基于双边信息的残差分布式压缩视频感知

压缩感知(CS)是在低于奈奎斯特率条件下获取和重构稀疏信号的新兴技术,在图像和视频获取和处理中有巨大的发展潜力.为了有效提高被测信号的稀疏性和重构效率,本文提出一种基于双边信息的残差分布式压缩视频感知(RDCVS-DSI)编解码模型.该模型利用了图像自身的频域特性和邻近帧之间的相关性,以低质量的视频帧作为编解码的第一边信息,解码端利用关键帧运动估计和运动补偿技术生成非关键帧的第二边信息.通过性能分析和仿真测试表明,该RDCVS-DSI模型能够在较低复杂度条件下,高保真地重建视频序列.与以前的压缩视频感知工作对比,重构帧的平均峰值性噪比达到1-5dB的增益,重构速度接近于复杂度最低的DCVS.     

基于时空相关性的分布式压缩感知多假设预测重构算法

综合考虑到视频序列本身的不同特性以及时空相关性, 将传统视频编码中的多假设预测运动估计思想引入到分布式压缩感知视频编码系统中, 提出一种新的基于时空相关性的分布式压缩感知多假设预测重构算法。在编码端增加CS帧的块模式判别, 在解码端CS帧根据模式判别进行相应的基于块的多假设预测估计和残差稀疏重构。仿真实验表明, 与传统的分布式压缩感知多假设预测重构算法相比, 所提出的算法能够较好地改善视频序列的重建质量。     

基于运动估计与回溯自适应正交匹配追踪的视频压缩传感

为了解决传统视频压缩传感方法中对视频逐帧单独重构所产生的图像模糊,将压缩传感理论与MPEG标准视频编码的相关技术相结合,提出了一种基于运动估计与运动补偿的视频压缩传感方法,以消除视频信号在空域和时域上的冗余。该方法在充分考虑视频序列时域相关性的同时,首先对视频图像进行前、后向和双向预测和补偿,然后采用回溯自适应正交匹配追踪(BAOMP)算法,对运动预测残差进行重构,最后实现当前帧的重构。实验结果表明,该方法较逐帧重构的视频图像质量有较大改善,且可获得更高的峰值信噪比。     

RDWT域全相位子带运动补偿视频编码方法

当前小波视频编码技术的一个研究热点是如何提高运动补偿的效率．提出了一种基于RDWT（冗余离散小波变换）域的奎相位子带运动补偿视频编码方法．运动补偿过程在参考帧和当前帧的RDWT域进行，使用提出的RDWT小波块结构，利用RDWT域的全相位子带信息提高运动补偿效率．在RDWT域形成预测数据后变换到空域得到预测帧和残差帧，对残差帕进行DWT变换，SPECK小波系数编码．实验表明提出自寺方法获得了较好的编码效率．     

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.     

基于自适应采样的多假设预测残差重构算法研究

为保证遥感视频序列的高质量重构,本文结合视频序列的高时空冗余特点,在基于块的分布式视频压缩感知（Distributed video compressed sensing,DVCS）框架的基础上提出了一种基于自适应采样的多假设预测残差重构模型及基于变采样率的多假设预测残差重构算法.首先对目标帧进行预测,根据各块预测精度的不同自适应地分配采样率;然后用变采样率多假设预测残差重构算法重构出目标帧;最后利用双向运动估计对重构结果进行修正.仿真结果表明该算法能够在降低采样率的同时保证良好的主客观重构质量;相同采样率条件下,重构精度比MC-BCS-SPL算法提高大约7dB,比MH-BCS-SPL算法提高大约1dB.     

残差分布式视频压缩感知*

压缩感知(CS)是一种能同时进行数据采集和压缩的新理论,为简化编码算法提供了依据,同时,分布式视频编码(DVC)为低复杂度的视频编码提供了思路。因此,通过整合DVC和CS各自的特性以构建编码简单的视频编码框架,并采用残差技术来提高系统性能,最终提出了一种残差分布式视频压缩感知(RDCVS)算法:对关键帧进行传统的帧内编、解码;而对非关键帧,编码端采用一种基于残差联合稀疏模型的随机观测,解码端利用边信息和改进的梯度投影重建(GPSR)算法进行优化重构。由于将运动估计和变换编码等复杂度较高的运算转移到解码端进行,因而RDCVS保持了低复杂度的编码特性。实验结果表明,RDCVS算法比参考方案的恢复质量提高了2～3 dB。     

