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%。     

基于关键帧的动画视频检索研究

在分析了动画视频层次化结构的基础上,针对动画视频的特点,重点介绍了基于关键帧的颜色特征提取方法,并将基于关键帧的检索方法应用于动画视频中,实验验证了该检索方法的有效性。     

基于嵌入式Linux网路监控系统的设计

随着微处理器技术、计算机网络技术的进步,基于嵌入式Web的网络视频监控系统逐渐得到了人们的广泛关注。文章重点研究一种基于Web技术和嵌入式技术相结合的远程监控系统的设计方案,详细分析它的系统结构。在嵌入式Linux操作系统下使用boa作为Web服务器,通过编写CGI程序实现用户使用标准Web浏览器通过服务器站点进行对远程设备的在线访问、控制和管理的过程。     

基于改进运动历史图像的多运动目标实时跟踪

提出了一种利用视频图像对运动目标进行实时检测与跟踪的新方法.该方法利用基于改进的时间片的运动历史图像(tMHI)的灰度阶梯轮廓方法对多个运动目标进行检测,通过卡尔曼滤波器对多目标进行跟踪,并得到了各个运动目标的轨迹曲线,进而实现了对视频图像中多目标的跟踪.同时,该方法对多个目标的遮挡问题获得了明显的改善效果.实验结果表明,该方法能够对复杂场景下的多个目标进行有效的识别和准确的跟踪,系统的实时性强,识别率高,而且该方法对于复杂视频监视系统场景中的光照变化、雨雾等干扰具有较强的稳健性.     

基于神经网络的用户视频评分自动获取方法

在未来的智能电视系统中,真正的智能视频推荐应该是不需要用户评分动作就能自动、准确地获得用户兴趣、爱好并做出推荐的系统。研究无评分动作约束下的用户评分(揭示了他们的兴趣和爱好)自动获取技术是真正的智能推荐必须解决的一个关键问题。给出了一种基于神经网络的用户视频隐性评分自动获取方法。基于用户视频观看行为与评分样本的实验结果表明,该方法可以有效地获取用户的隐性评分信息。     

TV—Anytime服务器网络中一个映射问题的启发式算法

介绍了一个称为TV－Anytime的新型宽带媒体服务,提出了一个基于层次型服务器网络之上的大规模TV－Anytime系统模型。着重地研究了其中一个关键问题－－服务器网络的影像对象映射问题,并形式化地将其定义为一个组合优化问题。基于服务器网络的总存储容量、连接服务器结点之间的主干网通信带宽、用户的服务请求模式,来考虑尽大化服务器网络可提供的总服务质量。给出了基于模拟退火的启发式算法集,并基于一套映射问题的基准集实例对算法进行了模拟和性能分析。算法得到近似最优的方案。     

基于3G和H.264的无线视频监控系统的设计

设计了一种基于3G网络和H.264视频压缩技术的无线视频监控系统。相比传统的无线视频监控系统,本文采用3G标准之一的CDMA2000无线传输网络,大大提高的传输速率,而H.264视频压缩技术以其高压缩率大大节省码流,最后在无线视频传输部分引入了RTP协议和RTCP反馈控制使传输效率得到提高。结果表明,该系统设计合理,满足无线视频监控系统的要求。     

基于WWW的实时动态答疑系统

以SIP视频会议系统为原型,设计实现了基于WWW的实时动态答疑系统.详细阐述了该系统的功能结构、设计方案及核心技术实现.视频答疑模块采用了会议管理系统和控制系统分离,各子系统分层设计的设计方案,具有良好的可扩充性.系统实现了点到多点的实时答疑,真正实现了教师和学生面对面的交流.     

基于直方图对的MPEG-4无损数据隐藏

目前绝大部分无损数据隐藏方案,只能无损恢复嵌入数据,而在数据提取后,原始的视频载体无法完全恢复,本质上仍是有损隐藏算法.为了实现视频无损认证和隐蔽通信,提出基于直方图对的MPEG-4视频无损数据隐藏方法.通过直方图调整,在MPEG-4视频的帧内视频对象平面(I-VOP)的量化离散余弦变换(DCT)系数中隐藏数据.同时,在提取过程中不需要原视频的参与,获得嵌入数据并且完全恢复原始视频.理论分析与实验结果表明,该方法失真程度小,隐蔽性高,适用性大.     

基于摘要策略的分布式网络视频监控系统

本文针对跨地域和多节点的网络视频监控系统进行了研究，给出了基于摘要策略的网络视频监控系统的设计思路，该系统的主要特点是中心端采用摘要策略进行监控和录制，而整个系统采用分布式架构，文章的最后给出了系统关键部分的软件实现。