FTV系统中面向虚拟视点合成的深度编码

为了降低自由视点电视系统中由于深度估计不准确和深度数据压缩带来的量化失真对重建虚拟视点图像质量产生的影响,提出了一种面向虚拟视点绘制的深度压缩算法. 根据深度数据的统计特性,设计了一种基于三次B样条函数的上下采样方法对深度图进行下采样. 采用多视点视频编码对下采样深度图进行编码,在解码端则对深度图进行上采样,并针对解码深度图边缘处的模糊现象,用双边滤波器优化深度图边界. 实验结果表明,与传统的MVC编码方案相比,该方案在保持虚拟绘制图像质量不变（甚至略有提升）的情况下,显著降低了传输码率,有助于在自由视点系统的接收端获得高精度的重建图像.     

分级中快速层间帧内预测

针对空间可分级视频编码中编码复杂度高、计算量大的缺点,利用编码层间的模式相关性,提出一种快速层间帧内预测算法.本算法通过分析编码层之间的模式分布规律,由基本层信息指导增强层编码,减小增强层中备选模式数量,从而提高编码速度.实验结果表明,在PSNR和比特率微小变化的情况下,该方法使编码时间平均下降了34.48%,有效提高...     

采用相关性分析的视点可分级编码

为了满足不同用户端需求,在多视点视频编码（multi-view coding, MVC）中融入视点可分级编码. 根据多视点视频序列的相关性确定基本视点以及各个增强层视点,并给出了合理的视点间预测的视点可分级视频编码. 实验结果表明, 所提出的多视点视频编码方法除支持视点可分级外,还提高了信噪比以及随机访问性能.     

AVS快速立体视频编码新方法

提出一种基于AVS(audio video coding standard)的快速立体视频编码方法,对左路参考图像使用AVS编码器编码,对右路目标图像同时在时间域和空间域进行预测. 使用两级神经分类器来快速确定预测模式,第1 级分类产生对每一个大块的不同分割块,第2 级分类在运动估计或视差估计中选出最合适的预测源,并设计了改进的SAD(sum-of-absolute-differences)算法用以计算视差. 实验表明,该文提出的方法能节省80%的时间,引起的质量下降可以忽略,而占用的编码字节数仅多出7%左右.     

基于汉明纠错机制的抗帧操作的视频水印

提出一种基于（7,4）汉明码纠错机制的抗视频帧操作的帧定位算法,可通过识别含水印帧来提取受到帧操作攻击的水印信息。首先利用改进的简单线性迭代聚类（simple lineariterative clustering,SLIC）超像素分割算法提取视频帧的固有特征X,这里X是一串7位的0-1序列,是由SLIC超像素分割算法通过预处理、量化等运算得到的聚类中心。将视频帧的固有特征X与汉明码结合形成一个特殊的编码S。以编码S为定位码,利用（7,4）汉明码的纠错机制修改1位可隐藏3位的性能来实现定位码的标识,再基于DCT-SVD（discrete cosinetransformation-singular value decomposition）分解将水印信息嵌入到含定位标识的视频中。实验结果表明,该算法不仅能抵抗帧删除、帧添加和重编码等攻击,也能抵抗常见的信号处理操作。     

基于相邻帧相关性的帧间宏块模式选择算法

H．264/AVC 在帧间运动估计/补偿编码过程中定义了7种帧间编码模式,并采用率失真优化全遍历策略来选择最优模式,这使计算复杂度急剧增加．针对这一问题,阐明了需对如何准确、快速地对块预测模式做出选择进行相关的研究．并就利用自然图像序列中相邻帧所表现出的强相关性提出了一种快速的帧间编码模式选择算法,通过计算部分编码模式来减少计算的复杂性．实验结果表明,该方法平均节省时间约18%,比特率平均下降约0．02%,而 PSNR 平均仅仅降低0．02dB．     

分布式压缩感知视频编码技术

介绍了典型的分布式压缩感知视频编码实现方案,并与基于信道编码的分布式视频编码进行比较. 阐述了分布式压缩感知视频编码理论基础,分析和总结了现有的分布式视频压缩感知结构. 对编码工具进行对比,指出了分布式压缩感知视频编码的特点. 剖析和展望了分布式压缩感知视频编码所需解决的视频序列稀疏表示、重建算法、码率控制等关键技术.     

H.264预测编码关键技术的研究分析

H.264是目前最新的视频编码标准,相对于以前的ITU-T视频编码标准和mpeg序列标准具有更高的压缩效率.编码效率的提高主要归根于精确的帧间预测编码,其中包括多种块模式,多参考帧运动估计和分数像素精度3种新技术的采用.对这些帧间预测编码技术进行研究和分析,主要是分析这些技术与H.264基本配置之间的比较.     

