网络机器人遥操作系统H.264帧内编码改进算法

H．264／AVC标准算法是目前最适合低速率下进行图像压缩传输的算法之一,但是帧内图像压缩编码后数据量依然比较大,对于网络机器人遥操作系统应用来说依然影响系统的实时性．结合基于网络的机器人遥操作系统中机器人控制的特点,文中对H．264／AVC标准算法中帧内编码提出了一种改进算法,即对于机器人本体部分图像采用帧内预测编码,而对背景部分图像采取帧问运动补偿编码．利用图像投影原理和机器人运动学方程,能够快速实现机器人部分视频对象分割,从而满足帧内编码改进算法的要求。     

H.264／AVC网络视频的丢包失真评估

针对新一代压缩编码标准H.264／AVC所使用的新编码技术在网络传输时误码对视频质量的影响,提出一种无参考的H.264／AVC网络视频的丢包失真评估方法．首先对信道误码引起的视频失真进行了分析,然后确定H.264／AVC编码新特性对空时域误码传播及误码掩盖的影响,进而提出一种无参考的H.264／AVC网络视频的丢包失真评估方法．该方法计算复杂度低,适合对实时传输的视频进行质量监控．实验结果表明,使用该方法得到视频序列的MSE(mean square error)与使用全参考视频质量评估方法得到视频序列的MSE具有很好的一致性,相关性超过0.85．     

基于以太网的嵌入式高清视频编解码器的设计

针对提高嵌入式视频设备图像清晰度的需求,结合H.264视频压缩技术和嵌入式技术研制了一种高清视频编解码器,提出了基于以太网的嵌入式高清视频编解码器的设计方案,以Hi3517和Hi3531为核心,设计了高清视频编解码器的硬件;在Linux开发环境下采用C语言编写了高清视频编解码器的软件;研究了H.264帧内预测算法,提出了一种针对本文中视频编解码器的H.264帧内预测优化算法.结果表明,该高清视频编解码器在没有明显降低图像质量的前提下,显著减少了帧内预测算法的复杂度,提高了视频编码的有效性和实时性.搭建了基于以太网的嵌入式高清视频编解码器的测试平台,并且进行了调试与实验.实验结果表明,该高清视频编解码器可以实时地完成对高清视频的采集、编码、传输、解码和播放.     

多视点视频编码中的运动和视差估计快速算法

针对多视点视频编码复杂度高的问题,提出一种基于分层B帧视点-时间预测结构的运动和视差联合估计快速算法.利用参考帧图像和当前编码图像的运动矢量及视差矢量之间的几何关系,设计可靠的预测矢量作为搜索起始点,并分别在不同方向的参考帧内进行小范围的运动补偿以得到最佳运动和视差矢量.该方法由前一次运动/视差估计得到候选矢量来进行下一次视差/运动估计,只需1次搜索过程就能同时确定最佳运动和视差矢量.实验结果表明,该算法与JMVM全搜索算法相比,能在保持编码质量的同时,节省87.69%的编码时间.     

H．264嵌入式实时视频编码器设计与实现

基于高速定点DSP处理器TMS320DM642,设计并实现了一款嵌入式实时H,264视频编码器,提出了局部自适应预测运动估计算法．采用C64xCPU的软件优化技术,解决了视频编码的实时性问题．实验结果表明,H．264编码器对分辨率为320x288YUV格式视频信号的编码速率达到每秒13帧以上,且具有极低的码流速率和较高的图像编码质量．     

基于脆弱水印的H.264视频完整性认证方案

为了解决低码率视频完整性认证问题,提出了一种基于脆弱水印的视频认证方案．在H.264视频编码时,首先根据I帧DCT低频量化系数关系生成认证码,然后以水印的形式把认证码嵌入到I帧DCT高频量化系数中; 在视频解码阶段进行认证,水印提取不需要原视频作参考．仿真结果表明,所提出的方案具有较小的码率变化和视频失真,保证了方案的有效性．     

一种兼容H．264标准的多描述视频编码方法

首先提出了一种与H.264标准兼容的多描述视频编码方法。通过空域滤波把原始的视频序列分解为多个具有低空间分辨率的子序列,然后采用H.264编码器对每个子序列进行高效的压缩编码,得到与H.264标准兼容的压缩码流.在接收端,解码器根据信道误码所造成的描述丢失或受损的具体情况,利用正确接收的描述对丢失的描述进行恢复,提高视频的重建质量.另外,为了抑制解码端的误码扩散,该方法对丢失描述解码器的参考帧进行刷新,以提高重建视频的主观质量.实验结果表明:与H.264单描述编码方法相比,在信道误码率高的情况下,该方法可以提供更好的传输鲁棒性.     

