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。     

序列图像帧间预测技术的研究

在视频压缩领域,帧间预测技术占有十分重要的地位。在简要介绍两种帧间运动估计/补偿模式基础上,该文重点讨论了局部运动估计中块匹配算法的应用和Sprite编码中的全局运动估计算法,提出一种"改进的分级块匹配法",并结合Sprite编码实现序列图像帧间压缩。大量实验表明,采用这种局部和全局相结合的预测算法,可以减少搜索时间,提高图像压缩质量和压缩比,是视频压缩可以输出甚低码流的有效手段之一。     

基于编码比特数和EPZS的快速运动估计方法

H.264视频编码采用快速帧间模式判决和运动估计算法,显著提高了编码效率,利用多分辨率运动估计方法和率失真模型结合编码比特数来加快搜索过程,可以减少编码时间和计算量。实验表明,在视频质量不下降的同时,在EPZS算法基础上显示了更好的性能。     

基于Motion Skip模式的低时延随机访问多视点视频编码方法

为了实现多视点视频编码的低时延随机访问,优化多视点视频随机访问性能,提出一种改进的多视点视频编码方法.该方法首先修改anchor帧图像视点问的预测关系,将视差补偿预测应用于anchor帧图像,而对non-an-chor帧图像仅采用运动补偿预测;其次,根据视点间图像的运动信息具有高度相关性原理,对non-anchor帧图像应用基于自适应运动矢量精细化的Motion skip模式来优化其运动补偿预测性能.实验结果表明,文中所提的多视点视频编码方法在保证高压缩效率的前提下,具有较低的计算复杂度,并提高了视点的随机访问性能.     

一种嵌入式小波四叉树帧间编码算法

提出了一种新的嵌入式小波四叉树帧间编码算法。算法对于运动补偿余量误差帧首先进行小波变换,并选取适当的阈值,用重要图表示大于该阈值的重要系数。根据残差帧小波系数的统计特性,用四叉树方法编码重要图,并对重要系数作位面编码,生成嵌入式码流。实验表明,与EZW,ZTE等算法相比较,该算法编码效率高,复现图像质量好。     

一种预测三步搜索算法

提出了一种用于运动估计的预测三步搜索(PTSS)算法，它是基于三步搜索(TSS)算法，同时充分利用了运动向量场的空间和时间相关性的一种块匹配运动估计算法。该算法特别适用于视频格式转换的运动补偿插值。实验结果表明，与传统的TSS、新三步搜索(NTSS)、全搜索(FS)算法相比，利用PTSS算法补偿得到的图像帧，其图像的主观质量有明显的提高，具有更加平滑的运动矢量场，且图像帧同原始帧之间的最小平方误差(MSE)最小。     

一种基于小波和低复杂度矢量量化的视频编码算法

提出一种新的基于小波和低复杂度矢量量化的视频编码算法。利用子带间的相关性,通过同方向跨带矢量中部分低频系统分量间失真的计算代替整个失真的计算,将矢量量化器的计算复杂度降低了７６‰;通过最低频子图像的运动矢量去预测蓁子图像的位移矢量,极大地降低了运动补偿的复杂度。     

极低码率视频编码中的帧间预测

介绍了ＩＴＵ－Ｔ极低码率视频编码标准Ｈ．２６３建议及其为降低图像传输码率、提高图像质量所作的算法改进。重点讨论了Ｈ．２６３帧间预测编码中的运动估计和运动补偿技术，对非限制运动矢量模式、ＰＢ－帧模式和高级预测模式等算法作了一些深入探讨，进行了Ｈ．２６３算法的计算机模拟，并给出计算结果。     

一种改进的三维小波视频编码

考虑到三维小波变换系数沿时间频带和空间频带的统计特征变化不同,首先定义了一种分级时-空小波树,以有效利用帧内相关性与帧间相关性的差异,提高对时间低频子带内的空间高频子带的小波系数编码效率,然后将它应用到修正的三维SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Tree)编码算法中,进而提出了一种改进的三维小波视频编码器,低比特率的测试结果表明,改进后的三维SPIHT视频编码器性能上优于H.263.同时,该编码器也具有渐近式传输所期望的嵌入特性,可以实现比特率精确控制,满足 定速率传输视频应用的需要。     

