基于边缘的面向虚拟视绘制的深度编码算法

深度图由锐边缘包围纹理的匀质区域组成, 因此边缘信息对于虚拟视的绘制至关重要. 由于深度图不同区域的失真会对绘制虚拟视质量产生不同的影响, 提出一种基于边缘的面向虚拟视绘制的深度编码算法. 将深度图划分为边缘区域和平坦区域: 对于边缘区域, 采用全搜索策略, 以提高边缘区域的编码质量; 对于平坦区域, 采用SKIP模式和16×16模式, 以提高编码效率. 除此之外, 在去块滤波中, 提出一种利用纹理图和深度图边缘相似性的可保护深度图片边缘的中值三边滤波器. 实验结果表明, 与JM编码方案相比, 该方法在码率基本不变的前提下, 提高了编码效率和虚拟视绘制的主观质量.     

H.264视频编码中的快速失真与速率估计算法

H.264视频编码标准采用率失真优化技术追求更高的编码效率。针对每一个宏块,编码器需要遍历多种帧内和帧间模式,复杂度较大,提出了模式选择中速率和失真的快速估计算法。该算法省去了模式判决中的反变换和熵编码过程,利用频域系数来直接估计宏块的编码失真和速率,且失真的估计能适于不同的宏块类型,速率的估计能自适应于视频的内容。仿真结果表明,对于多种类型的视频序列,该算法相对于参考算法能够提供较高的估计准确度,在保持编码率失真性能下降不多的条件下,节省了约35%的模式决定时间。     

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。     

基于像素递归失真估计的率失真优化模式选择算法

为了改善视频数据在差错信道上传输的鲁棒性,结合H.264/AVC标准的多模式划分特点,提出了一种基于像素递归失真估计的率失真优化模式选择算法。该算法针对H.264/AVC中的多种帧内和帧间预测模式,对像素的递归失真估计方法进行改进,准确估计了差错环境下的视频失真,并采用二次率失真模型预测运动补偿编码的总码率以进行运动估计,最后运用率失真优化模型进行编码模式判决。实验结果显示,相对于H.264参考软件的模式选择算法,该算法提高了视频的差错恢复性能,能有效改善视频传输的鲁棒性。     

抑制编码误差扩散的深度图帧内编码

为进一步提高深度图编码的质量和三维视频虚拟的合成质量,提出了抑制编码误差扩散的深度图帧内编码方法.首先根据深度图的特性将深度图划分为平坦区域和边缘区域,并分析这两个区域的误差扩散特性.基于此特性,在宏块的率失真优化计算中,利用修正值修正易引起误差扩散的块或子块,使其后续大量受误差扩散影响的块或子块具有较低的率失真代价函数.实验结果表明,与JMVC8.5的帧内编码方法和基于分割的帧内预测方法相比,文中方法虚拟合成的平均峰值信噪比分别提升0.30和0.25dB.     

基于H．264的率失真优化技术

率失真优化技术是视频标准的关键技术之一,决定着图像质量的好坏。视频标准H．264从运动估计和宏块编码模式两个方面进行了优化,从而保证了图像的质量,节省码率,使得整体编码性能得到了显著提高。     

H.264视频编码中的快速失真与速率估计算法

H.264视频编码标准采用率失真优化技术追求更高的编码效率。针对每一个宏块,编码器需要遍历多种帧内和帧间模式、复杂度较大;提出了模式选择中速率和失真的快速估计算法,该算法省去了模式判决中的反变换和熵编码过程,利用频域系数来直接估计宏块的编码失真和速率,且失真的估计能适于不同的宏块类型,速率的估计能自适应于视频的内容。仿真结果表明,对于多种类型的视频序列,该算法相对于参考算法能够提供较高的估计准确度,在保持编码率失真性能下降不多的条件下,节省了约35%的模式决定时间。     

率失真理论及在H.264/AVC中的应用

率失真理论主要是研究在限定失真条件下能够恢复信源符号所需的最小信息率.本文首先分析视频图像编码中的率失真思想,接着具体分析目前最先进的视频编码标准H.264/AVC中是如何利用率失真理论来指导编码以获得较高的编码性能的,并具体分析率失真优化理论在运动估计和宏块编码模式选择中的具体应用,最后给出了H.264/AVC验证模型JM12.2中的宏块编码的率失真优化算法的实现流程.     

基于二项式比特率计算模型的时变信道

针对H.264无线视频通信中的编码比特率问题,在一般的二项式计算模型理论的基础上,分析了比特率计算模型和均方差失真模型,并建立了编码比特率量化参数和宏块帧内刷新率的关系,提出了码率控制的新思想.该方法不仅能够在给定的网络带宽下,自适应地调整比特分配和量化参数,防止缓冲区的上溢和下溢,而且运用率失真优化求解方法精确地控制编码比特数,从而使帧内宏块级分配优化.     

一种基于H.264/AVC的宏块级码率控制优化算法

为了在网络带宽和延迟的限制条件下获得持续稳定的视频编码质量,提出一种优化的宏块级码率控制算法.这种算法基于平均绝对误差(mean absolute difference,MAD)线性预测模型和二元率失真模型,充分利用视频序列的时空相关性,有效降低了MAD预测复杂度和目标位率与实际位率的误匹配率.大量实验结果表明,与JM8.6中的码率控制算法相比,提出的算法大大降低了编码时间,能够实现位优化分配和输出码率的精确控制.     