基于双边信息的分布式视频压缩感知模型研究

针对传统视频编码技术计算量大和复杂度高的缺点,提出一种基于双边信息的分布式视频压缩感知算法。该算法将压缩感知技术与分布式视频编码技术相结合,把视频序列分为Key帧和CS帧,Key帧运用传统的帧内编码和解码,CS帧编码端运用压缩感知编码,解码端运用视频块内与视频块间的双边信息和梯度投影算法进行优化重构。通过双边信息的运动估计和压缩编码器的设计,实现基于双边信息的分布式视频压缩感知模型的构建。仿真结果表明该模型既可以实现高效编码,又可以实现复杂度由编码端向解码端转移,在较低的采样率下,提高视频的压缩能力和传输速度。     

超分辨率重构技术需要考虑的几个因素

超分辨率重构指的是用低分辨率的视频重构高分辨率的视频和图像,以获得更好的视觉效果。该文分别从成像过程和压缩过程两个方面讨论了超分辨率重构过程需要考虑的因素,同时指出了运动估计和运动补偿在超分辨率重构中的重要性。文章还分析了运动估计在超分辨率重构技术中所面临的新的难题。最后,对于超分辨率算法的具体实现进行了探讨性的研究。     

一种残差-预测重构的视频分布式压缩感知实现方法研究

为了降低计算成本并节约系统功耗,信号处理最新出现的理论-分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)成为视频技术的应用焦点。为此,一种基于多假设预测的视频DCS(VDCS)方案被提出。在VDCS的解码端,当前帧的预测来自于以前重构的参考帧(CS帧),而残差作为重构条件用于改善视频的重构质量。实验结果表明,提出的残差-预测VDCS方法重构视频信号的峰值信噪比(PSNR)优于MH-BCS-SPL和传统的JSM-DCS处理方法。     

基于帧间预测的视频水印算法

数字水印技术是视频版权保护的一种重要方法。研究了一种新的鲁棒型视频水印算法,水印嵌入时,对原始视频亮度分量的帧图像整体做DCT变换,将扩频序列叠加在其低频系数段上。水印检测时,首先基于运动估计对水印视频做帧间预测,把得到的运动补偿帧与当前帧相减,并对该残差图像整体做DCT变换,取相应低频系数段作为估计序列,将该序列与原始水印序列的相关性作为水印是否存在的判决依据。实验证明该算法具有良好的鲁棒性。     

基于DCS的WMSN多视角视频编解码

为了有效解决无线多媒体传感器网络中多视角视频监控传输数据量大以及网络能量、资源受限的问题,提出了一种基于分布式压缩感知的高压缩率多视角视频编解码方法.对多视角视频序列进行分组处理,并将图像组分为关键帧和非关键帧;对关键帧采用基于压缩感知(compressed sensing,CS)的编解码方法进行处理;而在非关键帧的编码端采用联合稀疏表示方法对残差图像稀疏表示,解码端利用帧间时间相关性和多视角空间相关性预测生成当前视频帧,并借助差异补偿方法进一步提高预测准确性,同时提高了重构效果.实验结果表明,该方法取得较高的压缩率,重构出的图像质量比参考方法更高,且PSNR值得到了较大的提高.     

基于运动特征融合的快速视频超分辨率重构方法

基于深度学习的视频超分辨率重构方法常面临重构精度不高或重构时间过长的问题,难以实时获得高精度的重构结果.针对此问题,文中提出基于深度残差网络的视频超分辨率重构方法,可以快速地对视频进行高精度重构,并在较小分辨率视频的重构过程中达到实时重构的要求.自适应关键帧判别子网自适应地从视频帧中判别关键帧,关键帧经过高精度关键帧重构子网进行重构.对于非关键帧,将其特征与邻近关键帧间的运动估计特征和邻近关键帧的特征逐层融合,直接获得非关键帧的特征,从而快速获得非关键帧的重构结果.在公开数据集上的实验表明,文中方法能实现对视频的快速、高精度重构,鲁棒性较好.     

结合H.263与SLCCA的新的极低比特率小波视频编码

小波对于静止图像编码取得了巨大成功,但对于视频编码只有少数较为成功的尝试,提出一种针对极低比特率应用的新的结合H.263与SLCCA的混合小波视频编码算法,在提出的算法中,首先,用基于H.263的微调运动估计减少时间冗余,用无遗漏覆盖块运动补偿保证运动补偿误差帧的连续性;第2,对运动补偿误差帧进行小波变换得到全局能量压缩;第3,用SLCCA组织和表示小波变换后的数据;最后,运动向量的水平和垂直分量分别用自适应算法编码,算法在A级测试序列Akiyo和B级测试序列Foreman（QCIF）上测试取得了良好效果。     

