基于H.264感兴趣区域平稳视频主观质量的码率控制

为提高低延时低码率条件下的视频质量,提出一种H.264帧层和宏块层的码率控制算法,实现平滑主观质量和平稳缓冲区波动的一种新的权衡。帧层采用比例-积分-微分算法进行帧层码率分配;在宏块层建立一种新的基于运动外推的编码复杂度传播模型,在保证感兴趣区域具有平稳质量的前提下,在感兴趣区域和非感兴趣区域之间进行比特分配;在各区域中,根据编码复杂度传播模型,基于率失真优化选择宏块量化参数。仿真结果表明:和传统JM算法相比,感兴趣区域的质量波动可减少达35.5%～57.1%。该算法在保证较低缓冲区波动的前提下,具有平滑的主观视频质量。     

H.264/AVC中基于感兴趣区域的计算资源的优化分配算法

H.264/AVC视频编码标准在获得更高压缩效率的同时是以编码复杂度的提升为代价的。视频编码算法的高计算复杂度对于实时视频通信以及计算资源有限的应用场合都是巨大的挑战。该文提出了一种基于感兴趣区域的计算资源的优化分配算法。该方法利用人眼对图像不同区域敏感度的差异,根据不同区域的特点确定不同的计算复杂度级别和编码参数集合,将更多的计算资源优先分配给感兴趣区域,实现了计算资源的优化分配。实验结果表明:与标准算法相比,该算法在保证图像主观质量的同时减少了35%左右的编码时间,而客观质量仅下降平均0.2dB左右。     

基于H.264的码率控制算法

为了更好地控制视频压缩码流的输出,该文基于最新的视频编码标准H.264提出一种改进的码率控制算法.该算法解决标准中原算法码率分配过于平均和不能充分利用已编码帧历史信息的问题.该算法引入内容复杂度因子使得码率分配更加准确,并在预测量化参数时引入量化参数调整因子,根据已编码帧的历史信息更准确地调整当前帧要使用的量化参数.实验结果表明: 与原算法比较,该算法在更能准确控制码率的情况下,视频输出序列的峰值信噪比平均提高0.23 dB, 取得更好的码率控制效果,便于接收端获得更加稳定的压缩视频流.     

一种高效的H.264码率控制方法

针对H．264编码方案提出了一种实时的无需二次编码的比特分配和码率控制策略．在一个可以在模式选择前预测当前帧编码复杂度的码率模型基础上给出基于宏块条的码率控制策略，包括帧、宏块条的比特分配和量化级计算方法以及求取码率模型参数的自适应算法，并对场景切换进行了检测和处理．实验结果表明，与JVT提案中部分使用二次编码的码率控制方法JVT-E069相比，所提出的方法在相同条件下码率控制得更准确，并能获得较高的PSNR和主观视觉质量，特别在有场景切换的情况下PSNR可提高0．5dB．     

基于感兴趣区域的空域分辨率可调整方法

提出了基于感兴趣区域的空域分辨率可调整方法.根据感兴趣区域信息将原始输入图像划分为感兴趣区域和非感兴趣区域.对感兴趣区域图像按照原始图像的分辨率进行编码,对非感兴趣区域图像先进行下采样,并对下采样图像进行编码,实现了基于区域的分辨率可调整功能.实验结果表明:采用空域分辨率可调整方法的感兴趣区域的信噪比比整幅图像的平均信噪比提高1.9.与参照的传统基于感兴趣编码方式比较,平均信噪比提高了0.6的同时,平均编码率有40%的下降.     

基于场景切换的H.264码率控制技术

在H.264/AVC编码器中,由于采用了固定长度的图像组(GOP)结构,不能有效地处理视频序列中的场景切换,导致场景切换帧后续各帧编码质量严重下降。为了有效解决该问题,提出了一种自适应的码率控制算法,通过场景切换的快速检测方法检测视频序列中的场景切换,在场景切换帧处终止当前GOP并对GOP层的码率分配算法做出修正。仿真结果表明:采用该算法可以有效地降低场景切换对后续帧编码质量的影响,而且合理地分配码率资源,提高了整个视频序列的编码质量。在相同码率条件下,整体编码质量可以提高0.3-0.5dB。     

基于场景切换的H.264码率控制技术

在H.264/AVC编码器中,由于采用了固定长度的图像组(GOP)结构,不能有效地处理视频序列中的场景切换,导致场景切换帧后续各帧编码质量严重下降。为了有效解决该问题,提出一种自适应的码率控制算法,通过场景切换的快速检测方法检测视频序列中的场景切换,在场景切换帧处终止当前GOP并对GOP层的码率分配算法做出修正。仿真结果表明:采用该算法可以有效地降低场景切换对后续帧编码质量的影响,而且合理地分配码率资源,提高了整个视频序列的编码质量。在相同码率条件下,整体编码质量可以提高0.3~0.5 dB。     

