基于方向提升小波变换的多描述视频编码

提出一种基于方向提升小波变换的多描述可分级视频编码方法,该方法能增强视频编码的容错性和网络自适应性。对视频序列中的每一帧图像按梅花下采样产生2个子序列,对每个子序列分别进行三维小波可分级视频编码形成2个描述。为解决传统二维小波变换方法对梅花下采样图像编码效率低的问题,引入方向提升小波变换对图像进行空域分解,提出5模式方向提升小波变换以进一步提高编码效率。实验结果证明了该方法的有效性。     

TDFA:一种生成空间影像金字塔的方法

目的 降采样滤波是生成空间金字塔影像数据的主要手段,但目前没有一种客观指标来鉴别滤波器的降采样效果,因为至少需要空间金字塔的两层原始信号才能计算滤波器的降采样峰值信噪比(PSNR)。为解决此难题,本文建立一种研究路线:先基于视频影像数据评选确定一个性能优秀的降采样滤波器,然后验证该滤波器降采样生成遥感金字塔的主观目视效果,提出一种沿图像纹理方向滤波的降采样方法TDFA(texture direction filtering approach),可生成高质量的空间影像金字塔。方法 本文把降采样与升采样结合提出一种重采样滤波对偶RSFP(re-sampling filter pair),作为当前层金字塔数据的一个逼近,用来评价降采样滤波器效果。基于RSFP评价手段,筛选出一种基于纹理滤波的金字塔生成方法TDFA:对每个8×8块,TDFA在直流、水平、135°、垂直和45°等5个方向中搜索确定图像的一个纹理方向,用一个3阶滤波器沿纹理方向实施降采样,效果优于目前最好的最邻近插值方法,无任何伪彩、锯齿、块效应或马赛克。结果 利用大量影像数据实验,同几个典型滤波器的降采样效果对比,TDFA提升平均PSNR的范围,对拉格朗日滤波器是7.29~8.44 dB;对双线性滤波器是6.26~7.40 dB;对AVS的1/4插值滤波器是5.80~6.84 dB;对最邻近插值是4.51~5.70 dB。结论 本文提出的纹理滤波降采样算法可以生成质量优于现有最好水平的遥感金字塔影像,也可以生成高质量的多层视频流媒体数据。所提出的重采样滤波对偶RSFP可以输出当前层的高精度预测,用于可伸缩视频编码处理。     

基于方向提升小波变换的多描述可分级视频编码

该文提出一种基于方向提升小波变换的多描述可分级视频编码方法,用以增强视频编码的容错性能和网络自适应性。基本思想是,对视频序列中的每一帧图像按梅花下采样产生两个子序列。对每个子序列分别进行三维小波可分级视频编码形成两个描述。为解决传统二维小波变换方法对梅花下采样图像编码效率低的问题,引入方向提升小波变换对图像进行空域分解。为了进一步提高编码效率,该文提出了5模式方向提升小波变换。实验结果证明了所提出算法的有效性。     

基于小波域降采样的低比特率图像压缩算法

针对无线传输背景下低比特率图像压缩存在的模糊和振铃问题,提出一种基于小波域降采样和插值的高效图像压缩算法.在编码端,对图像进行小波变换,根据各高频子带特点对其进行自适应降采样处理,并采用基于小波树的小波差分缩减编码算法进行编码.在解码端,采用基于边缘方向的插值方法将解码的高频子带进行放大,对解码重建的图像采用基于强边缘的自适应滤波算法以消除振铃效应.实验结果表明,与基于空域降采样的图像压缩算法相比,该算法具有较高的图像解码质量,可有效抑制低比特率下重建图像的模糊和振铃问题.     

面向光流分析的机器人红外视觉图像对预处理

为了增强机器人单目视觉系统在黑暗环境下的环境感知能力,提高其在视觉图像序列处理过程中光流场计算的准确率,对由红外摄像机所采集的红外图像序列的预处理方法进行了研究,建立了一种空域与变换域相结合的处理方法。为平衡红外图像序列对之间的亮度差异并提高图像亮度,在空域中采用直方图均衡化方法进行处理;然后,对图像进行非下采样Contourlet变换,在变换域中利用图像的强边缘、弱边缘和噪声在不同分解尺度和分解方向上具有不同几何流的性质进行区分,分别采取保留、增强以及去除处理;最后利用调整后的系数进行图像重构。该预处理方法在平衡图像亮度的同时增强了图像纹理并减少了噪声。实验结果表明,预处理程序有效地提高了红外图像对的光流有效点识别率,该方法增强了机器人单目视觉系统在黑暗环境中对环境的感知能力。     

DCT域中任意比例的图像上下采样算法

在许多实际应用中, 为了满足传输信道和终端显示设备的要求, 需要通过上采样和下采样来改变图像的尺寸. 压缩域中的图像上下采样可以在空域中进行, 然而, 直接在压缩域中实现将更为快速. 本文根据空域中块与子块的相互关系以及酉变换对矩阵乘法的分配率, 提出了 DCT 域内任意比例图像上下采样算法. 与现存的算法相比, 本算法具有较高的信噪比, 较低的运算复杂度, 并适用于帧内与帧间编码的不同情况, 可应用于不同视频编码转码的实时处理.     