一种基于小波变换的矢量量化方法

该文提出了一种基于又正交小波的矢量量化编码方法。该方法充分利用了不同尺度间小波系数的相关性并采用自组织特征映射神经网络进行矢量量化。实验表明,该方法获得了较高的编码效率和重构图象质量。     

H.264的帧间预测改进

帧间预测采用基于块的运动补偿,从一个或者多个先前编码的图像帧中产生的一个预测模型。这种以一种预测帧之间允许达到更高的压缩率、使得相邻帧在时间上具有冗余的优势,并给出了帧间编码的基本预测模板。     

基于RGB彩色空间的运动补偿与分形相结合的视频压缩方法

提出基于RGB彩色空间的运动补偿与分形压缩技术相结合的方法.该方法先区分出彩色视频序列的I帧和P帧,同时分别分离出R、G、B三种颜色;其次对于I帧每种颜色均单独采用分形图像压缩算法进行编码,对于P帧每种颜色均通过运动补偿进行预测编码,得到运动误差,而这些运动误差的数值是很小的,有很大的相似性,此时采用自适应四叉树的分形视频压缩方法来对运动误差进行编码.实验结果表明,与传统的分形视频压缩相比,该方法能够在保证压缩质量的情况下大幅度地提高压缩比.     

双向预测运动补偿及其在数字视频编码中的应用

双向预测法是根据目前活动图象压缩编码方案中所广泛采用的图象组（ＧＯＰ）结构（即包含Ｉ、Ｐ、Ｂ３种类型图象的编码结构）而提出的一种新型的运动补偿方法．论文详细讨论了在数字视频压缩编码中运用双向预测法的各种运动补偿方式．通过对编码效率和实现复杂度的综合比较，给出了一套适于数字视频压缩编码的实用双向预测运动补偿方案．结果表明，双向预测法可显著提高图象编码效率，其运动补偿性能明显优于传统的单向预测法．     

H.264中基于编码模式的自适应重叠块运动补偿

为进一步提高视频压缩效率,该文将重叠块运动预测补偿与H.264视频编码框架中的可变大小块运动预测相结合,根据不同块的编码模式,自适应调整重叠块运动补偿的加权系数。实验结果表明,该文提出的基于编码模式的自适应重叠块运动补偿对于较复杂的序列,在较高目标码率下,最大编码增益可达0.21dB,显著提高了H.264的编码效率。     

H.264中基于编码模式的自适应重叠块运动补偿

为进一步提高视频压缩效率,将重叠块运动预测补偿与H.264视频编码框架中的可变大小块运动预测相结合,根据不同块的编码模式,自适应调整重叠块运动补偿的加权系数。实验结果表明,所提出的基于编码模式的自适应重叠块运动补偿对于较复杂的序列,在较高目标码率下,最大编码增益可达0.21 dB,显著提高了H.264的编码效率。     

视频编解码器的实现与优化技术研究

以ADI公司的blackfin系列芯片为例,结合该系列芯片特点,为实现一个高效的视频编解码器,详细探讨了视频编码中的核心模块运动估计的实现技术及其优化算法。     

运动惯性信息在视频编解码中的应用

为了改善视频编解码器的性能,提出了一种惯性预补偿技术,可以跟踪由物体运动惯性引起的视频序列在时域上的相关性。借助这种技术,为视频编码器的运动估计单元寻找到相当精确的初始运动矢量,给运动补偿结果带来近1dB的增益。同时,结合简单的前背景分割,这种预补偿技术可以使解码端在仅使用块运动矢量的情况下得到比传统帧插值技术更平滑的重建效果,有效地提高了视频回放的帧率。H.263编解码器的实验表明:上述方法可以提高视频编解码器的实际性能。     

基于分形的实时视频压缩方案

主要从缩短编码时间出发,采用ＳＴＳ（自变换系统）模型,引入非线性映射,结合运动补偿,探讨了一个有望应用于实时视频处理的分形压缩新方案。实验表明,这种方案在平均压缩率和信噪比可接受的情况下,能够大幅度减少编码时间。     

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...