面向3D-HEVC的感知自适应环路滤波

提出一种基于感知的快速自适应环路滤波算法,利用最小可察觉失真模型和Canny算子将最大编码单元进行分类,对不同分类区域进行自适应环路滤波(adaptive loop filter,ALF)的性能评估和分析,在此基础上跳过所有非敏感平滑区域和敏感平滑区域耗时的ALF处理.实验结果表明,该算法能在视频主观质量和客观质量基本不变的前提下大大降低ALF编码复杂度,有效改善ALF性能.与现有高效ALF算法相比,该算法可在编码复杂度相当的情况下获得更好的主观视频质量.     

多视点视频编码中随机访问解码路径的联合计算方法

随机访问性能是评价多视点视频编码预测结构性能的一个重要指标,往往通过计算解码路径的复杂度来衡量. 该文提出一编码端和解码端联合计算的方法,通过对视频序列实际编码情况的统计来更新解码时的参考图像列表,进而获取更准确的参考帧信息. 实验结果表明,所提出的方法能准确地计算出所需的参考帧,且参考帧数量比现有方法更少,能有效提高随机访问性能.     

频率选择性衰落信道中一种OFDM-CANC的性能

结合OFDM 与协作网络编码,在频率选择性衰落信道中提出了一种正交频分复用-合作模拟网络编码(orthogonal frequency division multiplexing-cooperative analog network coding, OFDM-CANC) 方案. 采用网络编码提高协作中继系统的频谱有效性,同时以OFDM 的抗频率选择性衰落特性改善信道衰落对协作网络编码
性能的影响,并进一步提出一种基于此方案的最优系统功率分配策略. 理论分析和仿真分析表明,所提方案可改善信道的频率选择性衰落.     

面向多视点视频编码的宏块级码率控制

联合视频专家组针对多视点视频编码提出了JMVM参考模型,但该模型没有给出有效的码率控制方案. 该文提出一种多视点视频编码码率控制算法,分4 层进行比特分配和码率控制. 先根据相关性函数在视点间合理分配码率实现GOP(group of pictures)层的比特分配,然后根据分层B图像比特分配策略实现帧层的比特分配,最后根据拉普拉斯率失真模型实现宏块层的码率控制. 与JMVC 1.0相比,该算法能在保持图像质量的前提下进行精确的比特分配和码率控制.     

基于EMD优化NAR动态神经网络的地铁客流量短时预测模型

为了能够更加准确地实现地铁客流预测，提出了一种基于经验模态分解算法（empirical mode decomposition，EMD）优化非线性自回归（nonlinear auto regressive，NAR）动态神经网络的地铁客流量短时预测模型.分析地铁客流量数据后发现日客流量具有一定的变化规律，为此使用了基于时间序列的NAR动态神经网络，该网络具有优秀的非线性动态拟合能力和反馈记忆的功能.结合EMD经验模态分解算法优化NAR动态神经网络预测模型，以此来减少预测误差，提高预测精度.结果显示，EMD-NAR神经网络组合预测模型适用于地铁客流的短时预测，预测精度可达93%，具有较好的应用价值.     

基于双域联合编码和秘密共享的密文域可逆信息隐藏

针对如何提高可逆信息隐藏算法的安全性和嵌入容量的问题，提出了一种基于双域联合编码和密码反馈秘密共享的密文域可逆信息隐藏算法。首先，对图像进行中值边缘检测器（median-edge detector, MED）预测，计算最优水平l，并将像素分成可预测像素和不可预测像素；其次，使用双域联合编码分别在像素域和比特域上压缩辅助信息，以便提供更多的可嵌入空间；再次，使用密码反馈秘密共享技术将原始图像加密生成多个加密图像，并将辅助信息和多方的秘密数据嵌入到多个加密图像中；最后，根据提取的辅助信息，100%恢复秘密数据以及原始图像。实验结果表明，该算法显著提高了嵌入容量和安全性。     

用于TD-LTE系统的排序串行干扰消除迭代检测译码

针对时分长期演进多输入多输出系统中的多码字传输模式,分析自适应调制编码和混合自动请求重传对排序串行干扰消除检测顺序的影响,提出一种新型的排序串行干扰消除迭代检测译码算法,并分析该算法的复杂度. 仿真结果表明该算法能够有效提高系统吞吐量,且码字调制编码等级差异越大,MIMO阶数越高,该算法的性能增益越明显.