广角镜头桶形畸变的多项式修正方法

为了修正广角镜头的桶形畸变,提出了一种基于多项式的修正方法,该方法首先用模板对广角镜头进行相对标定,然后用四次多项式拟合桶形畸变规律,最后根据拟合多项式对变形图像进行恢复。对于固定焦距视觉系统,在不考虑视觉系统具体参数的情况下,新的方法能够快速有效地对广角镜头桶形畸变进行修正。该方法在实验中表现出了良好的效果。     

基于反馈的立体匹配算法

针对因传统的置信度传播( BP:Belief Propagation)算法生成的深度图并非十分精确而导致深度图的绘制及立体重现存在的失真问题,提出一种基于反馈的立体匹配算法,使生成的深度图进一步优化.该算法首先通过BP算法生成深度图,然后由左视点图像与深度数据绘制右视点图像,将绘制出的右视点图像与真实右视点图像进行比较...     

基于PFGS的无线信道传输失真度的研究

分析了多媒体无线传输模型,并讨论其中的信源编码失真度Ds、信道传输失真度Dc、系统总体失真度D及其相互的关系．着重研究了多媒体数据信道传输失真度Dc的计算,同时基于精细粒度分层编码的码流特点,提出了一种简单有效的信道传输失真度预测算法．结合PFGS分层编码和t。,bO码,对整个多媒体数据传输进行了仿真,仿真结果表明该预测算法简单准确,精度较高．     

一种视频测井图像畸变校正方法

根据侧向多镜头视频测井装置获取图像的原理,提出了基于空间坐标变换的图像畸变校正方法.该方法首先通过畸变图像与校正图像之间控制点对的映射关系建立几何畸变模型,其次根据多项式拟合公式实现畸变图像的校正,最后通过双线性插值算法对图像进行灰度重建.通过采用直接和间接两种空间坐标变换方法对畸变图像进行仿真校正处理,结果表明,间接法校正图像的准确度高,像素过度平滑,满足了测井图像的精度要求.     

用于头戴式虚拟现实眼镜的视频水印

头戴式虚拟现实眼镜可以将人对外界的视觉封闭,使观看者产生沉浸于虚拟环境中的感觉。为了实现这一效果,头戴式虚拟现实眼镜会将广角镜片放置在使用者的眼睛前,使得视频画面聚焦。由于广角镜片的使用会对画面产生枕形畸变,从而影响观看的效果;因此播放的视频画面要先经过桶形变换以抵消广角镜片的影响。此时使用者可以拷贝经过桶形变换的视频,从而盗版该视频。在这种情况下,视频的版权信息不仅需要在原始视频中验证,还需要在经过桶形变换后的视频中验证。提出了一种用于头戴式虚拟现实眼镜的视频水印方案;该方案使用基于扩频的水印嵌入方法,将数字水印模板嵌入到视频帧的中频中。对于遭受了桶形变换的视频帧而言,首先提出了一种桶形变换参数估计方法;然后对遭受了桶形变换的视频进行枕形变换以期恢复出桶形变换,前的画面;最后,对恢复的视频帧和水印模板进行相关性计算,以检测该视频中是否含有水印。实验结果表明,可以正确地从遭受桶形变换的视频帧中检测出已嵌入的水印,说明可以用于头戴式虚拟现实眼镜中的视频的版权保护。     

An improved intra-prediction algorithm for H.264

H.264 improves the coding efficiency by adopting rate distortion optimization (RDO); however,it yields high computa-tional complexity. In order to reduce the intra-frame coding time,a fast and effective intra-prediction mode selection algorithm is proposed. The minimum sum of absolute differences between sub-block and its marginal weighted-pixels are used for selecting the candidates of prediction modes to speed up the intra-prediction process with an early termination criterion. Experimental results show that the proposed method can reduce the encoding time by more than 63% comparing with JM (Joint Model) software and is better than the previous algorithms,with negligible loss of coding performance.     

空间编码消畸变投影系统的研究

文章介绍了一种应用光学投影放大原理的光学投影系统,使用此系统可以把彩色编码图投射到被测物体的表面,用于三维物体的测量。该系统与传统投影仪成像原理不同,首先用照相机拍摄彩色编码图,然后将底片通过反置相同的照相物镜,投射到被测物体表面;实验结果表明,采用此方法可以很好地消除畸变,满足成像质量的要求。     

深度图的快速自适应帧内预测模式选择算法

基于高效率视频编码(high efficiency video coding, HEVC)三维视频扩展的深度编码,引入了深度模型编码模式(depth modeling mode, DMM)和区域边界链编码(region boundary chain, RBC)模式. RBC 模式通过遍历编码单元(coding unit, CU)当前深度下所有的边缘线预测模板来得到最佳的预测模板, 但在显著提升编码效率的同时, 其计算复杂度也增加了数倍. 深入研究了在HEVC 模式粗选过程中选出的最优预测模式与DMM 和RBC 这两种模式的相关性, 以及与直接Wedgelet 搜索模板集合各个方向的相关性, 并在此基础上提出了一种快速的自适应深度图帧内预测模式选择算法. 该算法将编码块分为平坦块、方向性编码块以及纹理复杂块3 种. 对平坦块跳过DMM 和RBC 模式, 而对方向性编码块的直接Wedgelet 搜索过程则跳过不必要的方向模板搜索, 从而提高编码速度. 实验结果表明, 在全I 帧模式下,该深度图帧内预测模式选择方法平均节省了75.4% 的编码时间, 而在合成视点端仅带来0.4%的性能损失.