分布式视频编码中关键帧丢失错误保护

目的 分布式视频编码较其传统视频编码具有编码简单、误码鲁棒性高等特点,可以很好地满足如无人机航拍、无线监控等新型视频业务的需求。在分布式视频编码中,视频图像被交替分为关键帧和Wyner-Ziv帧,由于受到信道衰落和干扰等因素的影响,采用传统帧内编码方式的关键帧的误码鲁棒性远不如基于信道编码的Wyner-Ziv帧。关键帧能否正确传输和解码对于Wyner-Ziv帧能否正确解码起着决定性的作用,进而影响着整个系统的压缩效率和率失真性能。为此针对关键帧在异构网络中的鲁棒性传输问题,提出一种基于小波域的关键帧质量可分级保护传输方案。方法 在编码端对关键帧同时进行传统的帧内视频编码和基于小波域的Wyner-Ziv编码,解码端将经过错误隐藏后的误码关键帧作为基本层,Wyner-Ziv编码产生的校验信息码流作为增强层。为了提高系统的分层特性以便使系统的码率适应不同的网络条件,进一步将小波分解后图像的各个不同层的低频带和高频带组合成不同的增强层,根据不同信道环境,传输不同层的Wyner-Ziv校验数据。同时对误码情况下关键帧的虚拟噪声模型进行了改进,利用第1个增强层已解码重建的频带与其对应边信息来获得第2个和第3个增强层对应频带的更加符合实际的虚拟信道模型的估计。结果 针对不同的视频序列在关键帧误码率为1%20%时,相比较于传统的帧内错误隐藏算法,所提方案可以提高视频重建图像的主观质量和整体系统的率失真性能。例如在关键帧误码率为5%时,通过传输第1个增强层,不同的视频序列峰值信噪比（PSNR）提升可达25 dB左右;如果继续传输第2个增强层的校验信息,视频图像的PSNR也可以提升0.51.6 dB左右;如果3个增强层的校验信息都传输的话,基本上可以达到无误码情况下关键帧的PSNR。结论 本文所提方案可以很好地解决分布式视频编码系统中的关键帧在实际信道传输过程中可能出现的误码问题,同时采用的分层传输方案可以适应不同网络的信道情况。     

WMSNs的自适应分布式图像压缩算法

根据无线多媒体传感器网络(WMSNs)中节点资源受限的特点,提出一种自适应的基于Walsh-Hadamard变换的分布式图像压缩算法。基于信道状态的准确估计,自适应调整量化表,在保证图像质量满足应用的前提下,获得更高的压缩比率。仿真结果表明,该算法在资源受限、节点部署密集的WMSNs中,可延长网络的生命周期。     

分布式视频编码的关键帧提取算法

分布式视频编码方案中,目前常用固定周期的方法选取关键帧.该方法忽略了视频序列的帧间相关性、运动变化情况.针对这些缺陷,研究了基于聚类的自适应关键帧提取算法,在此基础上,提出基于互信息量的改进算法.最后,针对以上2种算法中的时延问题给出了解决方案.实验证明,对于不同的测试序列,基于互信息量改进算法相比固定选取关键帧算法,边信息PSNR均值有0.67～1.4dB的提高.此外,解决时延的算法比改进算法在效率上有很大提高.     

分布式视频编码中相关噪声分布的非参数估计

目的 针对分布式视频编码系统中相关噪声（CN）分布难以准确模拟的问题,提出了一种CN的非参数估计方法。方法 根据CN分布的特点,提出CN的非参数估计方法,建立了基于最优窗宽的核密度估计-均匀分布模型（KDEUDM）,比较了变换域Wyner-Ziv（TDWZ）系统中CN的参数估计法和非参数估计法所建立的噪声模型对系统性能的影响。结果 实验结果表明,非参数估计方法能较准确地模拟CN的分布,与参数估计法相比,用非参数估计法建立的噪声模型能使WZ帧编码在高码率下最高能节约10%的码率。结论 非参数估计法是TDWZ系统中有效的相关噪声估计方法。     

