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1.
针对由于信道噪声而带来的压缩视频数据不能保证被可靠传输到目的地址的问题,本文基于广泛应用的H.264视频压缩标准,对当前压缩视频进行错误检测和定位,并在解码端利用已经接收的正确信息对视频数据进行重构,提高了视频解码的质量。 相似文献
2.
在对EPZS和UMHexagonS快速运动估计算法分析研究的基础上,提出一种改进的运动估计算法.该算法采用UMHexagonS的多层次搜索思想,对EPZS算法的钻石模形作适当的变形,有效降低了运动估计的时间.分别应用FS、EPZS、UMHexagonS和改进算法对3种典型的标准图像序列进行测试.测试结果表明,改进算法的图像质量虽略有下降,但运动估计的时间只是FS的30%~40%,EPZS的70%~90%,UMHexagonS的85%~95%. 相似文献
3.
何书前 《海南师范大学学报(自然科学版)》2006,19(3):229-233
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. 相似文献
4.
针对H.264码率控制中不适当的位分配,提出了一种有效的码率控制位分配算法.该算法采用线性加权函数修正P帧编码后的缓冲级别,通过调整量化参数进行基本单元层的位分配.实验结果表明,在相同的条件下,该算法与H.264JM95中的码率分配算法相比对目标位的控制更精确,并能获得较高的峰值信噪比,同时也能使视频的主观质量得到有效的改善。 相似文献
5.
H.264是新一代视频压缩编码标准,具有很高的压缩率,但其算法的复杂度较高,其中运动估计部分耗时最多.为了减少运动估计的时间,较详细地介绍了一种新的快速搜索算法,通过与传统的搜索算法的实验比较,可以看出新的快速搜索算法不但大大缩短了运动估计的时间,而且可以得到优质的图像,具有很高的应用价值. 相似文献
6.
针对传统信息隐藏方法须通过修改载体以嵌入秘密信息所带来的安全性问题,提出一种基于图像分类与尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)提取无载体信息隐藏的方法。首先通过快速区域卷积神经网络将原始图像库进行分类处理,生成不同种类的子图像库;然后利用图像SIFT特征点的方向信息设计一个感知鲁棒的哈希方案,并使用该方案计算出每个子图像库中图像的哈希值,将所有子图像库中的图像全部映射成相应的二进制哈希值;最后将秘密信息分割成若干个片段,通过对比秘密信息片段与所有的图像二进制哈希值,从子图像库中检索出与秘密信息片段相符的图像,将其作为含密图像传送给接收方,完成信息隐藏过程。接收方接收到全部含密图像后,根据约定的哈希方案提取秘密信息。实验结果和分析表明,该方法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、图像缩放等攻击具有较强的鲁棒性,且隐藏容量较高。 相似文献
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网络信息有3类,分别用于描述客观世界、记录人类行为、描述虚拟世界。现有信息隐藏技术大多以第1类信息为载体,以轻微修改载体数据的方式进行隐蔽通信,并保证感知逼真与统计逼真。该文在总结载体修改式信息隐藏的基础上,重点探讨以后两类信息为伪装的非载体修改式的新型信息隐藏方法,介绍了适合于特定载体类型的半构造式信息隐藏、完全构造式信息隐藏及行为信息隐藏的基本形式与代表性方法。信息隐藏的形态在新的网络环境下将不断发展变化,各种信息媒介均可作为秘密信息的伪装,因此努力开展新型信息隐藏研究将大大有助于占据新时期信息战的主动地位。 相似文献
8.
H.264关键算法模块的研究与实现 总被引:1,自引:2,他引:1
首先对H.264各个关键算法模块的原理进行了分析,通过与H.263、H.263+的比较分析,得出其优点;然后阐述如何利用VisualC++6.0实现这些算法模块;最后通过实验证明,利用H.264关键算法模块设计的软件编码器能达到更高效的压缩比、信噪比和编码速度,具有一定的实用价值. 相似文献
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论述了UDP协议的工作原理,以开源H.264算法为核心,研究了H.264编解码算法在PC机及编码算法在DSP芯片上的应用.实现了基于UDP协议的PC和DSP的T264编解码网络摄像机的功能,获得了良好的效果. 相似文献
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本设计采用Matlab程序,根据信息混合算法,设计信息隐藏于数字图像中,用户可任意改变混合参数,即可观察信息隐藏效果及计算出混合图像与载体图像均方根误差和,并可根据需要存储结果,分析特征.这种图形化、可视化,形象直观便于理解图像隐藏处理过程和算法模型的物理特征.本设计开发目的是给数字图像处理的学习与分析研究提供一个软件平台. 相似文献
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介绍一种基于bag-of-words(BOW)模型的无载体信息隐藏方法。该方法使用BOW模型提取图像的视觉关键词(visual words,VW)以表达待隐藏的文本信息,从而实现文本信息在图像中的隐藏。首先使用BOW模型提取图像集中每幅图像的VW,构建文本信息的关键词和VW的映射关系库;然后把每幅图像分为若干子图像,统计每一幅子图像的VW频数直方图,选择频数最高的VW表示该子图像;最后根据构建的文本关键词和子图像VW的映射关系库,搜索出与待隐藏文本信息存在映射关系的子图像序列,将含有这些子图像的图像作为含密图像进行传递。实验结果和分析表明,该隐藏算法在抗隐写分析、鲁棒性和安全性方面均有良好的表现。 相似文献