一种适用于H.264/AVC的自适应空域帧内预测算法

提出了帧内预测算法中邻块间预测选项的相关性、预测选项和SAD相关性的概念,在此基础上提出了一种适用于H．264／AVC的自适应空域帧内预测算法,该算法利用上述的两种相关性预测当前块的帧内预测选项;利用“半步停”技术自适应地中止预测．实验结果表明,该算法在保证重构图像质量和压缩比的同时,计算复杂度仅相当于原有算法的7％左右．     

深度透视H.264标准中的预测编码

基于帧间预测与帧内变换相结合的编码方式,在H.264混合编码中,引入了帧内预测的编码,并对H.264视频编码结构中用到的各种新技术和算法进行了详细分析.从理论上分析了帧内变换、预测编码算法,得出其优点,并通过实验验证了帧内变换、帧内预测、帧间预测的混合编码方法优越性.     

可分级视频编码空域增强层的快速帧间模式选择算法

针对可分级视频编码(SVC)技术中层间残差预测(ILRP)大大增加了编码复杂度的问题,提出一种快速算法。带残差的帧间预测和不带残差的帧间预测都采用全搜索的预测算法,编码复杂度很大,所提算法分析了增强层带残差的帧间预测和不带残差的帧间预测之间的率失真代价(RDCost)差异,动态判定增强层是否需要采用层间残差预测以减少层间残差预测过程;同时依据层间预测模式相关性,利用基本层最优帧间预测模式指导增强层最优帧间预测模式的选择过程,进一步节省编码时间。实验结果表明,与参考模型JSVM中的算法相比,改进的快速算法在编码质量降低小于0.01dB,码率提高不大于3%的前提下,可节省平均编码时间50%左右,有效地降低了编码复杂度,对于编码器的优化方面有理论参考价值和实际应用意义。     

基于数学形态学的视频帧间压缩算法研究与实现

常用视频压缩算法DCT存在方块效应和飞蚊噪声,在低速率传输下更为明显,难以满足视频传输中带宽窄、质量高的要求。基于数学形态学的视频图像帧间编码技术,是运用帧间运动补偿的编码算法,该算法通过复合形态变换,用结构元素对宏块中的不规则小块进行开、闭运算,选取并滤出不规则小块,再对不规则小块的大小和运动矢量进行运动估计编码,采用绝对差分和找出匹配块,实现帧间预测。通过仿真可达到比较精细的补偿,提高了编码效率,在相同压缩比下可提高视频质量,弥补了DCT算法在图像传输中的不足,改善了图像传输效果,降低了运算复杂度,对网络视频图像的编解码及传输具有一定的实用意义。     

基于小波变换的新型帧内模式预测快速选择算法

为了进一步提高视频的压缩比,提出了一种基于小波变换的新型帧内模式预测快速选择算法。该算法利用小波变换后的低频子图结合改进后的Pan算法作帧内模式选择,由此判断宏块中每个4×4予块可能的预测模式。实验结果表明,该方法在保证了视频图像良好效果的情况下,H．264／AVC帧内编码速度得到显著提高。     

结合环形纹理与比特池的帧存储器压缩算法

当前高分辨率平板显示器的帧存储器压缩算法存在图像失真率较高的缺点。为此,提出一种基于图像环形纹理和比特池技术的帧存储器压缩算法。基于环形纹理的帧内预测模式能够更好地适应图像中大量存在的点状结构,从而去除环形纹理像素间的空间相关性。在限定图像与帧存储器容量压缩比的前提下,利用比特池技术动态分配各个图像块压缩码流所需的比特空间,从而提高帧存储器存储空间的利用率。测试结果表明,该算法能显著提高图像峰值信噪比并减小图像失真。     

H.264/AVC算法技术特点剖析

H.264是由ITU-T和ISO共同提出的最新数字化视频编码标准,为了提高图像的压缩比,它采用了分层设计、帧间预测、帧内预测、熵编码以及整数变换等技术.本文将时这些关键技术进行阐述.     