基于分布式视频编码的井下传感器节点设计

煤矿井下的环境复杂,通信方式和通信范围受应用场景的约束性较大,在煤矿安全生产中引入无线多媒体传感器网络技术(WMSN)可以提高安全生产监管效率,在突发事件中为应急救援工作提供有力的信息指导。为此基于DISCOVER分布式视频编码(DVC)方案,设计了以S3C6410为主处理器芯片的视频传感器节点。给出了节点的硬件框图以及软件流程图。测试表明,该节点运行良好,可以对煤矿安全生产过程进行有效监控,在一定程度上预防煤矿事故的发生。     

基于分布式视频编码的低能耗视频传感器节点研究

在无线多媒体传感器网络中,如何提高节点能源的利用率,延长整个网络的生命周期是当前迫切需要解决的关键问题;从视频数据处理和传输能耗的角度出发,对分布式视频编码(DVC)基础理论及视频传感器节点的能耗模型进行分析和研究;通过实验仿真的方式将H.264帧内编码方案同DVC方案进行比较,实验结果表明了DISCOVER-DVC方案在节点节能方面的优势;最后基于DISCOVER-DVC算法,在S3C6410硬件平台和嵌入式Linux操作系统平台之上完成视频传感器节点设计,来降低节点能耗,提高节点生命周期.     

分布式视频编码中相关噪声分布的非参数估计方法研究

针对分布式视频编码系统中相关噪声（Correlation Noise, CN）分布难以准确模拟的问题,根据CN分布的特点,提出CN的非参数估计方法,建立了基于最优窗宽的核密度估计-均匀分布模型(Kernel Density Estimation-Uniform Distribution Model, KDEUDM),比较了变换域Wyner-Ziv（Transform Domain Wyner-Ziv, TDWZ）系统中CN的参数估计法和非参数估计法所建立的噪声模型对系统性能的影响。实验结果表明,非参数估计方法能较准确地模拟CN的分布,与参数估计法相比,用非参数估计法建立的噪声模型能使WZ帧编码在高码率下最高能节约10%的码率。     

WMSN中的分布式视频编码GOP大小控制方法

针对分布式视频编码（DVC）序列在无线多媒体传感器网络（WMSN）中传输可靠性较低的问题,提出了一种考虑节点能耗的图像组（GOP）大小控制方法。该方法分析了DVC编码框架及节点的能量消耗情况,定义了节点的可用度和帧的活动度,并对分布式视频编码序列在编码和传输过程的能耗进行了计算。在此基础上,综合考虑帧的活动度与节点能耗,实现了对分布式视频编码GOP大小的有效控制。仿真实验结果表明,与现有的GOP大小控制方法相比,该方法提高了无线多媒体传感器网络中的DVC序列的峰值信噪比,降低了节点的平均能耗,其传输可靠性也得到了显著改善。     

双重DCT域水印的无线传感器网络安全技术

针对无线传感器网络安全中的抗攻击性和鲁棒性问题,提出了 一种基于双重DCT域水印的数据版权保护方法.首先,传感节点将采集到的数据进行分块离散余弦变换域处理,并对获得的直流分量重组矩阵进行第二次DCT处理,以便降低外界攻击对水印提取的影响.然后,采用零水印策略将随机选取的直流分量序进行差值处理,并通过异或运算完成数字水印...     

分布式视频编码技术研究

随着科学技术的不断发展,分布式视频编码技术的应用引起了广泛的关注.本文阐述了目前普遍采用的编解码框架,分析了分布式视频编码中的Slepian-Wolf解码器设计、边信息生成等几项关键技术.     

压缩域视频处理关键帧提取技术的初步研究*

将视频序列通过关键帧提取的方式转换成静态图像,然后利用图像处理技术进行分析是视频处理的一种有效方法。首先讨论了近年来基于压缩域的关键帧提取技术,然后分析和讨论了针对敏感视频识别应用的关键帧提取方法,并给出了一种快速有效的关键帧提取方案。     

基于depth-map和分布式视频编码的多视点视频传输方法

针对多视点视频传输系统数据量庞大的问题,提出一种基于深度图(depth-map)和分布式视频编码(DVC)的不等错误保护(UEP)传输方法。该方法首先基于多个视点提取深度图;然后,在传输过程中传输一个视点及其深度图;最后,经过网络传输,在解码端由一个视点图及其深度图生成其他视点。由于视点图和深度图在解码端的重要程度不同,对需要传输的视点图和深度图采用不同的分布式视频编码方法,进行不平等的错误保护。仿真实验结果表明,所提传输方法比传统的分布式多视点视频编码传输系统具有更好的抗误码性能,提高了传输可靠性,图像的峰值信噪比(PSNR)约提高1.5dB。     

