DCT域的一种转码算法

介绍了DCT域转码的原理,并提出了在DCT域进行转码的一种算法,主要包括在DCT域中进行运动补偿,降低空间分辨率以及运动矢量的重新估计和选择宏块编码模式的算法.     

压缩域DCT系数对图像视频检索影响的研究

通过对图像在原始数据域和压缩数据域上的表现差异性进行统计分析,进一步研究了基于DCT变换的图像视频压缩域部分解码DCT信息,并运用于MPEG4的编解码的程序实现。随后提出了一种提高压缩域图像视频检索效率的方法,进而针对IntelX86处理器平台改进了DC+2AC的快速算法。     

DCT域下采样中的宏块变换算法的研究

针对视频转码的下采样过程中，因P帧中包含帧内宏块而需要在多宏块合成中对不同宏块编码方式进行转换的问题，提出一种DCT（Discrete Cosine Transform）域下的可行算法。该算法通过在DCT域下完成对参考帧的部分解码，实现帧内宏块和帧间宏块相互转化，从而高效地解决因下采样过程中多个宏块合成而导致的宏块编码方式冲突问题。     

高效的H.264时域误码掩盖算法

为提高在视频通信中重建图像质量,针对最新H.264视频编码标准的特点,提出了一种基于分数像素边界匹配搜索的时域误码掩盖算法。宏块丢失导致的解码错误会在时间和空间上扩散,使得重建图像质量严重下降。该算法充分利用了运动矢量的空间相关性、H.264标准中运动矢量的精度以及边界像素信息,更精确地恢复丢失宏块的运动矢量,从而提高所恢复视频信号的质量。仿真结果表明:对于不同运动程度序列和不同宏块丢失率,该算法优于传统的整像素的边界匹配算法,具有很强的鲁棒性,当应用于较高的宏块丢失率及运动较复杂的序列时,所恢复视频序列的亮度信号峰值信噪比相对传统算法提高了1.0~2.5dB。     

基于H.264的内容自适应空域误码掩盖算法

针对视频传输中的丢包,空域误码掩盖技术使用丢失像素的相邻信息在解码端对它进行恢复。为了提高算法恢复的准确性,该文提出了一种内容自适应的H.264空域误码掩盖算法。该算法根据受损块的边缘像素和编码模式信息,将其内容分为平滑块和边缘块:对于平滑块采用双线形插值的方法;对于边缘块,则结合其边缘像素与编码模式信息选择较好的插值方向。仿真结果表明,对于多种视频序列和不同宏块丢失率,其性能均稳定的优于H.264标准的算法,在25%宏块丢失率下,恢复视频峰值信噪比相对H.264标准算法提高0.5～3dB。     

基于H.264的内容自适应空域误码掩盖算法

针对视频传输中的丢包,空域误码掩盖技术使用丢失像素的相邻信息在解码端对它进行恢复。为了提高算法恢复的准确性,该文提出了一种内容自适应的H.264空域误码掩盖算法。该算法根据受损块的边缘像素和编码模式信息,将其内容分为平滑块和边缘块:对于平滑块采用双线形插值的方法;对于边缘块,则结合其边缘像素与编码模式信息选择较好的插值方向。仿真结果表明,对于多种视频序列和不同宏块丢失率,其性能均稳定地优于H.264标准的算法,在25%宏块丢失率下,恢复视频峰值信噪比相对H.264标准算法提高0.5～3dB。     

视频转码技术研究

视频转码技术有效地实现了异构网络、不同终端之间视频数据的传送,并保证了服务质量.本文对各种视频转码技术进行了深入分析,主要包括:比特率转码、分辨率转码、视频编码格式转码、信息嵌入式转码、基于对象的转码和联合转码等各类转码技术的体系结构和主要算法,同时对转码技术的研究方向也进行了讨论.     

双DSP实现MPEG-2到H.264转码硬件系统的研究

现阶段在视频通信领域存在多种视频编码标准,这些标准在码流格式、压缩效率、输出码率、分辨率等方面不尽相同,分别适用于不同的领域。H.264和MPEG-2是当前较为通用的两种数字视频压缩格式。该文就MPEG-2编码概述及应用、H.264技术特点及应用优势、MPEG-2转码H.264常用算法、MPEG-2转码H.264系统的搭建等几个方面详细阐述了双DSP实现MPEG-2到H.264码流的转换技术。     

DCT域内的视频处理算法

分析了几个在压缩域内处理已压缩的视频流的算法.其中主要关注如何对DCT系数直接进行处理的算法,对于带有运动估计的压缩系统(如MPEG视频压缩码)分析了一种解码算法及相应压缩域内的重构算法,这种算法也应用于视频转码.     

