基于立体视频传输失真模型预测参数研究

针对现有的基于递归计算的像素级立体视频传输失真模型没有完善的预测参数求取算法,提出了一种基于立体视频传输失真模型的自适应立体视频预测参数的求取算法.该算法根据立体视频时空域特性,确定未丢失的帧间编码宏块采取的运动估计方法,并采用时域或者视间视差补偿的方式确定端到端预测失真及隐藏失真,进而确定时域和视间预测参数.结果表明:该算法与传统的预测参数固定取值算法相比,各视点的失真误差都有所减小,且对各种特性的序列有较好的适应性.     

基于感知的右视点质量可分级编码算法

为了减少立体视频传输如此庞大的数据量，根据人眼的立体掩蔽效应，提出了基于感知的右视点质量可分级编码算法．该算法将宏块分为3类：平坦块、纹理块和边缘块，通过不同的量化步长使得右视点图像块的质量可分级．实验证明根据左视点的图像质量，右视点在人眼感知范围内码率减少25％～37％．该算法能在人眼主观察觉范围内很好地提高码率，进一步消除人眼立体视觉冗余．     

宏块级立体视频传输失真快速估算方法研究

鉴于传输丢包会严重影响视频重建质量,甚至大范围传播错误,因此通过研究视频通信质量与传输丢包之间的关系,提出了一种适合网络丢包特性的立体视频传输失真模型.该失真模型结合了快速宏块级失真估计方法及帧间宏块拷贝和视点间宏块拷贝的错误隐藏方法,可在丢包信道下快速估计宏块级的立体视频传输失真.实验对比分析表明:所提出的宏块级立体视频传输失真模型准确度较好,可为立体视频传输失真估计提供一定的理论依据与借鉴,对立体视频通信质量的保障具有一定的实用价值.     

交互式立体视频系统传输质量研究

针对交互式立体视频系统,从传输质量的角度对网络通信技术进行了综述和分析.首先对现有的交互式立体视频系统进行分析,总结出系统的总体框架及网络通信对系统性能的影响,然后分别对传输模式和传输控制采用的关键技术进行研究,最后从传输质量的角度出发对交互式立体视频系统的进一步发展提出了若干技术与方向的展望.     

一种基于H.264的立体视频编码中的视差估计快速算法

视差估计与补偿是立体视频图像压缩编码中的关键技术．本文分析了立体摄像系统视差分布的约束条件（外极线约束、方向性约束等）和视差矢量的相关性（帧内视差矢量的空域相关性和帧间视差矢量的时域相关性）,并结合H．264标准中的多种块选择模式之间的相关性,提出了基于H．264的立体视频编码的视差估计快速算法．实验结果表明,提出的快速算法能有效地降低视差估计的计算复杂度．     

基于感知分析的立体视频帧重要性模型

由于丢失不同帧对立体视频质量的终端感知影响不同, 因此提出一个面向内容感知的帧重要性区分模型. 根据立体视频序列的时空相关性及视频帧之间错误扩散的特性, 新模型从帧丢失引起的当前帧的错误隐藏失真和帧丢失引起后续帧的错误扩散失真两方面来计算帧重要性. 实验结果表明: 新模型能够在编码端准确地估算各帧对终端感知的重要性, 对不同运动剧烈程度和视差大小的立体视频序列都具有适用性.     

面向内容的立体视频帧重要性区分模型研究

异构网络引起的视频传输失真是影响视频终端感知质量的重要因素,通常只能在解码端进行评估和补偿。因此在编码端建立一个面向内容的立体视频传输失真模型,考虑错误隐藏和错误扩散两种失真,通过近似估计视频中各帧对终端质量的贡献度,从而实现每帧重要性的区分。新模型综合考虑了视频帧编码位置以及表征内容的编码模式、运动矢量、视差矢量等关键信息,可以作为视频在异构网络中传输策略的重要依据。     

尺度小波零树视频压缩编码研究

根据 MPEG- 4对多媒体信息描述的新压缩标准 ,在深入研究尺度小波变换和嵌入式小波零树压缩编码原理的基础上 ,探讨了两种基于小波零树编码的具有连续分辨率的改进视频编码方法 .尺度小波零树编码将低通子带独立编码、其它子带多尺度零树熵编码 ,实现了自然 /合成视频信息的空间 /质量尺度完全可调 .尺度自适应运动补偿小波算法运用自适应步长来减少暂时冗余 ,保证了变码率下的视频传输质量 .     

