基于运动对齐预测模型的分布式视频压缩感知重构

为了提高分布式视频压缩感知（Distributed Video Compressive Sensing,DVCS）的率失真性能,文中提出根据视频非关键帧图像的时间相关性将帧内各块分为静止块与运动块两类,并对它们设定不同的测量率以提高压缩感知（Compressive Sensing,CS）捕获信息的效率.在重构过程中,提出运动对齐多假设预测模型进行重构,该预测模型在测量域内实现运动估计,并根据运动信息在参考帧内寻找到待重构块的若干候选匹配块,利用它们的线性加权和残差重构得到非关键帧图像的重构结果.仿真实验结果表明,文中所提出的DVCS重构算法能有效提升系统的率失真性能,与现有方法相比,在重构时间基本不变的情况下,获得更好的主客观视频重构质量.     

精细空间可伸缩视频编码方案实现

提出了一种新颖的空间可伸缩视频编码方案-精细粒度空间可伸缩编码。这种编码方案为空间可伸缩提供了精细粒度特性。方案使用比特平面技术,可以获得图像质量从低分辨率到高分辨率的转换,从而得到粒度的增加。另外,所提方案提供了一种灵活的嵌入式比特流,这样视频流可以被解码成从低分辨率到高分辨率的任何速率点。这种特性提高了互联网上视频流的编码效率,适应了有较大带宽波动的互联网。     

多参考预测链的时域可扩展性和抗错性

网络的带宽抖动和数据传输错误是影响视频传输的重要原因。该文提出了一种新的多参考帧图像预测的视频编码算法,即多参考预测链,使视频具有时域可扩展性和抗错性解决网络的这两个潜在问题。该算法中P帧之间的参考预测关系构成多条链状结构,使视频具有时域可扩展性。链间的不相关性使每个链可独立解码,从而增强了码流抗错性。该算法采用R-D框架动态的管理预测关系链,从而适合网络带宽的变化而获得最佳的终端视觉效果。仿真实验表明,采用多参考预测链编码的码流时域可扩展性的应用非常可行,且表现出较高的抗错性。     

An Anti-Recompression Video Watermarking Algorithm in Bitstream Domain

Following the popularity of digital video application, video copying and dissemination have become very easy; however, this makes video hacking and piracy a potential threat in video communication. Video watermarking technology can solve the problem of copyright protection, and thus, it has been extensively researched. The robustness of the video watermarking algorithm in the bitstream domain is poor, especially the anti-recompression ability, since the watermarked video may be compressed again before transmitting. Considering this, this paper proposes a video watermarking algorithm in the bitstream domain based on moving object detection. To increase the robustness of the watermarking scheme, the moving macroblocks that belong to the moving object in each P frame can be identified via the moving object detection algorithm. Then, watermark embedding in the moving macroblocks is performed using codeword substitution to ensure the consistency of the bitstream. Moving object detection and watermark embedding are independent and are both carried out in the bitstream domain by partially decoding the bitstream; this avoids the complete decoding and reconstruction of the video, making the method to be highly efficient. The simulation results confirm that the proposed method is robust against recompression and has little impact on the video visual quality and no influence on the bit rate.     

HEVC帧内率失真优化预测模式的并行流水线硬件设计

近年来，随着人们对视频数据需求的不断增加，视频的分辨率和帧率也在不断地提高，而实时视频序列的压缩编码速度往往受到帧率和分辨率的影响，分辨率和帧率越大，编码所需要的时间越长。为了实现更高分辨率和更高帧率的视频序列实时压缩编码，文中设计了一种新的帧内率失真优化预测模式的并行流水线硬件架构，该架构支持最大64×64编码树单元的帧内预测编码。首先设计了9路预测模式并行方案；然后，按照Z型扫描顺序实现以4×4块为基本处理单元的流水线硬件架构，并复用32×32预测单元的预测数据，用以代替64×64预测单元的预测数据，减少运算量；最后，基于该流水线架构，提出了一种新的哈达玛变换电路，用以实现高效的流水线处理。实验结果表明：在Altera Arria 10系列的现场可编程门阵列上，该9路模式并行架构仅占用75 kb的查找表和55 kb的寄存器资源，主频可以达到207 MHz，完成一个64×64编码树单元的预测仅需要4 096个时钟周期，最大能够支持1 080 P分辨率99 f/s全I帧的实时编码；与已有设计方案相比，文中方案能够用更小的电路面积实现更高帧率的1 080 P实时视频编码。     

帧存储器容量受限条件下编码视频码率变换的研究

提出了一种帧存储器容量受限条件下编码视频码率变换结构。在这种结构中，将压缩的参考图像存入帧存储器中以节省存储空间，同时通过截除适量与高频ＤＣＴ系数对应的码字以适应任意容量的帧存储器，而运动补偿直接在ＤＣＴ域实现，避免频域怀空间域转换所需的运算量，这种结构的性能随配置帧存储器容量的增加呈单调递增的关系，为存储器容量受限的情况下获得满意的变换图像质量提供了有效途径。     

