三维和二维平移运动估计算法分析研究

运动估计和补偿预测编码是视频编码标准中的一项关键技术,其核心问题在于如何利用当前帧和参考帧来估算运动矢量.文章结合H.264/AVC视频编码标准的新特征,对传统运动估计和运动补偿算法和三维平移运动估计和算法进行了分析.通过计算复杂性的分析,认为在视频预测编码中,可以根据视频编码要求,采用二维运动估计或三维平移运动估计,提高压缩编码性能.     

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。     

H.264中基于边缘方向检测的帧内预测模式选择算法

运动估计是H.264中最为复杂的部分,帧内预测是运动估计的重要内容.H.264中帧内预测模式众多,大大增加了编码的复杂度.在帧内预测中,一般是通过率失真优化或者相关特性来减少选择预测模式,但复杂度还是较高.针对此问题,提出了一种改进的基于边缘方向检测的帧内预测模式选择算法.该算法利用方向检测方法来检测模式选择方向上像素的相关性.测试结果显示,本算法在保证视频质量的前提下减小了计算复杂度,大大提高了编码速度.     

基于数学形态学的运动区域估计及运动图象编码

提出了基于数学形态学的运动区域估计和运动图象编码新算法．这种算法利用数学形态变换提取帧间物体运动块和运动区域,并进行自然形状对应的区域匹配和运动补偿．实验表明,与ＭＰＥＧ等分块运动补偿相比,本算法运动匹配准确,搜索快速,避免了方块效应,在相同码率下较好地改善了图象质量,特别适用于低码率运动图象编码．     

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。     

三维投影变换辅助的云游戏编码优化算法

针对传统视频压缩技术无法对云游戏视频中复杂的全局相机旋转以及剧烈变化的大范围运动进行很好的运动估计与补偿的问题，提出了一种三维投影变换辅助的编码优化算法，以提高云游戏视频的编码效率。分析了三维游戏场景下一点投影到二维平面的详细空间变换过程，在此基础上通过建立约束进行最优化估计构建了虚拟相机的内参估计算法。利用估计的内参，结合相机运动信息，基于图像单应性理论生成了与待编码帧平行的辅助参考帧，利用其更新参考帧列表参与编码。由于生成的辅助参考帧与待编码帧之间只有平移运动，所以更有利于传统的运动估计和补偿。实验结果表明：与原始的高效视频编码(HEVC)相比，所提算法在云游戏视频上可以实现平均8.14%的BD-rate增益，一定程度上缓解了云游戏对网络带宽的高需求；特别地，在仅有相机旋转的情况下，BD-rate可达-24.68%,同时编码时间平均缩短5.34%;与HEVC-SCC相比，所提算法的BD-rate性能增益超过20%。     

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。     

H.264标准在视频监控系统中的应用

针对H.264的编码特性,选择了编码代价最小的帧间编码模式,通过改变搜索范围来优化多帧运动估计。实验结果验证,该编码算法可以平均节省H.264编码时间的30%。     

基于宏块合并的H.264模式选择算法

H.264新技术的引入提高了压缩效率,但同时编解码器运算复杂度也成倍增加.为了减小H.264的编码算法复杂度,对编码选项和模式选择算法进行了优化.算法以运动矢量合并为基础,采用1/4像素精度的细化运动估计以减低码率,对P帧宏块是否采用帧内编码模式,利用平均比特率和宏块平均边缘差值进行预判断.实验结果表明,算法在不增加峰值信噪比和码率的基础上,平均节省运动估计时间35.19%,节省编码时间48.98%.     

大背景噪声下动目标实时检测方法研究

提出用帧间方块编码差值法和邻域综合法提取运动目标．第一种方法是把当前帧方块的二值图像像素编码值与前帧对应的二值图像像素编码值求差值，由差值检测运动目标；第二种方法是检测２×２方块内各像素的帧差值符号位和帧差绝对值，由二者判别是否运动像素．与普通帧差法相比，提高了抗噪度，改善了运动目标的边缘特性，减少了硬件量．检测算法可以以视频速率工作．实验结果表明，所提出的检测方法是有效的．     

基于块匹配的运动估计的改进算法

运动估计是视频压缩中帧间预测编码的关键技术之一,在各个压缩标准中都广泛使用了基于块的运动估计技术。本文分析了影响运动估计时间和准确度的因素,提出结合各类算法优点的新型的算法,并由实验表明其优越性。     

一种新型视频误码掩错算法

针对高误码率误码信道，提出了一种新型的视频误码掩错算法．该算法充分利用信息隐藏技术提供的隐蔽信道传递编码图像序列中帧内编码帧的运动信息，并利用这些运动信息在帧内编码图像中构造了时间域误码掩错算法．实验结果表明，该算法能够对因误码造成的受损图像进行逼真地掩盖。     

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H.263低码率视频帧间编码研究

依据 H.263建议的算法和编码方案,着重对半像素精度运动估计和 PB-帧工作模式进行了研究,经过 C 编程,对该算法进行仿真分析和验证表明:半像素精度运动估计和 PB-帧工作模式的引入,不仅改善了编码图像质量,而且.大大地提高图像压缩比。从而,促进了 PSTN 网络视频传输技术的发展。     

甚低码率视频信号压缩编码技术

针对电话线低码率传输的视频监控工业环境,基于 H.263 标准,提出了一种新的视频压缩编码方法,即在帧内编码 DCT 变换后的系数量化策略上,采用量化表的方法来替代视频图像帧内编码的常规处理方法,在帧间编码的预测算法上,采用了半像素精度运动估计和 PB-帧工作模式。通过 C 编程,对该算法进行了仿真分析。结果表明该算法不但提高了系统的运行速度;而且提高了图象压缩比。     

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。     

一种H.264的帧间宏块模式选择算法

H.264视频编码标准采用多种块模式运动估计,可以有效减少块匹配预测误差;但随着模式选择的增多,算法计算量成倍增加。对H.264的帧间宏块编码模式的选择进行了统计分析,在此基础上,提出了一种根据前一帧搜索结果判断小块模式搜索中途停止(Halfway-Stop)算法。实验表明,本算法能在获得与全搜索算法相当的图像质量、信噪比和比特率的情况下,大大降低多种块模式运动估计算法的复杂度。     

适用于H.264的帧内预测模式快速选择算法

H．264是最新的视频压缩编码标准．在H．264的帧内编码算法中，第一次提出了在空间上从多个方向进行多种模式的帧内预测．对于某个特定图像区域，不同的预测模式将表现不同的预测性能，通常需要使用率失真优化算法来逐个测试，然后从中挑选出符合当前图像区域特征的最佳预测模式．然而，率失真优化算法的计算复杂度相当高，频繁调用将对计算平台造成相当沉重的负担，不利于在实时性能要求高的场合使用．提出了一种适用于H．264的帧内预测模式快速选择算法，该算法对当前像区域的空间相关性进行分析计算，快速选择出最佳预测方向，从而减少对率失真优化算法的调用．实验表明，使用此算法可以在保证图像质量的前提下，极大地降低帧内预测编码的计算复杂度．     

H.264帧内预测标准分析

H.264作为新一代的图像压缩标准,提供了诸多优越的性能和特征。在技术上,H.264标准中有多个闪光之处,如统一的VLC符号编码,帧内预测,高精度、多模式的运动估计,基于4×4的整块变换与量化、分层的编码语法等。这些措施使得H.264算法具有很高的编码效率。本文研究分析帧内预测,评估算法的性能,对设计快速编码算法有着重要的意义。     

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。