基于零检测和矢量滤波的帧频提升算法

针对格式转换领域提出了一种自适应帧频提升算法.该算法通过使用改进的三步搜索(ITSS)算法进行运动估计,并引入零检测和矢量滤波器对运动矢量进行修正.另外,运动补偿过程中采用的自适应加权算法可以有效地消除噪声的影响,保持图像中的运动边界的同时有效减小插值误差,增加适用性,提高图像质量.实验结果表明,该算法计算简便且易实现,具有较好的信噪比和视觉效果.     

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.     

基于块匹配的运动矢量可靠性分析

为了改善目前对于运动矢量分析还较笼统的现状,获得对运动矢量场更为直观和定量的分析,运用贝叶斯定理,设计一种新型的基于运动矢量后验概率计算的矢量可靠性分析算法.利用贝叶斯理论中关于决策分析的思想,结合视频信号的特点和相关理论,计算运动矢量的后验概率,作为对矢量可靠性判断的依据,并据此优化运动补偿策略,提高去隔行效果.实验结果表明,用该法对运动矢量场进行分析,可得出对运动估计算法客观定量的分析结果,同时有助于矢量类去隔行算法的改进.运动矢量可靠性分析方法增强了块匹配运动估计算法的可分析性,有助提高运动补偿算法的鲁棒性和高质量地重建图像.     

一种用于H.263的快速块匹配算法

针对可视电话等低码率运动图像的特点,在Ｈ．２６３等低码率压缩图像编码的运动估计中,对传统的三步搜索法进行了修正,提出并实现了一种快速的块搜算法。实验结果表明：在保持信噪比、压缩比基本不变的条件下,有效地提高了编解码速度,改善了实时性能。     

基于运动矢量可靠性分析的视频全局运动估计

视频全局运动估计通常根据图像的运动矢量场来决定,而前景或背景中不可靠的运动矢量对运动估计的结果影响很大。为了提高估计的准确度,提出了一种基于运动矢量可靠性分析的全局运动估计算法。该算法通过对当前帧的运动矢量场进行可靠性分析,提取图像块的匹配特征并用支持向量机的方法将运动矢量分成可靠与不可靠两类,剔除不可靠的运动矢量,用可靠运动矢量建立全局运动的线性参数模型,通过线性迭代最小二乘法求解估计参数。实验结果表明:该算法相比传统方法能够更好地消除前景或背景中不可靠运动矢量的影响,特别是在采用传统方法误差很大的情况下,该算法的结果仍十分准确。     

一种基于运动矢量的Mpeg 2视频数字水印的改进算法

研究一种改进的基于运动矢量的Mpeg 2视频水印技术.利用Mpeg 2标准的压缩方法及视频流的特点,在分析Jordan提出的基于运动矢量的视频水印算法的基础上,结合人眼视觉特点,根据视频运动矢量的幅值大小和图像纹理均匀程度,选择在帧间编码块中嵌入水印的位置,在运动矢量中嵌入水印.仿真实验结果表明,新算法能更合理地将水印嵌入Mpeg 2视频流中,视频序列平均信噪比较原算法提高12%～21%,并且提取的水印要明显好于原算法.     

一种适用于甚低比特率视频编码的运动估计技术

提出了一种有效的适用于甚低比特率视频编码的运动估计新技术。通过强加一定的空间连续性准则使得运动场结构更加平滑,并且将具有相同运动矢量的相邻图像子块合并为一组,对于这一组中的所有图像子块,只需传输一个运动矢量及简单表示组中各图像子块位置的信息。这样可减少对运动矢量编码传输的代价,同时又得到类似于采用经典块匹配技术所得的预测误差。     

基于半像素运动信息的快速超分辨率图像重构算法

提出了一种全新的、利用半像素运动信息进行超分辨率重构的快速算法．该算法连续两次使用了图像的一维统计特性：第一次将图像分为运动区域和背景区域;第二次针对运动区域估计各像素的运动范围．在对运动区域进行运动估计和运动补偿后获得Ⅳ个运动补偿图,最后结合背景区域,利用数据融合技术获得超分辨率的重构图像．试验结果表明,该算法计算量小、复杂度低,无论是最小均方误差,还是信噪比或峰值信噪比,均好于传统的双线性内插法．     

区域运动相关性的运动估计方法

研究了一种基于区域运动相关性的运动估计方法．提出在块匹配运动估计中,对于运动相关性好的块根据相邻块或前一帧图象的运动预测出它的初始运动矢量,然后在小范围内搜索,做运动矢量的优化．对传统的全局搜索块匹配运动估计算法,给出了提高运动矢量一致性的修正准则．算法根据前帧运动估计误差来决定是否对当前块运动作预测,避免了运动估计误差的扩散．实验结果表明,文中算法所得的运动矢量一致性远高于传统全局搜索块匹配法所得的结果,同时能保持和全局搜索法相媲美的预测质量,而运算时间则有较大幅度减小．     

多分辨率运动估值的改进算法

多分辨率运动估值和补偿算法是一种广泛应用于小波视频编码器的时间冗余的算法,针对其运动矢量编码效率低及采用全搜索方法、运算复杂度较高等问题,提出了一种基于区域分割的多分辨率运动估值算法。该算法具有如下特点：①充分利用了小波分解后各子带所表征的运动结构的相关性,有效地提高了运动矢量的编码效率;②通过对视帧小波分解后的低通子图像进行静止和运动区域分割,以分割结果指导运动估值过程,在有效地减少运动估值时间消耗的同时,进一步提高了运动矢量的编码效率;③在码率受限的情况下,重建图像的质量得到提高。实验结果表明文章所提出算法是有效的。     

H.264视频编码快速宏块模式选择策略

分析了表征前一帧各块运动特征的统计信息(包括各宏块误差值和运动矢量),并以该统计信息预测当前帧各块的运动特征,提出了一系列基于统计信息、宏块分类和自适应判决门限的提前选择某模式为最优模式的快速模式选择策略. 实验数据表明,快速算法能够以43%的计算时间,达到与JM12.2中原参考算法近似的峰值信噪比和码率性能.     

