基于区域划分的立体视频整帧丢失错误隐藏新算法

针对立体视频传输中右视点整帧丢失,提出了一种基于区域划分的立体视频整帧丢失错误隐藏新算法。首先通过丢失帧视点内和视点间相邻帧的运动信息,估计丢失帧的运动区域与静止区域;然后利用视点间的全局视差,将丢失帧运动区域进一步划分为遮挡边界区域和非遮挡边界区域,并对遮挡边界区域和非遮挡边界区域分别采用运动补偿预测和视差补偿预测进行恢复,而对静止区域则直接采用帧拷贝的方法恢复丢失信息。实验结果表明,本文算法有效提高了所恢复的立体视频丢失帧图像的主客观质量。     

一种多视点视频编码的宏块模式快速选择新算法

分析了多视点视频编码中宏块模式的选择情况,提出了顺序可选宏块模式集的概念.比较分析了率失真代价最优宏块模式和最省时间可选宏块模式的搜索过程,讨论了编码宏块模式为最省时间可选宏块模式对率失真性能的影响,并在此基础上提出了基于顺序可选宏块模式集的快速宏块模式选择算法.实验结果表明,所提出算法在基本保持率失真性能的情况下,能明显降低宏块模式选择的复杂度,编码速度比多视点视频编码校验模型提高3.2倍到5.8倍.     

应用于多视点视频压缩的多参考B帧快速编码算法

基于H.264平台就多视点视频压缩中多参考帧技术存在计算复杂度高的现状,根据多视点视频序列特性,提出了一种针对多参考B帧的快速多视点视频编码压缩算法。新算法改进了多参考帧列表策略,并结合多视点视频序列的时空域相关性特性,提出了适用于多视点视频编码的参考帧列表调整策略。此外,还针对多种块模式编码引入了块模式预判策略。新算法在保证率失真性能的基础上,有效地降低了计算复杂度,提高了多视点视频编码速度。虽然本文是基于M-Picture编码结构实现了新算法,但它同样适用于其它应用多参考B帧预测技术的多视点视频编码结构中。     

基于自适应参考帧模式选择的多视点视频编码方法

基于多视点视频序列相关性,提出独立片的概念,进而提出一种采用自适应参考帧模式选择的多视点视频编码方法.在保证高率失真性能的前提下,应用独立片、自适应算法有效地降低了多视点视频编码计算复杂度,将多种性能进行有机结合,可以根据用户外部设置的参数调整自适应模式.实验结果表明,该方法在保证高压缩效率的前提下,能有效地降低计算复杂度,并改善随机访问性能.     

一种基于人眼视觉特性的视频质量评价算法

为了更好地提高视频编码效率与视频处理的性能,考虑人眼对不同内容的感知特性和掩蔽效应,以及时域人眼视觉特性,提出一种基于人眼视觉特性的视频客观质量评价算法.首先利用三维Sobel矩阵提取时空特性划分区域,并结合恰可察觉失真视觉阈值与绝对差值图来提取感兴趣区域;然后对感兴趣区域进行感知加权,并利用线性加权进行空间域融合;最后结合时域人眼视觉特性,利用低通函数模拟人眼的不对称感知,并通过最差情况加权策略得到视频序列客观质量评价值.在LIVE视频质量数据库上的实验结果表明,该质量评价算法具有较好的评价性能,更接近于主观测试结果.     

多视点视频信号的中间视点图象合成研究

为了能得到一种具有立体感和交互操作功能的新型视频,在基于时空信息的单通道视频对象分割基础上,给出了多视点视频编码中视频对象的提取方案,并提出了一种基于对象的视差匹配算法,以提高视差估计的精确性和可靠性;并通过视差插值实现了视频对象的中间视点图象合成.实验结果显示所提出的方法是可行和有效的.     

基于对象的水下视频低码率编码算法

由于水下声波信道带宽窄，难以采用高效视频编码(High Efficiency Video Coding, HEVC)实现水下视频低码率传输。提出了一种基于对象的水下视频低码率编码算法。首先对水下对象视频进行时空域下采样以降低其数据量，再采用低延时模式编码少量视频帧作为参考帧。然后，提取水下对象视频非参考帧的特征点，并对特征点和对象掩膜进行编码。在解码端用特征点和掩膜进行对象的粗糙重建，获得对象的初步轮廓和颜色信息。最后，根据粗糙重建对象和参考帧对象的映射关系，采用基于在线学习的方法实现对象的精细重建。实验结果表明，与HEVC相比，所提算法的BDBR-SSIM (Bjontegarrd Delta Bit Rate and Structural Similarity)降低了14.88%。