基于Android系统的H.264视频监控设计

为解决移动终端传输视频图像质量低、传输速度慢的问题,将移动互联网中的Android系统开发技术和H.264视频编码方法相结合,设计并实现了H.264视频监控。采用了将Android系统移植到ARM（AdvancedRisc Machines）平台的方法和ARM平台采集视频数据的方法,分析了Android操作系统架构及其启动原理。该H.264视频编码采用基本档次的编码方法,平均峰值信噪比（PSNR：Peak Signal to Noise Ratio）达到38.210dB,编码帧速率达到136.66帧/s,与主要档次和高级档次的编码方法相比,具有更高的编码帧速率,实现了实时稳定的视频监控效果。     

一种基于H.264/AVC的多参考帧快速选择算法

最新的视频编码标准H.264/AVC采用了多参考帧运动估计来提高编码效率,增加的计算量与参考帧数目成正比。实际中,多参考帧对编码效率的提高并不完全依赖参考帧数目,而是与序列特征有关。为避免搜索多余的参考帧,提出一种参考帧选择算法来快速确定当前宏块所需的参考帧。该算法利用序列的纹理特征来判定可能的参考帧数目,然后再根据帧间运动信息和RDO(Rate DistortionOptimization)的单调性进一步确定16×16,8×8和4×4模式的最佳参考帧,其它模式可根据与这3种模式的参考帧选择相关性来自适应确定可能选中的参考帧。实验结果表明,这种算法在保持码率和信噪比几乎不变的同时,能够节省约30%的编码时间。     

一种基于全局视差的多视点视频快速编码方法

针对多视点视频编码复杂度较高的问题,本文探讨了一种基于全局视差的多视点视频快速编码方法。通过全局视差获取相邻视点参考宏块的编码信息,根据视点间编码信息的相关性,预测当前编码宏块的编码模式、参考帧,以及视差/运动联合估计的搜索范围。实验结果表明,本文采用的快速编码方法计算复杂度低,几乎不改变图像编码质量,并且有效减少了多视点视频的编码复杂度。     

一种基于对象的分形视频压缩算法研究

基于分形视频压缩的典型方法,提出了一种改进并提高其压缩性能的方法,用更有效的宏块划分规则替代传统的四叉树划分规则、简化块的搜索策略和范围、使用类似H.264标准的I帧和减少重复计算等。提出了一种在分形视频压缩算法中的基于对象(OB)压缩的实现方法,可以对任意对象单独进行压缩编码,极大地提高压缩比和压缩速度,降低比特率并节省数据传输时的带宽。实验结果表明,相比典型的方法,本文提出的分形视频压缩算法,压缩比提高了近4倍,压缩速度快近10倍,图像质量提高了3～5dB,显著地提高了分形视频压缩算法的性能;同时,OB的压缩方法简单有效,压缩比和压缩速度又有大幅度提高,使分形视频压缩的应用具有更大的灵活性和实用性。     

基于区间设定的DCT域视频水印算法

结合H.264/AVC编解码标准和编解码器的结构,该文提出一种基于I帧压缩域DCT量化系数的视频水印方法。根据DCT量化系数的特点,选择intra4×4模式下DC系数非零的4×4DCT子块作为水印嵌入块,采取区间设定的方式将水印嵌入到低频非零系数中去。在解码端,提取相应位置DCT系数值,利用区间设置关系检测水印,属于盲检测。实验仿真结果表明,该算法具有较小的码率变化和较好鲁棒性。     

H.264整数变换零块的预先判决算法

基于H.264整数变换和量化的特点,在选择最佳预测编码模式的过程中,预先判决变换系数量化后可能全部为零的块,特别是假定图像块未发生位移,其帧差信号变换系数判决为零的块,则可省去位移估值、变换、量化等复杂过程．与不用预先判决零块算法相比,在恢复图像平均峰值信噪比下降不到0.1dB的情况下,使用预先判决快速算法,编码速度可以提高58.4%,满足实时视频通信的要求．     