基于失真传递的时域自适应量化算法

码率控制是视频编码器中的关键模块,其算法直接决定编码器率失真性能.视频编码帧间预测导致的编码失真会在时域产生传递效应,考虑该传递效应是优化码率控制算法性能的关键.宏块树码率控制是一种典型的时域量化控制算法,核心是根据编码单元失真传递量(相对传递代价ρ)自适应地调整量化参数(偏移量δ),合适的δ-ρ映射关系是宏块树量化控制算法的核心.宏块树算法采用基于经验的δ-ρ模型,对不同视频序列的普适性有待改进,模型准确度和精度也需进一步优化.针对上述问题,将竞争决策方法用于探索最优δ-ρ映射关系,提出了一种率失真性能优化的失真时域传递自适应量化δ-ρ模型,以改进时域自适应量化算法.实验结果表明,信噪比BD-PSNR较原模型提升了0.14dB以上,SSIM性能提升了0.29dB.算法能更好地控制码率时域分配,降低失真时域传递恶化.     

视频编码的码率控制算法研究

码率控制技术是视频编码与通信的关键技术之一,它负责编码器、信道和解码器之间的协调,在视频压缩中具有重要的地位.基于视频压缩编码的码率控制技术,根据所采用的率失真模型,详细讨论了MPEG-2、H.263、MPEG-4和H.264等视频编码标准中的一些典型的码率控制算法,对重要的码率控制方法进行了相关叙述,并对码率控制技术的发展方向做了展望.     

一种新的深度视频处理方法

深度视频的不连续性会影响其编码效率以及虚拟视点的绘制质量. 为增强深度视频的连续性, 提出了一种新的基于时空变换的深度视频处理方法: 首先检测出深度视频中的运动对象; 其次将彩色视频和对应的深度视频进行时空变换, 对运动区域和非运动区域在时间方向上进行不同强度的平滑处理; 最后对平滑过的深度视频进行重建. 实验结果表明, 提出的处理方法在保证虚拟视点绘制质量的同时, 能够节省14.89%~47.48%的码率.     

基于网络的数字视频监控系统

提出了一个基于网络的数字视频监控系统 ,该系统具有视频压缩、解码、网络传输、图像储存、图像索引回放、摄像机远程控制和图像内容报警等功能 .因采用了基于视频硬件压缩芯片以及快速以太网技术 ,该系统的图像质量和帧率指标远远高于一般基于电话线和软件压缩的监控系统     

一种CBR码率控制方法

针对TM5码率控制模型存在的不足,提出了在DCT域计算帧和宏块复杂度方法;同时取消了TM5中多个虚拟缓冲区,仅保留唯一缓冲区以平滑码率的波动.仿真结果表明:与TM5相比,能够有效地提高场景切换时视频质量,而且也保证了虚拟缓冲区的一致性,防止缓冲区的上溢和下溢.     

多通道自适应码流(MC-AoB)彩色图像编码

提出了一种彩色图像的编码方法MC-AoB，该方法将一幅彩色图像分成多个通道分别独立编码．当码流长度有限时，在通道间进行了优化分配，使得各通道的失真度大体相等．在通道内部，采用了块间剪裁算法，用拉格朗日乘子法找到最适合的剪裁点集．对于通道内小波系数的编码，改进了JPEG2000里的算术编码方法，加入了游程编码的思想，在降低编码复杂度的同时保证了较高的压缩比．另外，该算法并行性较高，可以并行执行．模拟实验证明，在码流长度较小的情况下，MC-AoB算法可取得显著的效果。     

基于DC直流系数的盲视频水印算法

为了增强抗攻击的能力和保证算法的不可见性，基于DC直流系数的稳定性，把选择的视频帧分成8×8块，每块经过2次DCT变换，提取与每块像素RGB平均值成正比的DC直流系数，将这些DC系数组织成一维序列，并划分为更小的子序列，然后对每个子序列进行一维DCT变换，通过比较相邻2个子序列中最后一个高频系数值的大小来嵌入水印．实验结果表明：该算法有较高的视觉质量，同时对于MPEG压缩，帧置换，加噪等处理有良好的鲁棒性，在水印的提取过程中不需要任何附加信息．     

Wyner-Ziv视频编码中Key帧快速预测算法

以提高Wyner-Ziv编码性能为目的,使用H．264帧内编码技术对Wyner-Ziv编码中的K帧进行编码,利用其优异的编码性能来提高K帧编码质量．同时从帧间相关性利用、亮度块模式之间的选择以及4×4亮度块预测模式选择的角度对H．264的帧内预测进行了改进,降低其编码复杂度,实验表明：改进后的K帧编码算法耗时仅为H．264帧内编码算法的5％左右．