基于线性回归分析的视频质量评估方法

文章提出了一种利用线性回归分析方法的无参考视频序列质量评估算法。该算法主要利用帧间编码帧的比特数和该帧与其参考帧的差异两个参数进行线性回归分析来评估视频质量。该方法不需要原始参考视频,算法简单。通过对标准视频序列的仿真实验,该算法可有效评价不同视频的编码质量,使用该质量评估方法测得的失真视频客观质量评分与其主观质量评分有很好的一致性。     

利用H·264/AVC数据分割实现GOP级视频传输的方法

H.264/AVC中slice的各个数据分割部分和GOP内不同编码类型的帧对视频恢复质量影响不同.根据这一特性,提出一种度量GOP内不同帧中各个数据分割部分重要性的失真推导算法,再利用所得的重要性提出一种与视频内容和信道条件都自适应适配的GOP级视频传输方法.度量重要性所使用的失真推导算法考虑了由误码扩散和误码掩盖引入的失真.实验结果表明,使用推导算法计算所得的失真与仿真所得的失真基本吻合,与基于slice数据分割的视频传输方法相比,所提出的GOP级视频传输方法提高了视频恢复质量,最好可提高2dB以上.     

无参考视频平滑度的评价方法

为了客观地评价视频图像的质量,提出了一种基于无参考视频平滑度的评价方法. 该方法使用ＯＲＢ（Ｏｒｉｅｎｔｅｄ ＦＡＳＴ ａｎｄ Ｒｏｔａｔｅｄ ＢＲＩＥＦ）特征点来描述视频帧,并通过使用仿射变换和ＦＬＡＮＮ（Ｆａｓｔ Ｌｉｂｒａｒｙ ｆｏｒ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒｓ）算法,得出相邻两幅视频帧中特征序列的平移轨迹和旋转轨迹,然后对轨迹进行高斯滤波和计算其抖动次数,最后计算出整个视频序列相邻两帧图像的参数序列,并得出视频平滑度. 由于该算法无需借助任何参考图像,仅依靠待评价图像本身的信息就可以进行质量评价,因此使用更加简便. 与标准视频图像检测结果相比,采用该方法所得出的检测结果具有极高的吻合度,完全满足实用性要求.     

一种改进的H.264帧内预测模式选择算法

针对H.264帧内预测模式选择中失真估计不准确和计算量大的问题,提出一种改进的H.264帧内预测模式选择算法。该算法首先对像素的递归失真估计方法进行改进,较为准确地估计了多种帧内预测模式下的预测失真,然后利用相邻块预测模式的相关性预先筛除部分预测模式,降低了H.264中帧内预测的复杂度。与JM参考软件的对比结果表明,该优化算法能在保证很好的图像质量的同时,将帧内预测模式选择的时间减少60%以上,有效地提高了视频图像的编码效率和视觉质量。     

多尺度自适应配准的视频超分辨率算法

为了提升制约视频超分辨率重建质量的多帧配准精度,提出了一种基于图像块多尺度自适应配准的视频超分辨率算法. 依据图像帧的块内容自适应选择配准尺度,运动边缘信息采用高精度配准,然后将运动向量补偿到多帧图像超分辨率重建代价函数中,利用最大后验概率算法迭代优化高分辨率视频帧. 仿真表明:多尺度自适应配准算法不仅提高了配准精度,还提升了视频超分辨率重建图像帧的主客观质量,证明了多尺度自适应配准在视频超分辨率重建中的有效性.     

面向H.264的码率控制优化算法

基于视频图像编码前的参数信息和I帧图像复杂度的特征量分析,建立算法模型,提出了精确预测初始量化参数(IQPP)算法,该算法可准确预测初始量化参数. 实验结果表明,在低比特率视频应用中,IQPP算法对于视频图像的码率控制精度和率失真优化效果较以往方法有明显提高,而且可以获得较高的平均峰值信噪比（PSNR）值和稳定的重建图像质量.     

