基于H.264 I帧编码的块边缘模式特征提取算法

提出了直接从H.264 I帧编码码流中提取块边缘模式特征的算法,并检验了该特征在图像检索中的应用.该算法利用H.264码流中得到的帧内预测模式和预测系数提取出5种边缘模式特征.该特征符合MPEG-7中所定义的边缘描述符,适合基于内容的图像检索算法.实验结果表明,采用该特征进行图像检索具有较高的检索准确率,相对于只采用帧内预测模式纹理描述符的方法,其平均查准率提高了5.07%.     

H.264中基于边缘方向检测的帧内预测模式选择算法

运动估计是H.264中最为复杂的部分,帧内预测是运动估计的重要内容.H.264中帧内预测模式众多,大大增加了编码的复杂度.在帧内预测中,一般是通过率失真优化或者相关特性来减少选择预测模式,但复杂度还是较高.针对此问题,提出了一种改进的基于边缘方向检测的帧内预测模式选择算法.该算法利用方向检测方法来检测模式选择方向上像素的相关性.测试结果显示,本算法在保证视频质量的前提下减小了计算复杂度,大大提高了编码速度.     

H.264/AVC帧内4×4块预测模式选择算法研究

H.264/AVC是新一代的视频编码标准,其采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率.但由于H.264/AVc帧内预测模式较多,使帧内预测的计算复杂度大幅提高.在详细分析帧内预测模式选择过程的基础上,提出了一种率失真优化(rate distortion optimization,RDO)模式下的快速Intra_4×4模式选择算法.实验结果表明,该算法缩小了模式搜索范围,从而大幅度降低帧内预测的复杂度,并且基本保持了H.264/AVC的编码性能,同时对空间变化较快的视频序列算法性能更为有效.     

适用于H.264的帧内预测模式快速选择算法

H．264是最新的视频压缩编码标准．在H．264的帧内编码算法中，第一次提出了在空间上从多个方向进行多种模式的帧内预测．对于某个特定图像区域，不同的预测模式将表现不同的预测性能，通常需要使用率失真优化算法来逐个测试，然后从中挑选出符合当前图像区域特征的最佳预测模式．然而，率失真优化算法的计算复杂度相当高，频繁调用将对计算平台造成相当沉重的负担，不利于在实时性能要求高的场合使用．提出了一种适用于H．264的帧内预测模式快速选择算法，该算法对当前像区域的空间相关性进行分析计算，快速选择出最佳预测方向，从而减少对率失真优化算法的调用．实验表明，使用此算法可以在保证图像质量的前提下，极大地降低帧内预测编码的计算复杂度．     

基于转移概率矩阵的H.264/AVC视频帧内预测模式信息隐藏检测算法

针对基于H.264/AVC帧内预测模式的信息隐藏算法,本文提出了一种信息隐藏检测方案.由图像残差DCT系数量化后的重建信号与原始信号差的期望为零,理论分析得到对于利用H.264/AVC帧内预测模式嵌入秘密信息的视频,经过H.264/AVC重压缩后,其载密的非最优帧内预测模式将转变为嵌入秘密信息前自然视频的最优预测模式.基于此推论及其实验结果,本文构造了帧内预测模式转移概率矩阵,并以此为特征结合支持向量机分类器进行视频信息隐藏检测.实验表明,本文算法对于不同类型的低嵌入率载密视频都具有很高的正确检测率.     

H.264帧内预测新快速算法的研究

帧内预测模式选择是影响H.264编码速率的重要问题之一。H.264/AVC是从多个方向进行多种模式的帧内预测,使用率失真优化算法选择最佳模式,造成算法复杂度很高。在分析帧内预测模式快速算法研究现状的基础上,提出了一种新改进的算法;利用描述图像灰度分布信息的直方图作为判断图像平坦程度的依据,进而提出双阈值和邻近模式法;为了减少RD_Cost的计算量,再次提出双阈值,用来判定当前宏块的最有可能模式的有效性。经过大量的实验证明：该算法可以在基本保持图像质量和编码性能的情况下,使得帧内编码效率得到提高。     