引入超分辨率下采样误差的图像边信息估计隐写

目的由于空域图像下采样过程中提供的量化误差边信息能够有效提升隐写安全性,为了得到下采样之前的高分辨率图像,提出一种基于超分辨率网络的空域图像边信息估计隐写方法。方法受原始下采样边信息隐写方法的启发,使用超分辨率网络生成被称为预载体的高分辨率图像。同时利用现有的空域图像对称失真算法得到每个像素点的修改失真,然后以浮点型精度对预载体下采样,得到和载体同分辨率的图像形式,利用对应像素点间的差值指导像素点的修改方向,实现基于初始失真的非对称失真调整。首先以峰值信噪比和极性估计准确率为指标对比了多种超分辨率网络以及基于传统插值方法的上采样性能,并通过调整初始失真分别进行隐写和隐写分析实验,选择使安全性提升最大的残差通道注意力机制网络及其对应调整系数作为本文的下采样边信息估计隐写方法。结果使用隐写领域中常用的3个数据库、两种传统初始失真函数以及两类隐写分析方法进行实验。在跨数据集的隐写安全性上,相比传统隐写方法,在对抗基于手工特征和基于深度学习的隐写分析时,本文方法的安全性均有显著提升,如在测试集载体图像上,嵌入率为0.5 bit/像素时,安全性分别提升6.67%和6.9%;在训练集载体图像上,本...     

基于图像自相似结构的视频图像插值算法研究

针对在处理边缘复杂和纹理信息丰富的图像时,传统的视频图像插值算法难以达到较高的清晰度,输出图像容易产生锯齿和模糊效应的问题,提出了一种新的视频图像插值算法.算法利用帧间和帧内图像大量存在的空间冗余信息,建立了空域分形自相似模型.该模型在非局部区域搜索得到邻居块,通过对低分辨图像块和不同采样网格上的邻居块线性组合来拼贴重...     

基于聚类融合欠采样的不平衡分类方法

不平衡分类在现实生活中有着广泛应用,提高不平衡数据的分类精度一直是相关领域中的热门课题。针对已有欠采样方法容易保留多数类噪声样本的问题,提出一种基于聚类融合欠采样的改进欠采样方法。结合聚类融合与孤立森林(Isolation Forest,iForest)方法,筛选、删除异常指数高的多数类噪声样本,有效提高模型中的样本质量,增强欠采样算法的抗噪声能力。在7个UCI和KEEL不平衡数据集上的实验结果表明,该算法在处理不平衡分类问题时,AUC值和F1值均有一定程度的提升。将算法应用在蛋白质定位预测,提升了预测效果。     

基于自动抑制的传感器欠采样CT影像降噪方法

提出了一种基于自动抑制的传感器欠采样CT投影域奇异值点抑制方法。为因传感器感应不足造成的短穿透距离和异值噪声较多的投影数据区域进行判定,之后依据判断的异值点自动选择合理阈值,并进行滤波,从而减少了经验值设置,提高了程序自动化抑制噪声的程度,并使得图像统计分布更趋于非平稳高斯分布。经过模拟仿真验证得出：该方法对因低剂量CT扫描造成的欠采样噪声,尤其是对设备老化和因经验设置造成的过大过小滤波问题具有很好的处理效果。     

一种基于拥塞发现的强化学习P2P网络视频点播预取策略

在P2P(Peer to Peer)网络视频点播中设计合理的视频内容预取策略,可以有效地解决视频观看中出现的缓冲等待时间过长、服务器负载过大等问题。而现有的P2P网络视频预取方法往往考虑了视频内容的发现而忽略了节点本身的状态监控,在网络拥塞发生时存在视频播放观看不佳的情况。提出了一种基于拥塞发现的强化学习P2P网络视频点播预取策略,通过监测节点的拥塞状况以及带宽等参数,采用Q-learning学习算法综合评估网络节点,引导视频预取节点的选择,减少了对网络拥塞节点视频内容的预取。实验结果表明,该方法能提高视频播放流畅性,避免用户在节点发生拥塞时等待时间过长,提高了视频播放效率。     

基于自适应双边全变差的图像超分辨率重建

超分辨率图像重建技术就是通过融合多幅变形、模糊、有噪、频谱混叠的低分辨率降质图像(或视频序列)来重建一幅高质量高分辨率图像.MAP估计算法是一种广泛使用的统计重建方法.针对标准的MAP算法引入了自适应概念,引入了图像自适应加权系数矩阵;据此给出一种基于自适应双边全变差的图像超分辨率重建算法,该方法不仅能在图像超分辨率重建过程中抑制噪声,而且能锐化图像中的边缘信息;建立了自适应重建模型并用梯度下降法推导出迭代计算公式.实验表明,该算法在收敛性和精确性上都达到了较好的效果.     