一种三维视频深度图像快速帧内编码方法

针对三维视频编码复杂度较高的问题,提出一种快速深度图像帧内编码方法．该方法基于视频图像与深度图像的相关性,利用视频图像的最优帧内预测模式信息优化深度图像帧内编码预测模式的选择范围,减少率失真代价函数的计算量,从而降低深度图像帧内编码复杂度．实验结果表明,这种方法较深度图像独立编码方法能有效地缩短深度图编码时间,在保证合成虚拟视图质量的条件下,深度图像帧内编码时间平均减少37.16%．     

一种网络丢包的无参考视频质量评估方法

针对网络视频质量评估需要满足实时性高、资源开销小等要求,在研究不同类型帧的丢包对视频质量影响的基础上,提出一种不需要对视频解码的无参考网络视频质量评估模型．该方法不必对接收到的码流解码,只通过码流的包头分析即可得到视频的时域复杂度; 并通过研究不同帧类型的丢失对视频质量的影响,提出一种无参考的网络视频质量评价模型来预测网络失真视频质量．该方法不仅考虑到人眼视觉系统的空域掩盖效应和时域掩盖效应对视频质量的影响,而且也考虑了不同类型的帧的丢包对视频质量的影响．提出的模型不需要对视频进行完全解码,具有资源开销小、实时性好的特点,适合对实时传输的视频流进行质量评估．实验结果表明,使用该视频质量评估方法测得的视频丢包失真质量评分与其主观质量评分有很好的一致性,相比于国际标准G.1070中的丢包视频质量评价模型,无参考的网络视频质量评价模型与主观质量评价的相关性平均提高了6.96％．     

基于时空特征和神经网络的视频超分辨率算法

提出了一种基于时空特征和神经网络的视频超分辨率重建算法,实现了视频视觉分辨率质量和细节清晰度的提升. 该算法综合考虑了外部图像块之间的关联映射关系和内部图像块间的相似性,利用深度卷积神经网络学习得到的拟合系数快速地重建视频细节. 采用时空非局部特征相似性优化重建结果,将相邻视频帧间的非局部互补冗余信息融入学习视频帧结果中,解决了误匹配等问题,进一步提升了超分辨率性能. 实验结果表明,所提方法在客观评价指标和主观视觉效果上均取得了较好的重建效果.     

分布视频编码中基于帧间相关性的自适应关键帧选取算法

针对分布式视频编码(DVC)系统中固定周期关键帧选取(PKFS)方法忽视了帧间相关性的缺陷,提出了一种自适应关键帧选取(AKFS)算法。利用图像特征点检测与匹配的方法,将相邻图像的非匹配点作为帧间相关性的近似,把累积或平均非匹配点数超过阈值的帧判定为关键帧。在此基础上,提出改进的帧内插方案,以适应不同长度序列组的边信息生成;将零运动强度的关联帧合并为一帧图像参与编解码,进一步提高了系统的压缩效率。实验结果表明,对于不同运动特性的序列,本文提出的算法可以明显提升边信息帧的重建质量,使系统的率失真性能提高0.9～2.0 dB,并有效降低了编码传输码率。     

基于失真度估计的无参考视频质量评价

为了提高视频质量评价的精确度和通用性,提出了一种基于失真度估计的无参考视频质量评价方法。首先,利用邻近像素点之间灰度差值的数理统计特性计算局部失真度,通过对视频进行高斯滤波后的细节损失进行计算得到全局失真度,再结合这两者估计视频整体的失真度;然后,通过帧内预测和帧间预测计算视频复杂度;最后,利用视频失真度和复杂度得到视频客观质量。实验结果表明,用本文方法可以获得很好的精确度,该方法具有广泛的通用性。     

矿井移动载体摄像的电子稳像算法

针对矿井移动载体摄像造成的视频抖动,提出一种电子稳像算法,分离移动载体摄像中的主动扫描运动矢量和随机抖动矢量,实现视频序列的稳像补偿.算法首先利用平移运动模型建立图像运动矢量估计方程,以视频序列的角点特征建立帧间映射,求解其最小二乘解得到帧间图像全局运动矢量.然后针对移动载体摄像抖动的不确定性,构建粒子状态预测方程,采用二维欧氏距离定义观测值和观测概率密度,求解运动补偿矢量.通过算法有效性和稳像准确度实验,结果表明:该稳像算法可有效保留摄像机主动扫描运动、去除随机抖动,提高了输出视频的图像质量,稳像后峰值信噪比(PSNR)的平均值比稳像前提高了25.38DB.     