H．264／AVC帧内4×4块预测模式选择算法研究

H．264／AVC是新一代的视频编码标准,其采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率。但由于H.264／AVC帧内预测模式较多,使帧内预测的计算复杂度大幅提高。在详细分析帧内预测模式选择过程的基础上,提出了一种率失真优化（rate distortion optimization,RDO）模式下的快速Intra_4×4模式选择算法。实验结果表明,该算法缩小了模式搜索范围,从而大幅度降低帧内预测的复杂度,并且基本保持了H．264／AVC的编码性能,同时对空间变化较快的视频序列算法性能更为有效。     

一种基于H.264/AVC的视频信息隐藏算法

针对当前视频信息隐藏算法比较复杂、计算量大等问题,结合H.264编码标准特有的帧内预测新技术,提出一种基于H.264/AVC的视频信息隐藏算法。基于隐秘信息与最优模式的映射规则,最优模式在与其相邻的方向间调整方向,即将1比特的隐秘信息嵌入到预测模式中。提取时仅对帧内预测模式进行解码即能得到隐秘信息。实验结果表明,该算法在保持良好视频质量的同时,具有较高的隐藏容量。     

H.264/AVC中4×4块的快速帧内预测算法的研究

H.264/AVC采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率,但由于帧内预测模式数目较多,使预测的复杂度大幅度增加。本文分析了帧内预测模式的选择过程,根据SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）以及相邻块的预测模式之间的相关性等特征提出一种快速预测方法,预先筛选出Intra_4×4候选模式,避免不必要的计算。实验结果显示,该算法大幅度降低运算的复杂度,同时基本保持了H.264/AVC的编码性能。     

一种基于变换域信息的H.264/AVC帧内4×4快速预测

为了在保持较好H.264编码效果的同时,用尽可能少的额外计算量来减少H.264帧内预测候选模式数,从而降低编码复杂度,提高帧内编码速度,提出了一种基于变换域信息的帧内4×4快速预测算法。该算法利用帧内预测过程中的中间结果提取块的方向信息,以此指导帧内4×4预测;只搜索与块方向相近方向的几种高概率模式,而不再进行全搜索。...     

基于场景检测的错误隐藏技术

提出了可以用于H.264/AVC解码器的基于场景变换检测的错误隐藏机制,首先利用H.264/AVC的快速准确的检测是否发生场景切换,根据场景切换检测结果对预测帧和I帧分别提出相应的时间空间自适应的错误隐藏方法. 实验结果表明,所提方法在错误隐藏的重构图像质量在主观感觉和客观PSNR定量上,都比通常的方法有明显的提高;与传统错误隐藏方法相比,本文的基于场景切换检测的错误隐藏机制鲁棒性高,更能适应的H.264/AVC更为复杂的多种应用场合.     

基于空间相关信息的H.264快速帧内模式选择算法

简要分析了H.264中的帧内预测模式选择，提出一种简单的快速帧内预测模式选择算法.利用视频数据当中的空间相关性，采用相邻编码块的最佳模式来作为当前编码块最佳模式的选择依据，并且加入刷新机制，有效地减小了待选模式的范围，降低了算法的复杂度.试验结果表明：该算法有效地降低了帧内预测的编码时间，降幅达到了50%以上，同时基本保持了原始算法的编码性能.     

基于VLC域的H.264/AVC视频流内容级认证水印算法

针对低比特率的H.264/AVC(Advanced Video Coding)视频流,提出一种新颖的基于VLC(Variable Length Coding)域的内容级的半脆弱水印认证算法.利用视频VLC域中I宏块的预测方式、CBP(Coded Block Pattern)块编码模式,自适应选取提取特征码的宏块,并根据子宏块上量化后系数的低频能量之间的关系,构建基于宏块级别的内容特征码;鉴于子宏块中拖尾系数的特点,通过修改拖尾系数的编码方式实现半脆弱认证水印的嵌入.实验证明,该算法能保持特征码嵌入前后视频良好的不可感知性以及视频流码率的基本恒定;能有效提高视频水印嵌入容量;可有效实现针对视频内容篡改的宏块级别的检测和定位.该算法可应用于视频内容鉴定,版权保护等领域.
     

HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法

针对高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)中帧内尺度模式选择计算复杂度高的问题,提出了一种HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法。基于图像的纹理复杂度,通过提前检测帧内预测块的绝对误差均值,选择预测块尺度类型,减少穷尽搜索代价计算过程。实验结果表明,该方法能够有效降低帧内预测块尺度模式选择的计算复杂度,在比特率平均提高3.09%的情况下,编码时间能平均减少29.87%,峰值信噪比平均提高0.031%。     

H.264帧内方向预测增强模式

提出了一种衡量帧内模式方向预测能力的新准则,指出H.264/AVC标准中帧内预测模式在不同方向上的预测能力存在非均衡性,因而限制了某些预测模式下帧内预测性能的发挥.为克服这一缺陷,提出了一种H.264的帧内预测扩展模式和一种灵活更改4×4编解码次序的策略.理论分析和实验结果表明,所提出的方法在没有增加新语法元素的同时,使得帧内预测的方向均衡性得到极大的改善,最弱模式的预测能力提高了30%以上,并获得了较为显著的编码增益,甚至超过了使用H.264的均值预测模式所带来的增益.     

基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法

利用空间可扩展编码中的层间预测技术,提出了一种基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法.对于空间基本层上的图像宏块,采用与H.264/AVC标准兼容的帧内编码方法进行编码.对于空间增强层上的图像宏块,除了本层中的邻块数据之外,进一步利用基本层上的对应宏块数据对其进行帧内预测编码.特别是在无法获取本层邻块数据的情况下,使用基本层上的对应宏块数据作为扩展数据源来预测编码,以提高编码效率.实验结果表明,与传统的单层帧内预测算法相比,本算法提高了增强层编码的信噪比,同时编码码率和计算复杂度基本不变.     

Bit-Depth Scalable Coding Using a Perfect Picture and Adaptive Neighboring Filter

Bit-depth scalability is a new research field in the on-going scalable extension of the H.264/AVC (SVC) video coding standard. The key point is to accurately predict the enhancement layer, whose bit depth is 10 or more, from the 8 bit base layer. An improved inter-layer prediction scheme for bit-depth scalability was developed that ensures compatibility with the standard and improves the encoding efficiency. The scheme uses a “perfect” 8 bit picture with an adaptive neighbor filter whose coefficients are optimized by minimizing the block distortion between the 8 bit reconstructed picture and the “perfect” picture to achieve a more precise 10 bit prediction based on the filtered picture. Double arithmetic precision is used to further improve the encoding efficiency. Experimental results show that the scheme outperforms the recent joint video team (JVT) proposal in the joint scalable video model (JSVM).     

结合彩色边缘与LBP纹理的图像检索算法

基于图像颜色、纹理和形状单一特征的特征提取和匹配的方法很多,各有优缺点,因此,本文提出了将图像中心区域的uniform模式的LBP纹理与环形分块彩色边缘相结合的图像检索算法。常用的形状检索算法只能对连续封闭曲线才有好的检索效果,而对自然彩色图像检索效果较差,而本文将图像分成几个环形分块,对每一环形分块内的图像提取彩色边缘并形成颜色直方图用于图像形状描述。纹理采用uniform模式的LBP描述,最后采用加权法融合形状特征和纹理特征。根据实验比较,该算法能较大提高大多数类别图像检索的查准率。     

基于边缘检测的多特征智能图像检索模型

提出一种智能图像二级检索模型.第一级检索利用改进的Canny算子和颜色向量角分别检测图像边缘,再基于db2小波进行图像融合得到二值边缘,并运用图像位错率进行边缘信息比较,将相似度大的图像组成一个新的备选图像库,以缩小图像检索范围.然后利用HSI颜色不变量模型改进颜色相关矩阵,加以边缘直方图进行综合特征第二级检索.实验表明该模型能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的准确率和回想率.