基于光流残差的视频超分辨率重建算法

随着卷积神经网络的发展,视频超分辨率算法取得了显著的成功。因为帧与帧之间的依赖关系比较复杂,所以传统方法缺乏对复杂的依赖关系进行建模的能力,难以对视频超分辨率重建的过程进行精确地运动估计和补偿。因此提出一个基于光流残差的重建网络,在低分辨率空间使用密集残差网络得到相邻视频帧的互补信息,通过金字塔的结构来预测高分辨率视频帧的光流,通过亚像素卷积层将低分辨率的视频帧变成高分辨率视频帧,并将高分辨率的视频帧与预测的高分辨率光流进行运动补偿,将其输入到超分辨率融合网络来得到更好的效果,提出新的损失函数训练网络,能够更好地对网络进行约束。在公开数据集上的实验结果表明,重建效果在峰值信噪比、结构相似度、主观视觉的效果上均有提升。     

多媒体传感器网络视频的帧分类联合重构

为降低多媒体传感器网络中视频压缩感知的计算复杂度,提出一种基于帧分类的多媒体传感器网络视频联合重构算法。依据视频数据的联合稀疏模型将视频帧分为关键帧和非关键帧。对于压缩感知重构中欠定线性方程组,可利用关键帧和非关键帧之间的相关边信息进行重构初始化,同时运用有界约束二次规划对其进行求解。从仿真结果可知,相对于传统的视频压缩感知算法而言,在保证视频重构质量的前提下,所提方法在重构算法复杂度上不但能有效降低,同时,在视频重构上能提高其实时性。     

基于视频压缩编码的动态图像水印方案

提出了一种新的基于视频压缩编码的动态图像水印方案。在嵌入水印时,充分考虑动态图像压缩编码的特性,对帧内编码帧(I帧),将水印信息嵌入到DCT低频系数中;而对帧间编码帧(P,B帧),结合动态补偿/离散余弦变换(MC/DCT)混介编码,把水印信息嵌入到运动补偿后的残差图像的自流成分中。同时,在水印嵌入时,采用扩频技术与多维水印相结合的方法,并通过相关检测的方法判断水印的存在。由于水印的检测是对视频码流直接实施的,不需要对压缩数据进行完全解码,从而大大降低了计算量,提高了视频数据水印的适用性。     

基于自适应可分离卷积核的视频压缩伪影去除算法

针对目前视频质量增强和超分辨率重建等任务中常采用的光流估计相关算法只能估计像素点间线性运动的问题，提出了一种新型多帧去压缩伪影网络结构。该网络由运动补偿模块和去压缩伪影模块组成。运动补偿模块采用自适应可分离卷积代替传统的光流估计算法，能够很好地处理光流法不能解决的像素点间的曲线运动问题。对于不同视频帧，运动补偿模块预测出符合该图像结构和像素局部位移的卷积核，通过局部卷积的方式实现对后一帧像素的运动偏移估计和像素补偿。将得到的运动补偿帧和原始后一帧联结起来作为去压缩伪影模块的输入，通过融合包含不同像素信息的两视频帧，得到对该帧去除压缩伪影后的结果。与目前最先进的多帧质量增强（MFQE）算法在相同的训练集和测试集上训练并测试，实验结果表明，峰值信噪比提升（ΔPSNR）较MFQE最大增加0.44 dB，平均增加0.32 dB，验证了所提出网络具有良好的去除视频压缩伪影的效果。     

一种三维小波视频编码方法

基于三维小波变换的视频编码技术成为当今研究的热点。研究了一种时间轴小波分解的改进结构,给出了时间轴分解后各帧的重要性分析,在此基础上提出了一种结合运动补偿的三维小波视频编码新方法。该算法首先将视频序列按帧序的奇偶性分成两组,对各组分别进行改进的时间轴小波分解,然后对两组中的低频帧进行运动补偿,可以进一步减少数据量。在所要达到的目标码率条件下,对各帧根据其重要性分配最优的压缩码率,并利用SPIHT算法进行压缩。实验结果表明,该方法可以获得较好的压缩效果。     

基于运动补偿方法在视频压缩方面的应用研究

目的 动态视频所占据的空间过大,若要快速和在有限的空间去传送,则必须要对动态视频进行压缩;方法 通过帧与帧之间存在冗余性,以及后面的帧可以通过运动补偿的方法来得到预测帧;结果 通过matlab进行仿真,得到相关的图片数据得到压缩后的预测帧;实验验证通过运动补偿的方法可以得到后面相关帧,并且起到压缩的作用.