基于小波域的视频水印算法

该文基于小波变换特性，根据物体的运动和视频信号内容的纹理复杂度，将小波系数进行分类，根据分类结果并利用相邻帧的统计特性，将水印嵌入小波的低频子带中。仿真实验结果表明该视频水印嵌入算法对于多种攻击，如MPEG压缩编码、丢帧和帧重组等具有很好的稳健性。     

CDMA1X无线网络中视频传输差错控制研究与实现

为了满足CDMA1X系统上各种无线视频业务的需求，同时消除由CDMA1X网络带宽的不稳定和视频压缩过程中产生数据丢失所引起的质量下降，需要找到一种方法使得在保证传输图像质量的同时，可以提供不同的帧率等级.通过对比系统中图像传输存在的主要问题和解决方案，提出了一种最小RTP和最小RTCP结构，可达到提高图像质量和控制帧率的效果，并可根据需求采用手动、自动两种调节帧率方式.经过实际测试，该方法可明显提高图像的质量.     

无线低码率视频中的信源-信道联合RD模型

为了实现无线低码率视频应用中端到端失真特性的动态分析,本文首先以图像组（GOP）为观察单元,分别对I帧和P帧进行了信源和信道的失真分析;然后分析了信道失真在GOP内的传播规律;最后在此基础上,提出了一个信源 信道联合率失真（RD）模型. 该模型能根据视频序列的内容变化和信道丢包率,动态地估计出一个GOP中各帧的平均端到端失真. 实验结果表明,该模型具有很好的动态性能和精确性.     

Digital image stabilization system based on inertial measurement module

In order to stabilize the video image sequence, a method of using inertial measurement module to build digital image stabilization system is proposed. Through applying realtime attitude information of the camera that obtained by highprecision attitude sensor to estimate the image motion vector and then to compensate for image, the purpose of stabilizing the image sequence can be achieved. Experiments demonstrate that this method has a high image stabilization precision, and the up to 16 frame/s video output rate completely meets the realtime requirements.     

离散信号尺度变化率及其在视频中的应用

针对离散信号复杂度的定量描述问题,基于分形计盒维数的思想,将分形维数方法推广到适合离散信号数据的复杂度特征计算。提出尺度变化率来度量离散信号的局部复杂度,通过实验分析了具有不同时间变化率信号的局部复杂度特征,表明尺度变化率对信号局部特征描述的有效性。同时,将尺度变化率应用于数字视频序列处理,通过计算各像素灰度随时间变化的复杂度特征,实现有效的运动目标区域检测和分割。实验结果表明,基于尺度变化率的方法和已有方法相比,有相对更好的运动区域检测结果,并且尺度变化率的计算量小,相对于已有的复杂度估计方法,更适合离散语音、图像、视频等数字信号的实时分析处理。     

Parametric-planning model combining the transmission characteristics of network video service

To evaluate the network video quality, a parametric-planning model is presented. Combining the characteristics of the channel and video sequence, the proposed model evaluates the video distortion caused by packet loss. It can be applied to effective network design and optimization on the premise of the quality of the video services. Firstly, by a detailed analysis of the packet loss behaviors and the characteristics of the video coding, a sequence distortion factor and a frame distortion factor are derived by combining the probability distributions of the packet loss event, which can reflect the video distortion from the perspective of the sequence impairment and frame impairment. Utilizing these factors, the video distortion caused by packet loss is evaluated and finally the parametric planning model is established. Experimental results show that compared with G.1070 and T-V models, the proposed model gets an increment of about 0.042 and 0.064 in Pearson Correlation Coefficient (PCC) and a decrement of about 0.043 and 0.055 in Root Mean Squared Error (RMSE).     

一种简单有效的视频序列超分辨率复原算法

针对视频序列中逐帧图像的超分辨率复原问题,提出一种基于参考高分辨率图像的视频序列超分辨率复原算法.该算法利用了大多视频设备能同时提供静止图像和动态视频拍摄的特点,以同一场景获取的高分辨率静止图像为参考图像,提取高频细节经运动估计补偿和可信度加权后用于低分辨率序列各帧的超分辨率复原,并采用最大后验概率约束优化进一步提高复原图像的保真度.实验中采用多个序列对算法性能进行了测试,结果表明,该方法对各序列中连续多帧的复原效果均明显优于传统的双线性插值方法和基于最大后验概率(MAP)的静态批处理方法,其平均PSNR值与MAP静态批处理方法相比提高了2.4 dB以上.