AVS视频的分层重传优化策略与实现

针对网络抖动等因素会影响图像质量的问题,采用差错控制与拥塞控制相结合的恢复技术,改进AVS视频数据在传输层的RTP打包,提出提高重传效率的AVS视频分层重传策略,通过令牌发放的方式控制数据包重传的次数解决重传导致网络拥塞问题。实验结果表明,在低带宽的网络下,该策略对AVS视频传输相对于无令牌发放的重传方式图像质量有一定的提高。     

基于随机遮挡孔径的光场图像混叠检测方法

现有光场采集系统存在角度信息欠采样的问题,由此引起的图像混叠效应降低了光场图像质量. 本文在2D光场框架下分析了光场图像混叠的空域模型,并且提出一种变换离散孔径采样密度的混叠检测方法. 该方法通过计算随机遮挡孔径（Random masked aperture,RMA）成像点集的变异系数进行混叠检测,特点在于无需已知场景深度和纹理的先验信息. 以平面相机阵列为采集平台,本文在多组真实光场数据集上进行了方法的验证,并且在检测结果基础上对混叠效应进行了修正.     

视频会议系统中一种基于FLC的流控策略

在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ视频会议应用中,必须对注入网络的视频流量进行控制以避免网络拥塞。文中针对Ｈ。２６３视频编码器,提出一种基于模糊逻辑控制（ＦＬＣ）的速率控制机制,将视频的编码长度信息通过ＦＬＣ映射至编码器的量化系数,调节下一帧的码流长度,在保证通信的连续性和图像质量的前提下使编码器的输出码率明显地降低,尽可能地避免网络拥塞。文中具体描述了这种拥塞避免机制,最后给出了实验结果,结合与相关拥塞避免策略     

结合信源特性与网络拥塞控制的可靠性视频传输算法

提出了一种用于在无线网络中传输视频的结合信源特性及网络拥塞控制的鲁棒性算法.通过场景建模以及特性分析,将分级编码产生的所有码流层划分成不同的类型,并根据它们对网络拥塞控制的贡献以及对重建图像质量的贡献不同,将其分成两个不同的队列.系统根据不同的网络丢包状态(即丢包是由网络拥塞引起还是由无线信道的不可靠传输引起)动态地调整信源速率、不等错误保护强度以及拥塞控制策略.仿真结果表明,该方法与MPEG-4信源编码加固定速率Turbo码方法以及动态调整信源、信道编码速率加选择性丢I,B,P包的网络拥塞控制方法相比,能够提供更好的性能.     

基于空间域的图像噪声检测技术

图像质量检测技术可以代替人工巡检的方式对视频质量进行自动检测,对监控系统中视频图像出现的异常进行准确分析、判断和报警,以保障规模不断扩大的网络视频监控系统的正常运行。基于空间域的图像噪声检测技术,利用图像的邻域信息特征与各类噪声异常在空间域上的轮廓和方向分布,并结合OpenCV图像处理技术,实现对噪点、雪花和条纹异常的检测。空间域噪声检测算法,与人的视觉感知相一致,可以用于监控视频的实时检测。     

Face detection based on multilayer feed-forward neural network and Haar features

Fast and accurate detection of a facial data is crucial for both face and facial expression recognition systems. These systems include internet protocol video surveillance systems, crime scene photographs systems, and criminals' databases. The aim for this study is both improvement of accuracy and speed. The salient facial features are extracted through Haar techniques. The sizes of the images are reduced by Bessel down-sampling algorithm. This method preserved the details and perceptual quality of the original image. Then, image normalization was done by anisotropic smoothing. Multilayer feed-forward neural network with a back-propagation algorithm was used as classifier. A detection accuracy of 98.5% with acceptable false positives was registered with test sets from FDDB, CMU-MIT, and Champions databases. The speed of execution was also promising. An evaluation of the proposed method with other popular detectors on the FDDB set shows great improvement.     

基于权重池的多尺度图像质量评估方法

图像质量评估往往以人类的主观评估为最终衡量标准,然而人工评估耗时繁琐,又无法应用在对图像或者视频序列进行实时质量评估的系统中,因此一种旨在模仿人类主观性的预测图像质量算法具有重要的价值.针对上述问题,设计了一种用于局部图像质量评估的卷积神经网络,通过将特征学习和回归都集成到一个优化过程中,从而形成一种更有效的图像质量评...     

基于零树小波的交通视频车辆运动阴影滤除方法

基于高斯模型的背景建模方法与简单的背景差分方法很难准确区分运动车辆与阴影.基于此种原因,文中提出基于零树小波的交通视频车辆运动阴影滤除方法.首先将含有噪声的运动前景图像转换至HSV颜色空间.然后对 S通道和V 通道进行多级下采样小波变换,通过构造运动前景的零树小波掩模,关联不同尺度子带间的系数,使各精细尺度子带掩模的值能得到父子带系数的指导和校正,提高子带自适应阈值的准确性.进一步通过结合阴影的颜色特征,提高判断区域车辆与阴影的区分度.最后通过大量仿真实验验证文中方法的有效性.