H.264中搜索范围的自适应调整算法

为了降低编码的计算复杂度,提出一种H.264中搜索范围的自适应调整算法.首先利用时空相邻宏块的最佳搜索范围对当前宏块的搜索范围进行预测;然后根据相邻宏块的编码模式对预测的搜索范围进行修正;最后根据当前最佳大尺寸宏块模式与相邻宏块率失真代价的关系确定剩余小尺寸宏块模式的搜索范围.实验结果表明:该算法平均搜索点数节省了95.57 %,而平均峰值信噪比PSNR损失仅为0.033 dB.     

图像块自相似特征的快速分形编码算法

为了解决全搜索分形图像编码算法在编码过程中range块和domain块匹配特别耗时问题,定义了每个range块和domain块的自相似特征,由于在自仿射变换下最优匹配块间的自相似特征应该接近,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围仅限在与其自相似特征接近的domain块邻域内,变全局搜索为局部搜索.六幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.48d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0015)的情况下,平均耗时仅为全搜索分形编码算法的18.65%左右,而且也优于其他特征算法,所提算法达到了加快编码过程速度的目标.     

基于迭代控制搜索策略的分形图像压缩算法

针对分形图像压缩算法编码时间较长的问题,提出了一种基于迭代控制搜索策略的快速分形图像压缩(ICSS)算法.当值域块寻找匹配的定义域块时,通过分形码的迭代更新次数来控制搜索过程,设置搜索终止条件,去除搜索过程中的低效搜索和无效搜索;同时计算图像块相似度时采用等距采样图像进行降维处理,进一步降低计算复杂度.实验结果表明:与经典算法文献算法相比,本文算法在保持图像压缩比不变的情况下,能获得更好的重建图像质量,且编码速度显著提升.     

矿井监控图像的分形编码

针对井下光照度低,监控图像对比度低,平滑区域较多这一特点,为了提高煤矿井下监控图像的分形压缩编码的效率,采用了基于平滑块处理的分形编码算法。在进行分形编码时,预先设定图像D块及R块的方差阈值,将方差小于其阈值的所有D块剔除在码本之外,对于方差小于其阈值的所有R块不进行搜索匹配,而是直接赋以均值。实验研究结果表明:基于平滑块处理的分形编码算法比基本分形编码算法更有效。该算法的实现提高了分形编码的效率,有助于解决煤矿井下监控图像的低比特率传输问题。     

2-范数结束条件的分形图像编码算法

具有极好质量和压缩比的分形图像编码因其编码耗时而限制了它的应用.针对这个问题,本文提出一种快速分形编码算法,它运用图像块2-范数设计的结束条件来避免编码过程中的全搜索,对一个range块,能够在较小的搜索范围内找到它的最佳匹配domain块,匹配搜索过程可以提早结束,因而编码时间极大地减小.仿真实验显示,该算法能够大大缩短编码时间,同时实现和全搜索分形编码算法相近的重建图像质量.     

基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计

文章提出了一种基于离散粒子群优化算法的块匹配运动估计算法.该算法将块匹配运动估计的局域性搜索与离散粒子群算法的全局性搜索结合起来,并针对运动矢量的特点,采用了Gray码编码、运动矢量预测以及有效的迭代提前终止准则等策略,克服了以往快速搜索算法容易落入局部最优的问题,在获得与全搜索算法相近的搜索精度的同时,降低了平均搜索...     

基于起点预测的单位十字快速运动估计算法

复杂且耗时的运动估计运算给实时视频编码系统的实现带来了困难.为提高视频编码的实时性,文中分析了运动矢量的分布特性和空间相关性,提出了一种基于起点预测的单位十字快速运动估计算法.该算法结合提前中止准则,通过块匹配绝对误差比较法来选择起始搜索点,然后采用单位十字搜索模式进行搜索.实验结果表明,在保持图像质量基本不变的情况下,该算法搜索速度是三步法的3～17倍,是菱形搜索法的2～9倍,是自适应十字搜索法的1.19～4.42倍.该算法计算量小,实时性强,易于硬件实现,在小运动序列运动估计方面具有明显优势.     

视频压缩感知中基于菱形快速搜索的双匹配区域预测

多假设预测是视频压缩感知多假设预测残差重构算法的关键技术之一,但目前的多假设预测算法对运动剧烈的视频序列依然存在计算复杂度高且质量不佳的缺陷,而且由于观测值与真实信号是一对多的关系,只采用观测值的绝对误差和准则选择假设块容易引入噪声,从而限制了重构质量.针对这些问题,文中结合视频前/后景的运动特征,提出了基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设预测算法(MH-DS),即利用菱形快速搜索方式确定当前解码块的前景/后景的运动矢量,获得两个最佳搜索窗,从中搜索多假设匹配块组;在匹配过程中,采用融合最小均方误差和最大匹配像素统计的块匹配准则,以得到更相关的假设块.仿真结果表明,基于菱形快速搜索的双匹配区域多假设算法能够有效地降低重构端多假设预测过程的计算复杂度,与现有最优视频压缩感知预测-重构算法相比,提升了预测精度和重构质量.     

基于相似比的变邻域搜索的快速分形编码算法

为了解决基本分形图像编码算法中的编码过程特别耗时问题,通过定义每个range块和domain块的相似比,建立它与匹配均方根误差间的关系不等式,可把寻找range块的最佳匹配domain块的全局搜索变为近邻搜索.鉴于在自仿射变换下最优匹配块间的相似比值应该接近,但它们间的远近程度不一致,因此,每个range块的最优匹配块搜索范围应限制在与其相似比值接近的domain块变邻域内.四幅图像的仿真结果表明,它确实能够在PSNR降低0.103d B(其结构相似性SSIM值仅下降0.0004)的情况下,平均耗时仅为基本分形编码算法的38.97%左右,而且也优于可选特征算法,实现了加快编码过程速度的目标.     

方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法

为了解决Criminisi算法在图像修复过程中无法保证修复块的优先级顺序,从而导致修复质量不佳的问题,提出了方差约束因子耦合搜索区域判定模型的图像修复算法.首先,将待修复块分割为两个子块,通过子块的方差构建方差约束因子,并利用方差约束因子改进Criminisi算法中的优先权函数;然后,在二维直角坐标系中对损坏区域进行测量,根据测量结果选取损坏基准值,以构建搜索区域判定模型,确定最优匹配块的搜索范围;最后,引入SSD(Sum of Squared Differences)模型在搜索区域中选取最优匹配块,利用最优匹配块中像素点与待修复块中对应像素点的像素差值构造置信度更新模型,对置信度进行更新,实现图像的修复.实验结果表明,与其他图像修复算法相比,本文算法具有更好的图像修复视觉质量.