DCT域内的视频处理算法

分析了几个在压缩域内处理已压缩的视频流的算法。其中主要关注如何对DCT系数直接进行处理的算法，对于带有运动估计的压缩系统(如MPEG视频压缩码)分析了一种解码算法及相应压缩域内的重构算法，这种算法也应用于视频转码。     

煤矿视频编码帧内预测模式快速算法

针对煤矿井下这一特殊环境下的视频监控要求和视频序列特点，提出了基于H．264／AVC标准的煤矿井下视频编码的一种帧内预测模式快速算法。通过仿真实验证明，该算法与原H264／AVC标准算法相比，对于IPPPP类型帧序列，可节约15％左右的编码时间；对于全I帧视频序列,可节约30％左右的编码时间，而视频质量（PSNR）和码率几乎不变。     

基于SSE技术的H.264运动估计的并行处理

H.264标准是ITU-T视频编码专家组(VCEG)和ISO/IECMPEG委员会正在制定的用于视频通信的新一代视频编码标准。运动估计是H.264最关键技术,占计算量的主要部分,因而成为视频压缩处理的瓶颈,因此必须研究运动估计的并行处理算法。通过介绍SSE技术的特点、数据结构和内联函数,在此基础上用SSE技术实现了运动估计并行算法。     

视频编码损伤对低分辨率图像质量的影响

研究了CIF分辨率的视频序列分别经过AVS-P2与H.264-baseline profile编码后,各种视频编码损伤的感知程度.通过3组主观实验得出了结论:就主观感知的模糊程度、色彩失真程度和块效应程度而言,H.264与AVS在CIF视频上没有显著性差异.并且进一步利用主成分分析和线性回归的方法,得出了各种编码损伤对主观图像质量影响的数学模型,模型具有良好的线性,同时给出结论:在低分辨率条件下,模糊程度和色彩失真程度对主观图像质量的影响相近,而块效应程度对主观图像质量的影响低于模糊程度和色彩失真程度对主观图像质量的影响.     

基于DirectShow的H.264视频流过滤器的设计与实现

H.264是最新的视频压缩标准,而DirectShow则是多媒体设计的一个非常好的框架.用DirectShow设计并且实现了有自主版权的H.264视频流编解码过滤器.利用这两个过滤器,可以将视频压缩成H.264格式,然后将H.264视频文件转为AVI文件,使用Windows Media Player等普通播放器就能播放.     

IP电视中的视频转码技术

为了使带宽不同的用户能通过互联网观看数字电视节目,提出了一种将卫星数字电视网络直播的IP(in ternetprotoco l)电视应用方案,采用运动矢量重估计技术来实现M PEG(m ov ing p icture experts group)-2视频到低码率的M PEG-4视频的实时转换,从而避免用户带宽的限制。提出了一种运动重估计算法,通过建立运动矢量反向查找表,利用相似宏块重叠面积来优化候选运动矢量的搜索过程,用帧内相邻宏块运动矢量进行估计等方法,显著提高视频转码效率并保证质量。实验结果表明:在视频转码过程中,与采用PM V fast(pred ictive m otion vector fie ld adaptive searchtechn ique)搜索算法相比,该算法能节省40%左右的编码时间,而峰值信噪比降低不足0.3 dB,显著提高了转码效率。     

基于Android系统的H.264视频监控设计

为解决移动终端传输视频图像质量低、传输速度慢的问题,将移动互联网中的Android系统开发技术和H.264视频编码方法相结合,设计并实现了H.264视频监控。采用了将Andro
id系统移植到ARM（Advanced Risc Machines）平台的方法和ARM平台采集视频数据的方法,分析了Android操作系统架构及其启动原理。该H.264视频编码采用基本档次的编码方法,平均峰值信噪比（PSNR：Peak Signal to Noise Ratio)达到38.210 dB,编码帧速率达到136.66 帧/s,与主要档次和高级档次的编码方法相比,具有更高的编码帧速率,实现了实时稳定的视频监控效果。     

减小帧内编码分辨率的快速算法

随着H.264视频编码标准的应用,转换编码的难度也越来越高. 为了提高帧内编码图像分辨率减小的速度,提出了一种基于方向性的快速算法. 实验结果表明,该算法在很少的图像质量损失下能节省23%的重新编码时间,从而提高了转换编码的实时性及带宽变换能力.     

保持语义格式兼容的H.264/AVC视频加密算法

针对以往视频加密研究成果不能直接适用于H.264的现状和保持语义格式兼容的难点问题,对H.264编码码流中量化步长、预测模式字、运动矢量和残差系数相关的重要信息进行了深入分析,提出了保持语义格式兼容的自适应的选择性加密方法;同时提出了一种将残差块按照其nC值和非零系数个数进行分组,然后在组内产生置乱码表,最后统一置乱的加密方法.实验结果表明:该加密算法在保证视频内容信息安全性的前提下,能保持语义格式兼容和码流大小不变,满足视频的实时传输.     

H.264/AVC网络视频编码失真评估的比特流层模型

为了实现对采用H.264/AVC标准编码的网络视频质量的实时监测,提出一种评估视频编码质量的比特流层模型.该模型无需完全解码,只通过简单解析视频的量化参数、编码比特率以及运动矢量等信息评估视频流质量.首先,通过主观评估实验分析确定量化参数与视频编码失真的基本关系模型,然后利用量化参数和编码比特率预测视频的空间复杂度,利用运动矢量信息预测视频的时间复杂度,并结合空域掩盖效应和时域掩盖效应建立起一个能够反映人视觉特性的视频质量评估模型.实验结果表明,与解析码流的无参考网络视频质量评估模型相比,利用该模型得到的客观质量分数与主观质量分数的皮尔森相关系数提高了0.0160,均方根误差下降了0.0797.