H.264解码器设计与算法优化

为了降低嵌入式平台下视频编解码的预测搜索算法复杂度,文章给出了基于达芬奇TMS320DM6446平台的H.264解码器设计,并对H.264帧内帧间预测模式做了分析,提出了一种对H.264帧内预测和帧间预测模式选择的算法,该算法通过计算并比较各种模式下的SAE(SumofAbsoluteError,绝对误差和)值,并选取SAE值最小的模式作为最佳预测模式的方法来达到优化算法的目的。实验结果表明,在峰值信噪比基本不变的条件下,可以有效避免重复帧内搜索,使预测搜索算法复杂度平均降低78%左右。     

灵活的多视点视频编码预测结构

多视点视频的时空相关性不仅随着序列的变化而改变,而且视频序列内的相关性特征随着时间的推移也会发生变化,固定的预测结构难以适应复杂情况下多视点视频编码的各种要求。在分析分层B帧预测结构和多视点视频图像中当前帧及其参考帧之间时间相关性和视点间相关性的基础上,提出一种灵活的预测编码结构,根据该多视点视频的时间及视点间相关关系和当前帧与其时间参考帧之间的距离来确定该帧是否采用耗时的视点间预测。实验结果表明,与分层B帧的改进算法——可扩展性预测结构多视点编码算法相比,本文算法在保证编码效率基本不变的前提下,编码复杂度降低了约45%,随机访问性能提高28%,解码图像缓冲区要求降低46%左右。     

融合帧间差分与碰撞算法的快速跟踪预测算法

传统的运动目标跟踪预测算法难以保证机器人对高速运动目标的快速捕捉和提前预测,尤其是运动目标在滑行过程中发生碰撞改变了原有的运动方向,针对这一问题提出了基于帧间差分与碰撞算法相结合的运动目标跟踪预测算法.通过帧间差分法快速识别出平面内运动物体的具体位置和运动速度,根据其运动速度方向判别运动目标是否发生碰撞.当运动目标在运动过程中发生碰撞,采用LS-DYNA显示动力分析软件建立碰撞仿真模型,并用MATLAB拟合仿真数据得到碰撞算法,结合碰撞算法对运动目标的运动轨迹进行预测.结果表明以帧间差分和碰撞算法相结合的运动目标检测跟踪算法对于在平面内运动目标的跟踪预测方面速度更快,完全能够满足机器人对算法快速性的要求.     

基于DCT频域条件帧间补偿法的视频编码方案及其实现

运动图象的压缩是实现多媒体通信的关键技术之一。本文提出一种基于离散余弦变换系数的条件帧间补偿法及其视频编码方案。该算法利用DCT变换特点和人眼视觉特性，快速高效地对运动图象进行编码。     

基于 DCT 频域条件帧间补偿法的视频编码方案及其实现

运动图象的压缩是实现多媒体通信的关键技术之一。本文提出一种基于离散余弦变换（ＤＣＴ）系数的条件帧间补偿法及其视频编码方案。该算法利用ＤＣＴ变换的特点和人眼视觉特性，快速高效地对运动图象进行编码。由于运算量低，该算法可以在ＰＣ机上用软件实时实现，适用于基于ＰＣ平台的可视电话、会议电视和可视多媒体通信系统。     

Bayesian Block-Wise Segmentation of Interframe Differences in Video Sequences

We present an algorithm for Bayesian estimation of temporally active and inactive spatial regions of video sequences. The algorithm aids in the use of conditional replenishment for video compression in many applications which feature a background/foreground format. For the sake of compatibility with common block-type coders, the binary-valued segmentation is constrained to be constant on square blocks of 8 × 8 or 16 × 16 pixels. Our approach favors connectivity at two levels of scale, with two intended effects. The first is at the pixel level, where a Gibbs distribution is used for the active pixels in the binary field of suprathreshold interframe differences. This increases the value of the likelihood ratio for blocks with spatially contiguous active pixels. The final segmentation also assigns higher probability to patterns of active blocks which are connected, since in general, macroscopic entities are assumed to be many blocks in size. Demonstrations of the advantage of the Bayesian approach are given through several simulations with standard sequences.     

一种AVS-M帧间预测模式快速选择算法

针对AVS-M帧间编码模式的复杂性,在对帧间预测编码最佳模式选择统计结果分析的基础上,提出了一种模式分类的帧间预测模式快速选择算法.该算法将全部编码模式进行分类,对SKIP模式采用提前终止判决,而对其它模式通过判别宏块的一致性和比较宏块的空时相关性逐类型比较.实验表明,与全模式选择算法相比,该算法的计算次数减小了52.5%~85.8%,在保持编码效率和重建图像质量的同时提高了编码速度.     