Trifocal tensor based side information generation for multi-view distributed video code

Distributed video coding(DVC)is a new video coding approach based on Wyner-Ziv theorem.The novel uplink-friendly DVC,which offers low-complexity,low-power consuming,and low-cost video encoding,has aroused more and more research interests.In this paper a new method based on multiple view geometry is presented for spatial side information generation of uncalibrated video sensor network.Trifocal tensor encapsulates all the geometric relations among three views that ale independent of scene structure;it can be computed from image correspondences alone without requiring knowledge of the motion or calibration.Simulation results show that trifocal tensor-based spatial side information improves the rate-distortion performance over motion compensation based interpolation side information by a maximum gap of around 2dB.Then fusion merges the different side information(temporal and spatial)in order to improve the quality of the final one.Simulation results show that the rate-distortion gains about 0.4 dB.     

一种具有可分级转码能力的无线视频鲁棒传输方法

结合空时正交频分复用(OFDM)和转换编码技术,提出一种无线衰落信道下具有可分级转码能力的鲁棒视频传输方法.该方法可将高质量的MPEG-2压缩视频转换为低码率、低分辨率H.264可分级码流,以满足网络带宽和终端设备显示的要求.同时,考虑分级码流的重要性,转码输出的可分级码流经过分层空时编码的OFDM系统实现不对等保护传输.实验结果表明:在典型的随机突发错误的无线环境下,本文可分级转码能力的视频传输系统性能优于非分级转码的视频传输系统.     

基于剩余率失真信息的码率控制算法及其VLSI结构设计

引入JPEG2000图像片编码的实时剩余率失真信息,并用它和当前编码通道的率失真斜率在编码过程中判定当前编码通道是否被截断,使得Tier1编码和码流截断并行。最后还设计本算法的VLSI体系结构。实验结果表明：本算法在编码过程中实时截断编码码流,实时性高,资源损耗小;并且重建图像质量高。     

基于场景参考帧的预测帧刷新

为了阻止无线网络视频传输中由于丢包和误码而引发的差错扩散,提出了一种基于场景参考帧的预测帧刷新的抗差错策略.通过对视频序列的分割,对场景内需要同步刷新的视频帧进行基于场景参考帧的预测编码,获得相应预测帧,在编解码端同步场景标志和刷新标志,从而实现预测帧刷新.试验结果表明,与传统的I帧刷新策略相比,在需要高I帧刷新率的不可靠无线网络中,文中策略能够在保持相似重建视频质量的前提下,使帧比特率显著下降.     

一种基于互信息量的自适应快速视频编解码方案

为了对不同运动剧烈程度的视频序列提出一种重构质量高并且快速的自适应编码算法,引入视频序列的互信息量(mutual information,MI).利用视频序列帧间的互信息量自适应地调整运动向量估计和运动向量多重估计的门限值(absolute error,AE).通过大量的统计得出了互信息量与高通帧方差之间的关系,利用方差作为反馈进一步调整AE,从而实现了一种自适应快速算法.利用此算法同时达到了控制编码复杂度和重构视频质量的目的.实验数据表明,此种算法编码时间比传统运动补偿时域滤波(motion compensated temporal filtering,MCTF)结构缩短约15%,而重构视频的质量几乎没有下降.     

改进的用于增强层码流的差错鲁棒编码

在MPEG-4标准的视频流化框架中,精细的可伸缩性视频编码FGS是关键的编码技术。FGS编码框架所生成的分层码流具有可伸缩性和出错恢复能力,这使得FGS码流适合在易发生差错的信道中传输。由于增强层之间的关联关系,任何一个发生在增强层的传输差错都会导致大量接收到的增强层码字因不能解码而被丢弃。为此提出了在进行增强层的位平面编码时,使用再同步变长编码RVLC来代替变长编码,从而将错误的影响尽可能地限制在一个块中,以提高编码的鲁棒性。     

基于小波变换的图像空间可分级压缩编码算法

图像压缩算法如EZW和SPTHT都具有较高的压缩率,为了能使图像压缩编码算法同时具有较高的压缩率和良好的压缩性能,就SPIHT的算法进行分析,得出结论:随码率的增大,基础层所占的比率越来越低,同时,对包含边缘较多的图像,其基础层码率所占的比率也较低     

一种有效的JPEG2000压缩率控制算法

JPEG2000是一种新型的图像编码标准,它具有优于JPEG标准的率-失真性能.但JPEG2000标准的压缩后率失真(PCRD)优化算法效率较低,尤其在低比特率时JPEG2000编码的熵编码部分(EBCOTTier-1)将有很大一部分计算浪费,因为许多经过编码的比特流在经过JPEG2000压缩码率控制算法后被截断丢弃.提出一种有效的压缩码率控制算法,它利用率-失真斜率的两个属性得到优化的截断点,不需要所有的编码过程,并给出了整个处理过程.与JPEG2000原有的PCRD算法相比,所提出算法可以快速搜索到优化截断点并可减少存储空间尺寸,还可获得与PCRD算法几乎相同的图像质量.     