H.264运动估计的自适应提前退出算法

为了克服视频编码标准H.264中运动估计运算量大的困难,针对H.264编码的特点,提出了利用4×4Hadamard变换信息进行全零块判断及对运动估计代价门限的自适应估计方法.在此基础上,给出了3个提前退出的判断准则以及结合提前退出技术的快速运动估计算法.实验表明,在编码性能损失很小的条件下,可以使得运动搜索块匹配的运算量在通常快速运动搜索算法基础上再下降30%～70%.同时,由于这种提前退出技术可以结合不同的快速运动估计算法,具有一定的通用性.     

基于H.264视频编码技术的研究

介绍和分析了H．264采用的新编码技术，诸如1／4和1／8像素精度运动估计，可变大小的图像分块。多参考帧，新的熵编码算法等．新编码技术的采用使H．264的编码性能得到大幅提升；通过与H．263编码模型的实验性能对比测试，比较分析了H．264新编码技术的优缺点．     

基于感兴趣区域AdaBoost分类器的视频车辆检测研究

近年来基于视频的车辆自动检测作为城市智能交通系统的一项重要技术一直受到关注.针对AdaBoost分类器目标检测所存在的漏检、误检和计算量过大等问题,提出一种基于混合高斯模型运动区域提取和Haar-like特征的AdaBoost级联分类器的交通视频车辆检测算法,首先通过建立混合高斯模型对运动目标的总体区域进行检测,进而提取基于车辆运动的感兴趣区域,再对其进行基于Haar-like特征的区域AdaBoost级联分类,实现对运动车辆的检测.由于采用了基于运动区域提取和分类相结合的检测模式,通过混合高斯背景模型较准确的提取出ROI作为车辆的候选区域,约束了每帧的搜索区域,使AdaBoost分类器的目标检测更具针对性,提高了检测的准确性,降低了漏检率;同时也减少了分类算法滑动窗口扫描所需要的时间,提高了检测速度.实验结果验证了所提出算法对复杂交通环境车辆检测的适应性和有效性.     

Complexity scalable control algorithm for intra coding in H.264 under energy constraints

In this paper,the complexity of intra coding is first analyzed so as to achieve a weight of complexity measurement for each intra mode.Then.a new complexity sealable control algorithm for intra coding in H.264 is proposed,based on the rearrangement of the order of candidate modes and an efficient complexity allocation and control(CAAC)scheme at the macroblock(MB)level.The candidate modes of each MB ale rearranged according to the local-edge information.Experimental results show that our proposed algorithm can make an appropriate cut-off point of the candidate modes sequence adaptively according to the current energy condition of a mobile device,so as to adjust the complexity at any level while maximizing the video quality,which can prolong the operational lifetime of the battery with minimum degradation in video quality.     

视觉感兴趣区的提取及其在视频图像质量评估中的应用

通过主观眼动跟踪实验和客观Itti模型分别研究了视频图像的感兴趣区域提取问题.通过研究眼动跟踪实验数据与视频图像的时间同步问题和适当选取人眼在观察视频时所能接受的感兴趣区域个数,分别得出了主、客观实验的视频图像感兴趣区权重矩阵.在此基础上,在传统图像质量评估方法峰值信噪比(PSNR)中加入主观眼动跟踪实验和客观Itti模型得出的感兴趣区权重矩阵,分析和比较了2种感兴趣区权重矩阵对PSNR的影响.实验证明,通过参数设置,主观眼动跟踪实验和客观Itti模型提取的感兴趣区权重矩阵对 PSNR都有明显的改善,改善后的模型不但保持了传统方法的简易性,同时也提高了其与主观感知的相关性.     

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...     

Investigation of Exact Truncated Data Image Reconstruction Algorithm on Parallel PI-Line Segments in Fan-Beam Scans

Some novel reconstruction algorithms have recently been proposed to solve the problem of re-construction from transverse truncated projections of fan-beam scans. This paper introduced and reformu-lated the exact backprojection-filtration (BPF)-type reconstruction algorithm for fan-beam scans based on Zou and Pan's work. Subsequently, a legible and implementary BPF algorithm for region-of-interest (ROI) reconstruction is presented using projection data truncated not only in angle-scanning but also in the trans-verse direction. The algorithm can be widely used for fan-beam full-scans, short-scans, or super-short-scans. The algorithm uses less projection data than the preceding super-short-scan. The algorithm is implemented using the Shepp-Logan phantom and some primary results are presented. Some new discoveries and impli-cations of ROI reconstruction from truncated data are discussed, which suggests that the BPF algorithm can be used in the ROI reconstruction from truncated projections.