基于H.264Intra帧的错误掩藏算法

H.264/AVC中Intra帧的传输错误会在空间和时间上扩散,导致图像质量的急剧恶化,本文提出了一种基于图像纹理走向的Intra帧错误掩藏方法,以Sobel梯度算子计算受损宏块周边正确接收宏块像素的梯度,对丢失宏块周围像素进行统计分析,以确定受损宏块的纹理走向,最后利用方向性插值算法重建丢失块.试验结果表明,这种方法与H.264参考软件JM86中方法相比,具有较好的误码掩藏效果.     

一种基于边缘判决的空域差错掩盖算法

提出了一种基于边缘判决的解码视频空域差错掩盖算法.该算法首先对丢失块邻域中的像素进行边缘检测,并对检测出的边缘判断其是否会穿过丢失块.然后使用方向选择过程提取多个候选插值方向,并通过边界像素灰度差决定最终插值方向.实验结果表明本算法有效地提高了错误图像的掩盖效果.     

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。     

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。     

基于遗传算法寻优的支持向量机图像插值方法

锯齿波、边缘模糊是影响图像质量的重要因素,为了有效提高图像质量,提出了一种优化支持向量机图像插值方法.先将遗传算法应用到支持向量机的参数寻优,将使用最优参数的支持向量机结合图像相关性对图像插值.算法根据图像相关性选择适当的相邻点作为输入模式训练支持向量机,用训练好的支持向量机及输入模式估计出待插值点的像素值.仿真结果表明,与已有算法相比,该算法获得图像的RPSN值、NMSE值、MSE等指标均有明显改善,且视觉效果有显著提高.     

基于超分辨率分形解码和误差补偿的图像插值算法

插值是图像处理中的基本问题,现有的插值算法无法对具有复杂结构和丰富纹理的图像进行准确有效插值.对图像进行四叉树分形编码,确定相应的最优线性变换参数,建立具有相似关系的"子块-父块对";根据块之间的相似关系与图像分辨率无关的特点,以超分辨率分形解码的方式对吸引子进行重建,进而得到插值图像;对分形编码的拼贴误差进行双立方插值,并以此作为补偿项对插值图像进行修正,进一步提高插值精度.标准测试图像的实验结果表明:与经典算法相比,分形插值能够对图像的结构细节实现准确有效的恢复,不会造成边缘模糊和锯齿效应,具有较高的插值精度和图像质量.     

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。     

一种基于图像边缘的插值算法

传统的图像插值方法会导致图像边缘模糊,为了得到更好的视觉效果,提出一种基于图像边缘的插值算法,在非边孽区域用传统的插值方法。在边缘区域把数字图像构造成连续曲面,重采样得到插值点的像素值。实验结果表明,该方法插值后的图像边缘清晰,且因非边缘区域用传统插值方法而降低了计算的复杂度。     

一种改进的亚像素偏移算法研究

研究了一种改进的亚像素偏移算法,设置正切阈值,根据偏微分的比值和正负确定边缘点的梯度方向,然后在梯度图像中对已确定的单像素宽边缘点进行伪边缘抑制,最后沿其梯度方向进行梯度幅值函数的二次抛物线插值,计算亚像素偏移量。实验结果证明该算法实现速度快,检测精度良好,适用于精度要求不是非常高的情况下的工业自动化在线快速图像测量任务。