控制关键帧选择的H.264熵编码加密算法

目的常见的H.264熵编码加密是一种将加密方案与熵编码方式融合的视频安全算法,这种算法不仅加解密速度快且可保持数据格式不变,是一种兼容性的加密方案,但需要处理帧内所有数据。方法针对熵编码加密过程中存在的不足,提出了一种基于关键帧选择与熵编码相结合的视频加密方法,通过获取一帧中所有8×8子宏块的运动矢量,构造一个用于表示每一帧内容变化情况的向量F,然后将其欧几里德范数与阈值K比较,如果大于或等于阈值,则确定当前帧是关键帧,则在下一帧熵编码时加密其运动矢量差与残差系数值,否则不参与任何加密运算。结果通过控制阈值K的大小来决定关键帧的选择,并结合混沌序列加密关键帧数据来保证视频信息的安全性,与熵编码加密算法相比,加密数据平均减少数据量约为39.78%。结论实验结果表明该加密方法在保持编码后数据总量不变的情况下,以较小的时间代价获得了良好的加密效果,且与常规的熵编码加密算法相比大幅度减少了加密数据量。     

控制关键帧选择的H.264熵编码加密算法研究

常见的H.264熵编码加密是一种将加密方案与熵编码方式融合的视频安全算法,这种算法不仅加解密速度快且可保持数据格式不变,是一种兼容性的加密方案,但需要处理帧内所有数据。针对熵编码加密过程中存在的不足,提出了一种基于关键帧选择与熵编码相结合的视频加密方法,通过获取一帧中所有8*8子宏块的运动矢量,构造一个用于表示每一帧内容变化情况的向量F,然后将其欧几里德范数与阈值K比较,如果大于或等于阈值,则确定当前帧是关键帧,则在下一帧熵编码时加密其运动矢量差与残差系数值,否则不参与任何加密运算。通过控制阈值K的大小来决定关键帧的选择,并结合混沌序列加密关键帧数据来保证视频信息的安全性,与熵编码加密算法相比,加密数据平均减少数据量约为39.78%。实验表明该加密方法在保持编码后数据总量不变的情况下,以较小的时间代价获得了良好的加密效果,且与常规的熵编码加密算法相比大幅度减少了加密数据量     

基于图像子块特征的快速分形图像编码算法

根据图像子块的像素分布特征,提出了一种基于方差和DCT变换的混合快速分形图像编码算法,并在此基础上引入了平滑块的概念.该算法在大幅度提高分形图像编码速度的同时,很好地改善了压缩率和解码图像的质量.实验表明该方法具有优良的性能,在编码时间优于方差快速编码方法的前提下,解码图像的质量和压缩率可以好于基本分形图像编码算法.     

计算q~(l_1)×q~(l_2)二维DCT的快速算法

离散余弦变换 (DCT)广泛应用于信号处理的许多领域 ,多维 DCT(MD- DCT)是图像处理和视频信号处理的重要工具 .通常 ,多维 DCT采用行列法用一维算法实现 ,实现效率较低 .近年来虽然出现了一些多维 DCT直接实现算法 ,但大多要求变换为 2 n× 2 n,限制了适用范围 .该文研究较一般的二维 DCT快速算法 ,将 ql1 × ql2 (q为奇素数 ;l1 ,l2 分别为两个不同的整数 )二维 DCT转化为多项式变换和一维简化余弦变换 ,通过特别设计的快速多项式变换算法和 1D- RDCT递归分解算法 ,提出了一种计算复杂性较低且具有规则运算结构的 ql1 × ql2 二维 DCT算法 .本算法的设计方法可以方便地推广到多维 (>2 )的情况 .     

基于DCT的遥感图像融合算法

提出一种结合离散余弦变换(DCT)与GIHS变换的遥感影像融合方法.该方法根据DCT的性质直接在DCT域进行遥感图像融合,适合于实时系统.对现有算法的融合实验结果进行比较,通过主观和客观评价,该方法能在提高空间分辨率与保持光谱特性之间得到更好的折中.