基于敏感度的H.264视频容错编码算法

针对视频图像传输中数据丢失和误码而导致的图像质量下降问题,结合灵活宏块排序（FMO）技术和冗余编码的优缺点,提出了一种基于错误敏感度的H.264冗余片编码算法。该算法首先确定运动敏感区域中的错误敏感宏块,然后利用 FMO 自定义模式进行冗余编码。仿真测试结果表明,该算法能够有效提高视频码流的抗误码能力,重构图像的主观和客观质量有明显提高。     

基于块特性的去块滤波后处理算法

在基于块的离散余弦变换编码的图像压缩技术中,低比特率时其重构图像的块边界上会产生严重的方块效应,降低了图像主观质量。提出了一种基于块特性的自适应去块效应算法。该算法以8×8块为单位对图像划分为平坦区域、边缘区域、纹理区域,并针对不同区域选用相应的滤波算法。仿真结果表明,该算法能够有效地去除图像中的块效应,并保留了大量的图像细节。     

自适应块区域 DWT 低码率视频编码算法的研究

为了降低低码率视频编码算法的块效应与环效应，提出了一种基于块区域子波变换和重叠运动补偿的视频编码算法。通过分层游动窗块区域形成算法检测出帧间预测误差场的高能量区域，仅对这些区域进行子波变换和量化，有效节省码率，或在保持码率不变的条件下，有效的降低振荡环效应；根据人类视觉系统（ＨＶＳ）的空－频和时－频特性，给出基于ＨＶＳ的量化模型，以期在信噪比约束下获得最好的主观测试质量。模拟结果表明，对于公共交互格式（ＣＩＦ）图象，在低码率和甚低码率下仍能得到满意的图象质量。该算法可以应用于低码率视频会议系统中。     

基于H.264感兴趣区域平稳视频主观质量的码率控制

为提高低延时低码率条件下的视频质量,提出一种H.264帧层和宏块层的码率控制算法,实现平滑主观质量和平稳缓冲区波动的一种新的权衡。帧层采用比例-积分-微分算法进行帧层码率分配;在宏块层建立一种新的基于运动外推的编码复杂度传播模型,在保证感兴趣区域具有平稳质量的前提下,在感兴趣区域和非感兴趣区域之间进行比特分配;在各区域中,根据编码复杂度传播模型,基于率失真优化选择宏块量化参数。仿真结果表明:和传统JM算法相比,感兴趣区域的质量波动可减少达35.5%～57.1%。该算法在保证较低缓冲区波动的前提下,具有平滑的主观视频质量。     

基于H.264感兴趣区域平稳视频主观质量的码率控制

为提高低延时低码率条件下的视频质量,提出一种H.264帧层和宏块层的码率控制算法,实现平滑主观质量和平稳缓冲区波动的一种新的权衡。帧层采用比例-积分-微分算法进行帧层码率分配;在宏块层建立一种新的基于运动外推的编码复杂度传播模型,在保证感兴趣区域具有平稳质量的前提下,在感兴趣区域和非感兴趣区域之间进行比特分配;在各区域中,根据编码复杂度传播模型,基于率失真优化选择宏块量化参数。仿真结果表明:和传统JM算法相比,感兴趣区域的质量波动可减少达35.5%～57.1%。该算法在保证较低缓冲区波动的前提下,具有平滑的主观视频质量。     

基于H.264/AVC改进的时空域错误掩藏算法

对H.264编码的视频流解码出现宏块丢失进行错误掩藏时,使用传统的时空域错误掩藏算法,并不能很好地恢复出原始视频帧,影响了主观观赏效果和客观视频质量.因此,分别对时空域提出了相应的改进算法.时域通过增加参考帧、运动矢量,改进匹配算法等,提高了运动矢量的搜索精确度和运动剧烈视频帧的错误恢复质量.空域通过自适应的选择加权像素平均插值和方向插值,并改进了方向插值算法,明显提高了视频帧的恢复质量,避免了错误边缘的产生.实验结果表明,改进的时空域错误掩藏算法,不仅提高了方向插值的准确性和宏块匹配的精确度,而且可以减少块效应的出现,从而有效地提高了丢失宏块的恢复质量.     