一种改进的H.264帧内预测模式选择算法

针对H.264帧内预测模式选择中失真估计不准确和计算量大的问题,提出一种改进的H.264帧内预测模式选择算法。该算法首先对像素的递归失真估计方法进行改进,较为准确地估计了多种帧内预测模式下的预测失真,然后利用相邻块预测模式的相关性预先筛除部分预测模式,降低了H.264中帧内预测的复杂度。与JM参考软件的对比结果表明,该优化算法能在保证很好的图像质量的同时,将帧内预测模式选择的时间减少60%以上,有效地提高了视频图像的编码效率和视觉质量。     

基于率失真优化的H.264参考帧选择算法

为了有效抑制H.264/AVC压缩视频流的传输错误扩散,提出一种基于率失真优化的H.264参考帧选择算法。该算法针对H.264/AVC中的多种预测模式,在像素级准确估计了差错环境下的视频传输失真,并将该失真模型与率失真优化准则结合,在率失真框架内选择最合适的参考帧,使解码段的失真度达到最小。实验结果表明,改进算法相比传统的预测编码方法PSNR值大约提高了1²dB,能有效改善H.264视频传输的抗差错性能。     

H.264帧内预测快速算法

在研究H．264帧内预测算法的基础上，提出一种新颖实用的自适应帧内预测快速算法．首先，利用前一帧和当前帧对应位置宏块的帧内预测模式进行预测，从而减少当前宏块的预测模式数量，降低编码复杂度；然后根据量化因子。自适应地插入使用各种帧内预测模式的修正帧，并改变候选预测块的数量来保证帧内预测快速算法的准确性．实验结果表明，在码率增加小于3％，恢复图像平均峰值信噪比下降不到0．04dB的情况下，使用帧内预测快速算法，编码速度可提高22％～35％，满足实时视频通信的要求．该算法与H．264标准兼容，可用于实际视频通信产品．     

MPEG-4到H.264转码中多帧参考运动估计快速算法

针对将其他格式视频转码为H.264的过程中运动估计耗费大量时间的问题,提出了一种快速运动估计算法,以实现快速转码.该算法充分利用未转码压缩视频流中包含的信息,结合时间相关预测与空间相关预测来实现MPEG-4到H.264转码过程中的多帧参考运动估计快速算法;在此基础上提出一种自适应搜索范围选择算法,以进一步减少运动估计的计算量.该算法同样适用于其他编码标准到H.264的转码.实验结果表明,该算法在图像质量和比特率方面的表现相比参考快速算法略为逊色,但转码速度有了很大的提高.     

用于H.264宏块预测模式决策的失真度量方法

H．264中常见的预测模式决策算法以简单但不大符合HVS（人类视觉系统）特性的SAD（残差绝对值和）或SSD（残差平方和）作为主要选择依据。首先了提出一种基于模糊积分的图像失真度量及其快速计算方法，该度量将评价图像失真作为1个多维评价过程。其次，使用该度量准则在H．264视频编码算法中进行宏块预测模式选择。实验结果表明，所提出的图像失真度量方法比较符合HVS特性，并且因为其计算简单，使得该度量能够用于诸如H．264等视频压缩领域中。     

无人机视频的分层表达与实时压缩

为克服无人机视频应用中计算能力和传输带宽的限制,提出一种视频分层表达方法,实现快速、高质量、灵活的视频编码.将无人机视频分为背景层和目标层,并分别采用基于全局运动估计和基于局部块匹配的方法进行压缩,压缩后的码流可以根据实际的网络情况和应用需求进行单独传输或组合传输.实验结果表明:在极低码率如50 kbit/s时,H.264的PSNR低于28 d B,且图像主观质量超出可接受范围,而采用分层表达中的背景层压缩,可以在保证PSNR在28 d B以上,且图像细节清晰、主观质量较高;在码率较高时,采用背景层和目标层结合,在同等码率条件下,目标的细节比H.264更清晰;整个压缩过程消耗的时间只有H.264的18%.本文方法在不降低视频质量的同时提高了压缩效率,且码流具备灵活性,适用于低延时、低带宽、复杂的无人机应用.     

速率控制与容错联合编码方案

针对移动网络中低时延视频应用的诸多约束,提出了一种速率控制和容错编码相结合的H.264视频通信新方案．采用预编码阶段估计出的视频帧及其内部宏块对传输差错的敏感度,设计了自适应的帧级和宏块级目标比特分配方法．根据视频片(slice)中对差错敏感的宏块所占的百分比为其设置了重要性等级,采用Turbo码对不同重要性的片进行不均等差错保护(UEP)．实验结果显示,此方案与传统的H.264速率控制与容错算法相比,在解码端可以获得超过1dB的亮度PSNR增益．