H.26L视频编码标准的特点及分析

继制定了H．261、H263、H．263 等视频编码标准以后，ITU—T又正在制定新的视频编码标准H．26L，目的是为了取得更好的图像压缩效果和更多的实用功能。该文介绍了H．26L视频编码标准的产生背景、技术特点，并对其进行了分析。     

融合包注意力机制的监控视频异常行为检测EI北大核心CSCD

针对监控视频中行人非正常行走状态的异常现象,提出了一个端到端的异常行为检测网络,以视频包为输入,输出异常得分.时空编码器提取视频包时空特征后,利用基于隐向量的注意力机制对包级特征进行加权处理,最后用包级池化映射出视频包得分.本文整合了4个常用的异常行为检测数据集,在整合数据集上进行算法测试并与其他异常检测算法进行对比.多项客观指标结果显示,本文算法在异常事件检测方面有着显著的优势.     

一种HEVC帧内预测快速算法

HEVC作为新一代的视频编码标准,比现有H.264标准的压缩效率提高近一倍,但其存在复杂度较高的问题。为此,针对HEVC中帧内预测最耗时的模块,即编码单元块划分模块和帧内预测模式选择模块,提出一种适合HEVC帧内预测的快速算法。该算法将率失真(RD)代价作为阈值参数,利用候选模式集中预测模式被选中概率快速递减的规律,基于RD代价进行帧内预测块划分和帧内预测模式选择。实验结果表明,该算法在相同编码质量条件下可减少59%的HM10.0帧内预测模块复杂度,相应比特率的增加幅度小于1.34%。     

视频会议中的多画面码流合成的研究与实现*

H.323视频会议系统中的多点控制单元(MCU)能在多点会议中提供音频、视频和数据流的集中处理。针对视频信息的处理需求,提出了一种实用的多画面码流合成策略,它具有计算复杂度低、处理速度快、延时小、不改变原有画面质量等特点。     

基于像素与子块的背景建模级联算法

针对子块级背景建模方法无法保证所提取前景形状的精确性及像素级背景建模方法无法有效处理非平稳场景的问题,提出了一种背景建模分层模型,首先采用文中子块级建模算法得到较为粗糙的背景区域和前景区域,然后利用混合高斯模型对特定图像区域执行像素级的前景提纯或背景模型更新操作,2种不同层次的算法通过非对称前向反馈机制进行级联。实验结果表明,所提分层模型在能够有效处理非平稳场景的同时保证了所提取前景形状的精确性,且对光照突变不敏感,建模效果优于级联算法中任一独立算法,而处理时间小于2种独立算法处理时间之和,满足了实时处理要求。     

基于图切割的拉普拉斯金字塔图像融合算法

针对在图像拼接中普通的拉普拉斯金字塔融合算法容易丢失细节的缺点,以及由于运动物体造成的融合鬼影现象,本文提出了一种基于图切割的拉普拉斯金字塔融合算法。首先,引入图切割技术,寻找最优缝合线,确定一种自适应融合区,以消除运动物体造成的融合鬼影;其次,利用源图像完整细节对重构误差进行补偿,提出一种基于包含水平方向在内多个方向的加权融合方法,将源图像和拉普拉斯金字塔融合图像按照这种融合规则进行融合。实验结果表明,与经典拉普拉斯融合方法对比,在客观指标上,本文方法的图像均值平均提高了0.326,标准差(SD)平均提高了1.109,信息熵平均提高了0.041,图像清晰度平均提高了0.289;在主观效果上,本文方法无明显拼接痕迹和融合鬼影,较好保留了图像细节,提高了融合质量,全景图拼接更加真实,改善了整体的视觉效果。     

角度优化网络的印章文字检测与识别算法

利用光学字符识别方法对印章文字进行检测与识别,能够加快各类合同的分类处理速度与鉴别效率。该文针对圆形印章文字呈环形排列的特点,利用极坐标展开对印章文字进行预处理,克服了印章文字方向不统一的问题。对于展开后上下起伏的文本区域,利用带角度信息的联结文本提议网(CTPN)对印章文字区域进行检测,并使用贝塞尔拟合文本区域,实现了对印章区域的准确检测。最后利用注意力转移机制和该文匹配算法对检测的文字区域进行识别,输出印章文字内容。运用该算法对输出印章文字内容自制的中文印章数据集进行实验,印章内容的文字检测F值可以达到84.73%,文字识别召回率达到84.4%,表明该算法可以有效地检测识别印章内容,对文档的分类与鉴别研究具有重要的意义。     

面向小目标的多尺度Faster-RCNN检测算法

微小目标的纹理模糊、包含特征少,是目标检测领域的难点.针对小目标检测提出一种新的上下文增强模块（context augmentation module, CAM）和特征提纯模块（feature refinement module, FRM）相结合的特征金字塔复合结构. 利用多尺度空洞卷积的特征融合,补充网络中的上下文信息;引入通道和空间的特征提纯机制来抑制多尺度特征融合后的冲突信息,防止小目标淹没在冲突信息中;同时,引入复制—缩小—粘贴（copy-reduce-paste）的数据增强方法提高小目标的占比,使训练时小目标对损失值的贡献更大,训练更加平衡.由实验结果可知,所提出的算法在VOC数据集上目标检测的平均精度均值（Mean Average Precision, mAP）达到了83.6%（交并比为0.5）;对小目标检测的AP值达到了16.9%（交并比为0.5~0.95）,比YOLOV4,CenterNet,RefineDet的分别提高3.9%,7.7%和5.3%.在TinyPerson数据集上小目标检测的AP值为55.1%,比YOLOV5,DSFD的分别提高0.8%和 3.5%.

     

采用带梯度的粒子群优化算法的LT码度分布设计

为了得到更优的度分布,提出一种带梯度的粒子群优化(PSO)算法的Luby传输(LT)码度分布设计方法. 利用重要抽样方法构建目标函数,并通过目标函数得到梯度估计;使用带梯度的PSO算法优化设计;用所提算法分别对2种度分布形式进行优化设计.仿真结果表明,采用带梯度的PSO算法得到的度分布使短码长LT码的头部开销更少,得到了比鲁棒孤子分布和重要抽样方法更好的度分布.     

一种基于拷屏和压缩技术的屏幕共享方案

针对当前多媒体应用领域的一类特殊视频——全屏幕半运动非连续色调彩色视频的压缩和传输需求．提出了一种基于拷屏和压缩技术的解决方案．该方案主要利用拷屏和数据压缩技术来实现异地屏幕显示图象的共享,即首先使用拷屏技术从显卡直接获取屏幕图象．然后对拷屏图象进行降低颜色分辨率的处理;接着运用LZ77数据压缩技术进行压缩;最后打包传输。实验证明,该方案不仅可以获得高达100：1以上的图象序列压缩比,并且具有较好的实时性和较低的解码复杂度,因此,可广泛应用于远程教育、股评分析系统等网络多媒体应用领域．