分级缩放技术在实时视频网络传输中的应用

针对高清视频信息的网络化传输存在高计算复杂度和图像还原质量较差的问题,提出一种基于分级缩放技术的视频网络化传输方案．该方案中,在发送端对视频信息进行分级缩小处理,经网络传输后,在接收端根据用户需求对视频信息进行分级放大处理．仿真结果表明该技术方案能够适应现有网络带宽条件,无需改变现有网络布局及路由交换设备等基础设施即可工程化应用．     

Bit-Depth Scalable Coding Using a Perfect Picture and Adaptive Neighboring Filter

Bit-depth scalability is a new research field in the on-going scalable extension of the H.264/AVC (SVC) video coding standard. The key point is to accurately predict the enhancement layer, whose bit depth is 10 or more, from the 8 bit base layer. An improved inter-layer prediction scheme for bit-depth scalability was developed that ensures compatibility with the standard and improves the encoding efficiency. The scheme uses a “perfect” 8 bit picture with an adaptive neighbor filter whose coefficients are optimized by minimizing the block distortion between the 8 bit reconstructed picture and the “perfect” picture to achieve a more precise 10 bit prediction based on the filtered picture. Double arithmetic precision is used to further improve the encoding efficiency. Experimental results show that the scheme outperforms the recent joint video team (JVT) proposal in the joint scalable video model (JSVM).     

分布式视频压缩感知中基于边信息及其支撑集的稀疏重构

文中提出了一种基于边信息及其支撑集的分布式视频压缩感知重构方案,它是建立在压缩感知和分布式视频编码理论的基础上,具有终端简单、采样/编码复杂度极低的特点.在该重构方案中,首先利用边信息构造当前（非关键）帧的冗余字典,为压缩感知重构提供稀疏表示方法;然后利用边信息估计的信号像素值和支撑集,辅助当前帧稀疏重构,提出了一种基于交替方向乘子的迭代算法以实现该重构优化问题的求解.实验结果表明,该重构方案能够获得较好的采样率和失真性能,主观图像质量也有所提高.     

基于H.264的多描述视频编码方案以及整帧丢失的误码掩盖

为增强视频传输的稳健性和提高视频传输的质量,提出了一种基于H.264的多描述视频编码方案以及整帧丢失时的误码掩盖方案。该方案在编码器端编码之前进行必要的预处理工作,利用标准的H.264编码器产生多描述码流及相关的编码信息,在解码器端解码之后进行必要的后处理,再根据接收到的编码信息进行多路视频的加权合成以得到较好的视频质量。整帧丢失时的误码掩盖方案利用其他描述正确解码的相应帧进行替换的方法,误码掩盖之后进行视频加权合成。实验结果证明该方案在各种条件下均取得了相当大的增益,特别是当2路视频质量相差较大时,增益可以达到2.38 dB,在发生整帧丢失的时,也有几个dB的增益。     

使用前景/背景区域率失真特性的码率控制方法

为提高视频编码器码率控制的性能,根据视频内容将视频帧划分成包含主要运动物体的前景区域和相对静止背景的背景区域,分析各区域的率失真特性,提出一种适用于H.264/AVC编码器的基于区域的宏块层码率控制方法. 比特分配中,根据宏块的区域信息确定加权因子,自适应地为重要宏块分配较大的目标比特预算. 不同区域使用对应参数的二次模型确定宏块量化参数(quantization parameter,QP),并以已编码宏块的QP为参考调整计算所得QP,以降低前景与背景区域间、相邻宏块间的编码质量波动. 宏块编码结束后,根据实际编码信息更新各区域的码率控制参数. 实验测试表明,提出方法能够有效降低实际码率与目标码率之间的相对偏差,提高编码效率和解码恢复视频的主观质量。     

基于主动丢帧的实时视频自适应传输

网络传输过程中的丢包现象会对接收端的视频回放质量产生严重的不利影响.为了尽量消除丢包对视频回放质量的影响,提出一种主动丢帧策略,即在视频数据发送之前根据当时的网络状态,选择性的丢弃部分不太重要的帧.仿真结果表明,这一策略显著改善了视频的回放质量,并有效地降低了网络发生拥塞的可能性.