采用广义轮换矩阵获取视频帧的测量值,再结合视频压缩的运动补偿预测关键技术,消除视频帧间冗余。然后在并行贪婪追踪算法中引入前向预测技术作为重构算法,最终获取重构的压缩图像。实验对比了在不同算法下的重构图像和不同采样比下不同算法的重构PSNR值,然后利用所提方法得到视频序列的重构压缩图像。实验结果表明,该算法模型能较精确地获取压缩的视频图像,适合在视频压缩中应用。     

基于压缩感知的长时间实时跟踪技术研究

针对基于压缩感知的跟踪算法在目标发生纹理或光照较大变化或短暂遮挡等复杂情况下,容易发生漂移甚至跟丢的情况,提出一种将长时间跟踪与检测相融合的改进算法。该算法通过引入级联的搜索策略,在目标跟偏或跟丢后,可以快速地重新定位目标的准确位置,有效地减少了漂移发生的次数,很大程度上提高了跟踪的准确性和稳定性。对不同视频序列的测试结果表明,所提出的算法能够在目标发生快速不规则运动以及目标部分或全部被遮挡甚至在完全离开摄像机视野后,依然能够再次准确地检测并实时跟踪目标物体。     

基于统计特征的镜头边缘侦测

通过分析MPEG视频流中I帧的8×8DCT编码块的DC系数的统计特征,用每个88 DCT编码块的DC系数计算I帧图象的亮度、行列直方图,比较I帧之间直方图的差异,直接从原始的MPEG视频流中侦测镜头切换点.     

基于MPEG-2的视频水印算法

提出一种基于MPEG-2的视频水印方案,利用分组调制技术,将影视作品的版权信息嵌入到低频DCT系数中,以此来保护版权。实验结果表明,该算法生成的视频质量较高,同时算法在抵抗旋转、剪切、缩放、投影攻击方面具有较强的鲁棒性。     

基于JPEG的图像检索综述

基于内容的检索是近年来的研究热点之一，现在已有许多基于象素域的图像检索技术，目前数据压缩也已成为多媒体应用的标准模式，静态图像压缩主要采用JPEG技术，研究基于传统JPEG和JPEG2000的图像检索方法成为必然。本文综述近年来出现的基于JPEG核心算法离散余弦变换和JPEG2000核心算法离散小波变换的图像检索技术。     

一种新的基于压缩传感理论解决Pan-Sharpening问题的算法

Pan-Sharpening问题是将高分辨率全色图像和低分辨率多光谱图像融合,重构出高分辨率多光谱图像的过程。压缩传感理论解决了相应目标函数的稀疏解问题(求解含有l0范数的极小化问题)。利用压缩传感理论,提出一种新的解决Pan-Sharpening问题的算法:以离散余弦变换矩阵作为字典进行重构。然后针对重构过程中产生的块效应、色彩偏差和洗涤效应等问题进行相应的处理。QuickBird卫星图像的实验结果表明:与经典算法进行对比,该算法在效果上有一定的优势。     

基于压缩感知的混合光谱解析算法

压缩感知利用信号的稀疏性通过求解欠定线性系统的解来有效地重建信号,其稀疏性要求信号在某个域中是稀疏的.压缩感知理论认为一般情况下,信号的相关性越小,恢复算法的性能越好.求解压缩感知问题的方法有贪婪追踪、凸松弛方法、迭代收缩等算法,以及贝叶斯框架、置信传播等.从欠定线性矩阵方程角度讨论压缩感知问题,通过两种不同量测矩阵(...     

虚拟空间会议系统中视频合成技术的研究与实现

虚拟空间会议系统能够把所有与会者合成同一个虚拟会场中,从而构造一个能提供无缝的会场环境,眼神接触、凝视感知等普通多媒体会议系统不具备的虚拟协同工作环境。VST系统是我们刚刚完成的一个虚拟空间会议系统。视频合成技术是其实现的关键技术之一。本文介绍了VST系统中视频合成技术的研究与实现。