文化遗产视频检索系统的研究与实现

介绍文化遗产视频检索系统的设计与实现方法。描述采用MVC架构的系统的总体结构及其主要功能模块。针对网络带宽窄、视频传输数据量大的特点,提出一种新的支持基于内容的视频检索算法——基于“视频指纹”的检索方法,采用RGB颜色空间平均值作为视频特征。设计了相应的匹配检索算法,实验结果表明该算法具有较高的检索准确度,查全率比原算法提高了33.33%。     

一种新的运动目标快速检测分割方法的研究

运动目标的检测与分割是视频分析的重要内容.对静态背景中的运动对象的检测方法进行了研究,针对基于混合高斯模型的背景减除法无法解决的"鬼影"和算法复杂耗时的问题,提出了一种新的基于帧差运动边缘检测的方法.实验证明,该方法可以在复杂背景下准确地获得运动对象边界,大大提高检测速度,同时有效消除背景光照变化及个别景物扰动带来的干扰.采用模板填充算法分割运动目标,并通过数学形态学滤波去除运动区域内的噪声点和填补空洞,获得完整理想的运动对象区域.     

H.264跳帧转码中帧间模式选择和运动估计快速算法*

为了解决在H.264跳帧转码中,简单地重用从输入码流中获取的编码信息得到的视频质量非常不理想的问题。针对宏块的运动特征,引入运动尺度因子,提出快速帧间模式选择算法和新的运动矢量合成算法,在提高视频质量的同时大大降低了算法复杂度,并提出基于双阈值的自适应运动矢量修正算法,可以有效减少当获得最佳运动矢量后进行修正的冗余运算量。实验证明,此算法具有更强的鲁棒性和更广泛的适用性,在转码后的视频质量和转码速度方面都达到了很好的效果。     

基于多尺寸特征融合的快速转码算法

为了降低H.264转码器的运算复杂度,满足视频转码实时应用的要求,提出一种结合多尺寸视频特征的快速视频转码帧内预测算法。首先利用二维直方图提取小尺寸视频中宏块的空间特性,结合双阈值的方法,选择Intra 16×16或Intra 4×4模式。然后从输入的视频码流中提取编码信息组成多维特征向量训练支持向量机(SVM)分类器模型,通过SVM建立大尺寸视频编码信息与小尺寸视频宏块编码模式之间的联系,进而对Intra 4×4中的9种模式进行细分。此算法减少了预测模式数量,实现率失真优化算法的提前终止,在高效转码的同时保证了转码后视频的高质量。     

低复杂度的快速降尺寸视频转码算法

为了降低降尺寸视频转码的运算复杂度,提出一种基于支持向量机的快速转码模式决策算法。首先从输入的高分辨率视频码流中的编码信息里选取多维特征向量,并选择与模式特征匹配的核函数训练SVM分类器模型,建立高分辨率视频编码信息与降尺寸视频宏块编码模式之间的相关性;然后构建分层式SVM分类器对降尺寸视频中宏块模式进行阶梯式预测分类,以此缩减预测模式数量,提高转码效率。实验结果证明,算法可以节省高达67.31%的运算量,同时保证转码后视频的高质量。     

一种基于快速模式选择的H.264跳帧转码算法的研究

为使视频数据适应异构网络和不同终端设备,基于最新视频编码标准H.264的跳帧转码技术成为当前的研究热点。针对在H.264跳帧转码过程中,对所有帧间候选模式进行运动估计而耗费巨大计算资源等问题,在分析相邻帧对应宏块编码特性的基础上,提出一种基于宏块时域相关性的快速模式选择算法。该算法首先统计不同特性视频序列相邻帧对应宏块编码模式的相关性;选取相关性高的模式作为编码模式可选集合,以减少模式选择遍历数目;在对当前宏块进行编码时,根据前一帧对应宏块的模式从上述集合中选取模式进行遍历,以实现率失真优化算法的提前终止。实验结果表明,该算法在控制比特率增长4%的情况下,缩减编码时间近25%,说明算法在保证视频图像具有较好质量的前提下,能够有效降低算法的时间复杂度。     

新的H．264降尺寸转码快速算法

结合图像纹理特征和宏块运动特性,提出一种新的H.264降尺寸转码算法,充分利用输入编码码流中的编码信息来提高转码效率.通过运动边缘检测划分出运动区域与背景区域,针对不同区域内的宏块,基于其运动特性,采取不同的帧间模式选择策略.提出一种基于感兴趣区域的运动矢量合成和修正算法.利用运动矢量方差判断宏块运动的多样性,基于宏块的多样性和重要性自适应地合成和修正运动矢量.实验证明,此算法具有较强的鲁棒性和广泛的适用性,在转码后的视频质量和转码速度方面都取得了很好的效果.