基于内容的分形视频压缩方法

在小段视频播放中背景经常都是不变的,而只有前景对象在变动.针对视频这种特性,把视频压缩新标准MPEG-4中基于内容的概念与分形视频压缩编码相结合,提出了一种新的压缩方法———基于内容的分形视频压缩方法.该方法先将视频序列分割出前景对象与背景对象,然后分别针对分割出来的前景对象与背景对象进行压缩,而此时背景就可以只压缩一帧或者关键几帧.实验结果表明针对大背景的视频图像,该方法能够在保证压缩质量的情况下大幅度地提高压缩比.     

基于Web Service的分形视频压缩并行算法

针对分形视频压缩技术的编码时间过长且主要消耗在视频帧内各部分之间匹配过程的问题,引入WebService分布式技术,提出一种基于Web Service的分形视频压缩并行算法.实验结果表明,与传统的分形视频压缩技术相比,该方法在相同的视频恢复质量下,能够大幅度地缩短压缩时间,得到较高的加速比.     

小波域矢量编码的视频压缩方法

活动图像的帧间相关性使视频高压缩比成为可能。视频压缩研究的核心是既采用高效的图像压缩算法，又充分利用帧间相关性，同时还要顾及运算速度，提高压缩效率。运用补偿可以提高帧间编码的效率，但运动矢量的搜索需耗费大量时间。文中提出一种小波域的矢量编码方法，既利用小波系数的积聚特性。又充分考虑其帧间相关性，使码书搜索过程同时完成运动补偿，在保证压缩效率的前提下减少了编码时间。实验表明，此方法具有很好的压缩效果和较快的计算速度。     

序列图像帧间预测技术的研究

在视频压缩领域,帧间预测技术占有十分重要的地位。在简要介绍两种帧间运动估计/补偿模式基础上,该文重点讨论了局部运动估计中块匹配算法的应用和Sprite编码中的全局运动估计算法,提出一种"改进的分级块匹配法",并结合Sprite编码实现序列图像帧间压缩。大量实验表明,采用这种局部和全局相结合的预测算法,可以减少搜索时间,提高图像压缩质量和压缩比,是视频压缩可以输出甚低码流的有效手段之一。     

一种基于四维离散余弦变换的视频编码方法

为有效地去除Y,U,V3帧之间内在的相关性,提出了一种基于四维离散余弦变换理论的彩色视频压缩编码方法。该方法将彩色视频放在四维数学模型中考虑,将彩色视频的图象宽度、图像高度、彩色空间的3帧（Y,U,V）,以及视频序列的连续3帧分别看作四维数学模型中的“四维”,利用四维离散余弦变换去除彩色视频中图象的相邻像素之间、Y,U,V3帧之间、以及视频序列相邻帧之间的相关性,并结合矢量量化进行压缩。实验结果表明,利用该方法对“Miss America”彩色视频进行压缩编码,在同等信噪比的条件下,可获得比标准MPEG-2压缩编码方法约4倍的压缩比。     

联合结构预测和运动补偿的视频自适应压缩感知

视频压缩感知是解决无线多媒体网络中海量数据存储和传输问题的有效方法,但常规基于单帧处理的压缩重构质量较差,限制了应用效果。文中提出了基于BCS的结构预测和运动补偿的提高视频GOP序列重构质量的方法。对视频GOP序列,首先,利用分块压缩感知对关键帧和压缩帧分别进行压缩采样,并给出了一种视频稀疏性定量估算方法,实现了压缩采样率自适应选择;然后,基于迭代阈值投影重构算法,对关键帧和压缩帧分别进行压缩重构。在此基础上,利用视频帧区域块的结构相关性进行帧内结构预测,提高重构质量;最后,利用帧间的时间冗余性,通过运动估计和运动补偿进一步提高重构质量。仿真结果表明,结构预测和运动补偿能提高视频重构的峰值信噪比(PSNR)。该算法考虑了视频序列帧内和帧间相关性进行预测和补偿,提高了GOP序列的重构质量。     

基于VQ与动态运动估计的视频压缩算法

提出了一种视频压缩算法：帧内编码基于矢量量化技术;帧问编码采用运动估计,并动态提取运动区域,只对运动区域进行运动估计。该算法极大地减少了运算量．各项性能指标都非常接近预测帧全帧运动估计算法．同时大幅减少了数据存储量。     

一种嵌入式小波四叉树帧间编码算法

提出了一种新的嵌入式小波四叉树帧间编码算法。算法对于运动补偿余量误差帧首先进行小波变换,并选取适当的阈值,用重要图表示大于该阈值的重要系数。根据残差帧小波系数的统计特性,用四叉树方法编码重要图,并对重要系数作位面编码,生成嵌入式码流。实验表明,与EZW,ZTE等算法相比较,该算法编码效率高,复现图像质量好。     

三维和二维平移运动估计算法分析研究

运动估计和补偿预测编码是视频编码标准中的一项关键技术,其核心问题在于如何利用当前帧和参考帧来估算运动矢量.文章结合H.264/AVC视频编码标准的新特征,对传统运动估计和运动补偿算法和三维平移运动估计和算法进行了分析.通过计算复杂性的分析,认为在视频预测编码中,可以根据视频编码要求,采用二维运动估计或三维平移运动估计,提高压缩编码性能.     

