一种基于块的图像序列闪烁修复方法

亮度闪烁是电影档案中比较常见的一种失真.阐述了亮度闪烁的离散数学模型,根据其大范围亮度变化特性提出一种基于块的亮度闪烁模型参数估计方法,并据此设计了一个可用于当前帧的补偿模型,同时参照该模型对受损图像序列进行修复.因为采用了基于块的局部区域参数估计和补偿方法来保证精确性,可能会在块的边界处出现亮度不连续现象,所以两个模型的参数都需要经过空间滤波处理.实验和仿真结果显示,该方法可在去除绝大部分亮度闪烁的同时,保留同样具有亮度变化特征的淡入、淡出等特技.     

基于像素特征的运动块补偿算法

提出一种基于像素特征的运动块补偿算法.该算法充分利用视频图像的亮度特征与运动关系,实现了基于目标亮度特征进行分割运动块.同时针对视频图像目标运动特点,求得相应的运动方程,更加准确的反映了目标物体的真实运动,得到较为真实的运动矢量场.实验结果表明,与传统的快速分类搜索(CFS)、全搜索法(FS)相比,使用本文算法得到的视频图像帧,具有更加真实的运动矢量场,并且PSNR值相对CFS大约有20 dB的提高.     

基于信息融合的二维视频深度提取方法

采用多种深度线索获取二维视频深度,可以提高视频深度提取效果.针对运动线索,通过块匹配运动估计算法获得帧间深度信息;针对帧内线索,采用Laws滤波器提取深度特征,然后利用马尔可夫随机场模型训练获得帧内深度信息;在此基础上,提出了基于信息融合的二维视频深度提取方法.该方法首先通过计算背景和运动区域的信息熵,然后利用模式识别中的Neyman Pearson准则确定视频帧的运动区域.针对该区域,在帧内深度信息获取的基础上,融合帧间深度信息.实验结果和真实深度比较,证实了该方法的有效性.     

基于视频区域特征及HMM的体育视频分类研究

提出了一种基于视频区域特征的体育视频分类方法.首先将帧分块,对块亮度均值大小进行比较得到块亮度比较编码信息BICC,以及对视频帧各块的颜色分量进行统计得到块颜色直方图;再利用这些特征通过SVM对体育视频进行分类;最后利用一阶HMM对SVM的输出结果进行后处理,得到视频的最终分类结果.实验结果表明,方法对于体育视频分类的效果较好.     

视频三维小波分解系数的统计分析

运动补偿的3D小波变换的模型已经成为视频处理系统的热点.视频序列经过时间分解和空间分解,生成不同的小波子带,小波子带分成时间和空间上相互不重叠的编码块独立编码.使用两种拟合优度方法.即KS和χ2,研究视频序列的亮度分量的编码块小波系数分布情况.实验结果表明,认为高通帧的编码块小波系数近似符合广义高斯分布是合理的.这样的...     

高效多分层半像素精度块匹配运动估计算法

为了降低视频编码器的运算负荷,提出一个空时相关多分辨半像素精度块匹配运动估计算法,这个算法利用运动矢量场的空间和时间相关性及多层结构中父子块间的相关性,缩小局部运动搜索范围,得到低运算复杂性。利用一个自适应门限调整算法,使运动搜索次数对不同视频序列近于一致。模拟结果表明,该算法运动补偿增益和运动矢量熵也有明显改进,搜索次数低于著名的三步法。最后讨论了半像素精度和变块大小运动估计方案。     

一种自适应局部亮度补偿多视点视频编码方法

针对多视点视频中存在亮度变化降低编码效率的问题,提出了一种基于亮度变化空间相关性的自适应局部亮度补偿方法。通过改进的宏块匹配准则,并利用当前宏块已知相邻重建区域和匹配块相邻区域之间的亮度变化值进行自适应亮度补偿,从而提高了运动估计和视差估计的预测精度。通过对6组不同特性的视频序列进行测试,仿真测试结果表明,对于存在亮度变化的多视点视频,该方法既能降低编码输出比特率,又能提高峰值信噪比。     

基于时空域能量可疑度的视频篡改检测与篡改区域定位

针对视频中运动目标从固定背景中移除的情况,提出一种基于能量可疑度计算的视频篡改检测方法,能定位时域和空域上的篡改位置.首先,计算视频各帧能量可疑度,提取时域上的篡改帧序列,再通过帧差法计算可疑运动点图像,提取空域上的可疑运动图像块,根据能量可疑度排除干扰图像块,确定目标移除块,从而实现空域上的篡改定位.实验结果表明,该方法能有效地检测出在固定背景下运动目标是否被移除.     

视频三维小波分解系数的统计分析

运动补偿的3D小波变换的模型已经成为视频处理系统的热点.视频序列经过时间分解和空间分解,生成不同的小波子带,小波子带分成时间和空间上相互不重叠的编码块独立编码.使用两种拟合优度方法.即KS和χ2,研究视频序列的亮度分量的编码块小波系数分布情况.实验结果表明,认为高通帧的编码块小波系数近似符合广义高斯分布是合理的.这样的认识对于率失真模型的建立和码率优化分配具有重要的作用,最终确保编码器具有更好的编码效率.     

一种应用于光照变化场景的视频编码方法

为提高存在光照变化场景的视频的编码效率,提出一种基于局部亮度补偿的视频编码方法.该方法先计算当前块和匹配块的空间邻近Γ型区域的平均亮度差异,然后用该亮度差异对匹配块进行亮度补偿,进而提高预测精度,最后计算差值信号并对差值信号进行编码.此外,为消除局部亮度变化对运动估计的影响,采用纹理匹配准则进行运动估计,提高运动估计所得的匹配块与当前块的纹理相似度.与H.264标准采用的加权预测方法相比,该方法可以对图像中不同的区域采用不同的参数进行亮度补偿,因此可以进一步提高编码效率.实验结果表明,在恢复视频质量相同的条件下,该方法的编码比特率较H.264标准采用的加权预测方法的编码比特率平均下降了2.34%.