视频稳像评价方法研究

为有效地完成视频稳像评价任务,根据摄像头状态及场景中有无运动目标,将视频分为四类,并对每一类视频的稳像评价难点进行了分析。针对摄像头运动的条件下,峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)无法正确评价视频稳像效果的问题,提出了基于全局运动矢量角变化(variation of intersection angles,VIA)的方法来衡量两段视频的稳定程度。由于场景中运动目标对PSNR及VIA的计算均有影响,针对固定背景存在运动目标的情况,提出了基于背景重叠区域的PSNR方法;而在动态背景条件下,通过筛选运动目标上的运动矢量,有效去除前景运动目标对于全局运动矢量计算的干扰。实验证明,提出的评价体系,能够在不同类别的视频中去除运动目标带来的干扰,正确评价各类视频的稳像效果。     

IP电视中的视频转码技术

为了使带宽不同的用户能通过互联网观看数字电视节目,提出了一种将卫星数字电视网络直播的IP(in ternetprotoco l)电视应用方案,采用运动矢量重估计技术来实现M PEG(m ov ing p icture experts group)-2视频到低码率的M PEG-4视频的实时转换,从而避免用户带宽的限制。提出了一种运动重估计算法,通过建立运动矢量反向查找表,利用相似宏块重叠面积来优化候选运动矢量的搜索过程,用帧内相邻宏块运动矢量进行估计等方法,显著提高视频转码效率并保证质量。实验结果表明:在视频转码过程中,与采用PM V fast(pred ictive m otion vector fie ld adaptive searchtechn ique)搜索算法相比,该算法能节省40%左右的编码时间,而峰值信噪比降低不足0.3 dB,显著提高了转码效率。     

基于感兴趣区域的H.265样点自适应补偿算法优化

针对目前H.265环路滤波器样点自适应补偿(sample adaptive offset,SAO)算法复杂度高、计算量大的问题,提出了一种基于人眼感兴趣区域的样点自适应补偿技术.人眼感兴趣区域在视频的空间域对应纹理复杂的区域,在时间域对应运动剧烈的对象.利用图像的时域和空域的二维信息,使用编码单元深度和运动矢量分别检测纹理复杂区域和运动剧烈的对象,结合深度和运动矢量将视频帧划分为人眼不感兴趣、较感兴趣、很感兴趣3种类型,并分别采用不补偿、弱补偿和强补偿的SAO算法,从而在总体上减少自适应补偿的计算量,提高编码效率.实验表明,所提算法可使样点自适应补偿编码时间平均减少61.47％,而峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)仅有0.033 dB的降低.     

减小帧内编码分辨率的快速算法

随着H.264视频编码标准的应用,转换编码的难度也越来越高. 为了提高帧内编码图像分辨率减小的速度,提出了一种基于方向性的快速算法. 实验结果表明,该算法在很少的图像质量损失下能节省23%的重新编码时间,从而提高了转换编码的实时性及带宽变换能力.     

一种基于梯度的非完整十字钻石模型搜索算法

十字钻石模型搜索算法利用了视频序列运动矢量的十字中心分布特性．作者在此基础上,增加了梯度信息,提出了一种基于梯度的非完整十字钻石搜索算法,在保证信噪比的情况下可使平均搜索点数大幅度降低．     

一种新的运动估计算法

基于搜索起点的预测和梯度下降搜索,提出了十字交叉梯度下降搜索(CCGDS)算法。该算法根据运动矢量的中心分布特性设计了相应的匹配搜索模板。仿真结果表明:该算法可以用较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,且在搜索速度与搜索效果方面优于三步法(TSS)、四步法(FSS)和钻石法(DS)。     

A new adaptive fast motion estimation algorithm based on local motion similarity degree (LMSD)

In the motion vector field adaptive search technique (MVFAST) and the predictive motion vector field adaptive search technique (PMVFAST), the size of the largest motion vector from the three adjacent blocks (left, top, top-right) is compared with the threshold to select different search scheme. But a suitable search center and search pattern will not be selected in the adaptive search technique when the adjacent motion vectors are not coherent in local region. This paper presents an efficient adaptive search algorithm. The motion vector variation degree (MVVD) is considered a reasonable factor for adaptive search selection. By the relationship between local motion similarity degree (LMSD) and the variation degree of motion vector (MVVD), the motion vectors are classified as three categories according to corresponding LMSD; then different proposed search schemes are adopted for motion estimation. The experimental results show that the proposed algorithm has a significant computational speedup compared with MVFAST and PMVFAST algorithms, and offers a similar, even better performance.     

DCT域的一种转码算法

介绍了DCT域转码的原理,并提出了在DCT域进行转码的一种算法,主要包括在DCT域中进行运动补偿,降低空间分辨率以及运动矢量的重新估计和选择宏块编码模式的算法.