基于H.264/AVC的一种改进的空域错误隐藏算法

针对视频码流在信道传输中容易出错而导致视频质量降低的问题,提出一种改进的空域错误隐藏算法。首先采用Sobel算子对丢失宏块周围四个相邻块的像素点进行边缘检测,将检测到的梯度方向量化为8个方向,然后通过边缘的方向熵自适应判断采用双线性插值法或基于边缘检测的方向加权插值错误隐藏算法。实验结果表明,该算法与参考算法相比,在不同丢包率情况下图像质量均有较明显的改善。     

H.264中基于自适应宏块模式选择的误码掩盖算法

新一代视频编码标准H.264/AVC支持多种块模式的运动估计,一个宏块(MB)最多可能有16个运动矢量,这些信息都可用于时域误码掩盖。为此该文提出了一种基于宏块分割模式的时域误码掩盖算法,同时为了减少边界效应,引入了重叠块运动补偿来提高人眼的主观满意度。仿真结果表明:对于不同运动程度的序列和宏块丢失率,该算法的性能优于传统算法。当宏块丢失率为20%时,该算法恢复的视频峰值信噪比(PSNR)较传统算法可提高0.9~1.2 dB。     

用于H.264/AVC水印嵌入的低复杂度误差补偿算法

直接在H.264/AVC比特流中嵌入水印可以极大地提高水印算法的效率, 但是由此而引入的传播误差效应会使视频质量严重降低。针对该问题, 提出一种低复杂度的误差补偿算法来消除传播误差。该算法中, 水印被嵌入到量化之后的DCT系数中, 利用一个新的误差预测模块对当前块进行误差计算, 然后将其动态补偿到当前块以消除传播误差对视频质量的影响。实验结果表明, 所提出的算法具有低复杂度、高视频质量以及较小比特率增加等优点, 可以应用于实时的视频水印嵌入方案。     

用于H.264/AVC水印嵌入的低复杂度误差补偿算法(英文)

直接在H.264/AVC比特流中嵌入水印可以极大地提高水印算法的效率,但是由此而引入的传播误差效应会使视频质量严重降低。针对该问题,提出一种低复杂度的误差补偿算法来消除传播误差。该算法中,水印被嵌入到量化之后的DCT系数中,利用一个新的误差预测模块对当前块进行误差计算,然后将其动态补偿到当前块以消除传播误差对视频质量的影响。实验结果表明,所提出的算法具有低复杂度、高视频质量以及较小比特率增加等优点,可以应用于实时的视频水印嵌入方案。     

Joint mode selection and rate control for video transmission over packet loss network

In this paper, we first present a statistics analysis of the picture distortion caused by quantization, channel errors and subsequent error propagation, and propose rate-distortion (R-D) estimation models which are functions of two parameters, i.e. quantization step and intra refreshing ratio. Second, based on our proposed R-D models, a joint optimal quantization step and intra refreshing ratio selection algorithm is developed by using Lagrange multiplier theory. Next, a novel rate control algorithm, combined with macroblock (MB) coding mode selection, is proposed. The algorithm focuses on bit allocation at group of pictures (GOP) level and picture level to improve the encoding quality, and the MB mode selection addresses improving the local subjective quality within a picture. Finally, extensive simulation resultsshow that our algorithm can make the encoder adapting itself in time to the variation of the channel band-width and significantly improve the end-to-end video quality over packet loss network.     

一种基于量化索引调制的视频盲水印算法

针对传统视频水印算法鲁棒性较差、计算复杂度较高的问题,结合伪三维DCT（discrete cosine transform）变换,提出了一种新的基于量化索引调制的非压缩域视频盲水印方法。该算法随机选择帧提取亮度分量,进行伪三维DCT变换,并计算交流分量的权值和,利用量化索引调制与人类视觉系统特性将水印嵌入视频,还生成了一个随机密钥,有效提高了视频水印的安全性。提取水印时不需要原始视频序列,减少了算法运行时间。实验结果表明,该算法对视频质量的影响较小,并且能有效抵御旋转、缩放、剪切、加噪、滤波、帧交换、帧删除及帧平均等多种攻击,具有较强的鲁棒性。     

An improved image enhancement algorithm

To solve the problems of noise, detail loss and poor contrast in the successive mean quantization transform (SMQT), a new SMQT algorithm based on Otsu algorithm is proposed. In this algorithm, we integrate the optimal threshold selected by the Otsu algorithm into the SMQT algorithm, then obtain the successive mean quantization of the binary tree. By this algorithm, an enhanced image is output with a higher quality. From both subjective visual effect and objective quality evaluation, the experimental results show that the improved algorithm reduces noise, improves contrast and makes the image details more clear.     