H.265/HEVC视频的时间域篡改检测

针对H.265/HEVC压缩编码视频中帧删除、帧重复及帧插入等时间域篡改问题,根据H.265/HEVC编码标准的新特点,文中提出了一种基于视频压缩特征的时间域篡改检测算法.该算法通过利用视频压缩域的相关参数,在不需对视频进行完全解码的情况下实现篡改位置的检测.实验结果表明,文中提出的算法对不同程度的帧删除、帧重复和帧插入篡改以及不同压缩码率的篡改视频都具有较好的检测效果,有效缩短检测时间.     

双向预测运动补偿及其在数字视频编码中的应用

双向预测法是根据目前活动图象压缩编码方案中所广泛采用的图象组（ＧＯＰ）结构（即包含Ｉ、Ｐ、Ｂ３种类型图象的编码结构）而提出的一种新型的运动补偿方法．论文详细讨论了在数字视频压缩编码中运用双向预测法的各种运动补偿方式．通过对编码效率和实现复杂度的综合比较，给出了一套适于数字视频压缩编码的实用双向预测运动补偿方案．结果表明，双向预测法可显著提高图象编码效率，其运动补偿性能明显优于传统的单向预测法．     

基于DWT-DCT-SVD的鲁棒盲视频水印算法

为更有效地保护多媒体数据,文中提出了一种基于DWT(discrete wavelet transform)、DCT(discrete cosine transform)与SVD(singular value decomposition)结合的盲视频水印算法.利用视频帧内的R、G通道的颜色差值进行关键帧的快速选取,将关键帧的B分量进行多级离散小波变换,对变换后的子带进行Arnold置乱,将水印嵌入到置乱后的子带奇异值中.当嵌入水印视频受到攻击时,利用彩色图像各颜色通道间像素差值很小和奇异值分解的稳定性,用嵌入水印视频关键帧的G分量代替原始视频关键帧的B分量,实现水印的盲提取.实验结果表明,该算法对噪声、滤波、裁剪、帧置乱、帧平均、MPEG(moving pictures experts group)压缩等攻击具有较好的鲁棒性.     

气象雷达图像信息远程传输方法研究

针对远程采集的气象图像信息在传输过程中数据容易丢失的问题,提出了一种基于小波压缩终端补偿的远程气象图像信息传输方法:用远程通信卫星采集气象视频图像数据,通过无线传感网络,采用小波压缩技术,在节点上压缩后再传送;终端补偿算法能补偿气象图像数据信息在传输中的损失.实践证明,该方法能够增强远程气象雷达视频监控图像信息的完整性.     

基于可变尺寸块分割的立体视频帖估计和内插算法

在立体视频序列编码中,在图像流按MPEG－I／II的视频编码标准进行编码,而对右图像流只有参考帧（I及P帧）进行编码,右图像流的B帧不编码及传送,依靠在解码端从各个参考帧中进行帧重建及内插获得,该文中的可变尺寸块分割方法采用基于分辨率四叉树分解的运动分割,对右B帧的重建提出了按照匹配和失配块分别处理的方法,并根据右B帧中的块与右I,P帧之间或与左B帧之间相关性大小来确定各个块的位置和内容,该文还提出了一种可避免误匹配和对显露区进行正确填充的针对交叠块的帧估和内插方法,仿真实验表明,作者提出的图像重重建方法与MonsonH.Hayes所提出的基于固定块的方法相比,能够使得重建图像的PSNR增加约1．25dB,并且图像的主观视觉质量也明显要好。     

结合DCT近似的分形图像压缩方法

分形图像压缩是一种基于分形迭代函数系统理论的图像压缩方法,压缩比大,但编码过程计算复杂、编码时间长,结合离散余弦变换近似的分形图像缩方法,提高了分形压缩中灰度变换的精度,从而达到了提高图像质量,提高比和减少编码时的目的。三种不压缩图像的结果比较证实了新方法的优越性。     

基于感兴趣区域的H.265样点自适应补偿算法优化

针对目前H.265环路滤波器样点自适应补偿(sample adaptive offset,SAO)算法复杂度高、计算量大的问题,提出了一种基于人眼感兴趣区域的样点自适应补偿技术.人眼感兴趣区域在视频的空间域对应纹理复杂的区域,在时间域对应运动剧烈的对象.利用图像的时域和空域的二维信息,使用编码单元深度和运动矢量分别检测纹理复杂区域和运动剧烈的对象,结合深度和运动矢量将视频帧划分为人眼不感兴趣、较感兴趣、很感兴趣3种类型,并分别采用不补偿、弱补偿和强补偿的SAO算法,从而在总体上减少自适应补偿的计算量,提高编码效率.实验表明,所提算法可使样点自适应补偿编码时间平均减少61.47％,而峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)仅有0.033 dB的降低.