H．264帧内编码与JPEG2000的性能比较与分析

为了给P帧和B帧作参考帧．保证编码序列在解码时能正确地开始和进行，H．264中的I帧编码是一种独立消除空间冗余度的适度图像压缩算法，没有使用帧间预测和补偿。在某种程度上，I帧编码可以被认为是一种静态图像编码。JPEG2000是ISO推出的新一代静态图像压缩标准。通过对目前这两种最先进的图像压缩标准的分析和比较，得出在较低的码率下，针对小尺度图像，H．264的帧内压缩有着比JPEG2000更好的性能，而在其他条件下JPEG2000的算法占优。     

基于动态帧间间隔更新的人群异常行为检测

针对视频监控中人群异常行为检测方面存在的实时性和准确性问题,本文基于金字塔LK光流法提出一种动态帧间间隔更新的人群异常行为检测的方法. 该算法通过提取的人群运动信息来动态更新帧间间隔,接着以该帧间间隔来检测人群运动信息. 这样,算法不仅保留了原算法在检测人群运动信息方面优点,且有效提高了算法的运行效率. 最后,该算法通过获取的人群运动矢量交点密集度及能量信息来识别人群异常行为. 对多个视频进行测试,测试结果表明,该算法能够以较高正确率识别视频中人群的异常行为,同时还有效提高了算法的运行速度.     

基于帧间匹配均值与方差的视频图像隐藏算法

由于视频图像的信息量巨大,只有通过压缩才能存储和传输,而传输过程中发生的误码又往往导致压缩后的图像数据或同步信息的丢失,为此提出了一种基于帧间匹配均值与方差的时域错误隐藏算法,该算法首先以与错误块上、下、左、右相邻的若干行或列像素进行帧间匹配,然后根据匹配结果的均值和方差判别错误块内图像的运动状况,最后针对不同的运动状况选择合适的隐藏方法对错误块进行隐藏处理。大量的模拟实验结果表明,利用该算法隐藏的图像在视觉效果和峰值信噪比（PSNR）两方面均优于同类算法。     

基于分形与JPEG的混合图像压缩算法

根据分形图像压缩算法具有潜在高压缩比的特点,提出基于分形与JPEG算法的混合图像压缩算法。将结合四叉树算法的分形图像压缩算法用于32×32和16×16的子块区域编解码,JPEG算法用于剩余区域编解码。实验结果表明,该算法具有较高的压缩比和解码图像质量,当压缩比较大时,其解码图像的块效应明显弱于JPEG算法。     

基于运动向量修改的保持块间扰动最小的HEVC信息隐藏算法

高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)标准能够大幅度提升压缩效率, 正被广泛应用中。为提高基于运动向量修改的 HEVC 视频隐写算法的安全性, 本文结合了 HEVC 标准中帧间预测编码的新技术, 并利用在运动向量域进行信息嵌入扰动较小的优点, 提出了一种基于运动向量修改的保持块间扰动最小的 HEVC 信息隐藏算法。首先, 该算法量化了修改运动向量后对当前高级运动向量预测(Advanced Motion Vector Prediction, AMVP)单元和其相邻融合(Merge)模式预测单元产生的扰动代价, 将运动向量垂直分量和水平分量之和作为原始载体元素。其次, 结合校验网格码(Syndrome Trellis Codes, STC), 寻找扰动代价最小的嵌入路径, 通过修改运动向量中绝对值较大的分量将信息嵌入在 AMVP 模式的预测单元运动向量上。此外, 为减小对视频质量的影响, 利用修改后的运动向量更新运动向量差值。 实验结果表明, 所提方法对视频序列进行信息嵌入后, 由于本文引入的扰动代价判断可以有效控制视频质量变化, 对视频序列的峰值信噪比、码率影响较小, 所以该方法对视频的扰动很小。而且本文算法不仅在视频质量保护上有良好的性能, 还对运动向量域专用隐写分析具有良好的抗检测能力, 有利于基于 HEVC 视频码流的隐蔽通信的进一步发展。     

基于动态阈值分块算法的屏幕图象压缩技术

计算机屏幕图象压缩一直是屏幕共享技术中的关键问题,而现有算法一般是直接应用传统的RLE,LZW或JPEG算法,但由于这几种算法在对计算机屏幕图象进行压缩时,均无法兼顾恢复质量与压缩比的要求.为此提出了一种基于动态阈值分块的高效压缩算法,该算法首先将屏幕图象按照某种规则划分为纯色块、文字块、图标块和图象块4种特征块,然后针对特征块特点采用相应的压缩算法,以保证压缩算法在恢复质量与压缩比上能同时达到最佳.实验结果表明,该算法图象恢复质量较好,压缩比较大,压缩速度较快,整体性能优于当前现有的屏幕压缩算法,具有广泛的应用前景.