一种方向提升小波变换和网格编码量化的图像编码算法

由于JPEG2000图像压缩标准不能有效表示图像边缘的缺陷,提出了一种结合方向提升小波变换和网格编码量化(TCQ)的图像编码算法.该算法先通过基于率失真优化的四叉树分割算法得到最优变换方向,再沿最优变换方向做方向提升小波变换,然后对得到的小波子带系数进行TCQ量化,最后将量化系数编码输出.实验结果表明,对所给定的测试图像,该算法比JPEG2000峰值信噪比最多提高了1.49 dB,比JPEG2000的结构相似度最多提高了3.98%,解码图像的主观视觉质量更好.     

基于AVS音频编码的信息隐藏方法

提出了一种基于AVS音频编码的信息隐藏方法.该方法基于AVS独特的量化与位平面编码模块,使用位平面嵌入与比例因子修改技术,可以有效降低编码器码率控制对信息隐藏效果的不利影响,而且不使数据载体音质受到破坏.在量化过程中实施信息的嵌入,嵌入过程中主动修改比例因子以降低量化噪声.将隐藏信息进行矢量分组与位平面处理,进而在量化过程中将其嵌入到量化频谱中.仿真结果证明：该方法可以有效降低编码器码率控制对信息隐藏效果的不利影响,且嵌入隐藏信息后AVS音质也无明显损失.     

一种改进的XYZ视频编码算法

XYZ视频编码算法是一种三维DCT变换算法,由于量化后非零系数不集中,导致压缩率不高．提出了一种改进的XYZ视频编码算法,对变换后的数据采用一种更合理的扫描顺序,可以使量化后非零系数相对集中,在不损失压缩质量的前提下提高了视频文件的压缩率．     

显著边缘直接引导的动态模糊图像盲复原方法

针对主动视觉中运动载体和云台抖动导致图像模糊的问题,提出一种显著边缘直接引导的动态模糊图像盲复原方法。为了克服经典 Canny 算子只能对边缘进行标注的缺陷,设计了图像边缘搜索-增强算法,并基于此提出了仅依据图像中显著边缘邻域完成点扩散函数优化估计的方法;为解决传统残差图像方法不能适应预测图像错位的问题,提出图像解模糊的递归残差修正算法来抑制复原图像波动;设计了图像复原的分层迭代处理流程,保证模糊图像复原的可靠性和精度。理想光照条件下的仿真表明,算法能准确恢复模糊图像的边缘,同时抑制复原图像中的波动。非理想光照条件下的仿真也验证了算法对环境有良好的适应性,具有较高的实际应用价值。     

丢包网络中鲁棒的视频码率控制算法

在率失真统计分析的基础上，提出了一种丢包网络中联合控制图像级量化参数和最佳宏块编码模式选择的优化算法．该算法克服了以往码率控制方法和误码复原技术互不关联的弊病，利用Lagrange数乘理论，在给定的受限码率下求得最优的图像量化参数和帧内刷新率，使得视频信源编码和信道传输总失真最小．实验结果表明，本算法能够获得比传统算法更高的性能增益．     

一种HEVC样点自适应补偿快速算法

为解决高性能视频编码标准H.265/HEVC中引入的样点自适应补偿技术的计算复杂度极高导致严重影响编码效率的问题,提出一种HEVC样点自适应补偿快速算法.首先根据编码单元(coding unit, CU)的划分深度确定亮度树形编码块(coding tree block, CTB)中需要提取边缘方向的区域,然后利用边缘方向提取算法获得亮度CTB的边缘方向列表,并根据此列表减少亮度CTB在模式判别过程中遍历的模式数量,最后利用亮度和色度CTB之间的相关性进一步简化色度CTB的模式判别过程.实验结果表明,在性能损失较小的情况下,本算法可以在全I帧(AI)、随机访问(RA)、低延时B帧(LB)、低延时P帧(LP)四种配置下分别节省31.75%、 56.85%、 52.81%、 51.51%的样点自适应补偿编码时间.     

8 kbit/s 短延时语音编码算法——LD-ACELP

８ｋｂｉｔ／ｓ短延时语音编码算法ＬＤ－ＡＣＥＬＰ，采用了代数码本激励线性预测（ＡＣＥＬＰ）的编码方法，利用语音的帧间相关性对线谱对参数采用了分裂式矢量量化技术，并采用高效的码本结构、码本搜索技术和增益矢量量化技术来获得较高的语音合成质量和较短的算法延时。ＬＤ－ＡＣＥＬＰ的帧长为１０ｍｓ，算法延时为１５ｍｓ。通过信噪比及人耳主观听觉实验等性能测试表明，该算法具有与国际电联１６ｋｂ／ｓ短延时语音编码算法ＬＤ－ＣＥＬＰ（Ｇ．７２８）相当的语音合成质量。