AVS监控档视频的压缩域摘要研究

传统的像素域视频摘要方法需要完全解码视频,计算时间长。因此提出了一种在不解码的前提下直接在压缩域生成AVS格式摘要视频的算法。首先对AVS码流中的运动向量(MV)进行分析,提取前景运动宏块;然后跟踪前景宏块,得到有效的运动目标轨迹;最后提取AVS监控档视频中的背景帧,并将它与运动目标轨迹相结合,生成摘要视频。实验表明,该算法能够在压缩域下有效地生成摘要视频,相比于传统方法具有更快的处理速度。     

视频差错掩盖的两步多权值边框匹配算法

为了克服视频传输中因视频传输差错引起的视频质量下降,提出了一种视频差错掩盖的两步多权值边框匹配算法。该算法充分利用了受损宏块周围的宏块信息来估算受损宏块的运动向量,并首先通过预掩盖受损宏块,使视频图像质量初步改善;然后在此基础上利用两步多权值边框匹配算法评估受损宏块的候选运动向量;最后用产生最小边界匹配差值的候选运动向量的运动补偿块来替代受损宏块,以进一步改善图像质量。这样就基本上克服了边界匹配算法在物体边界对运动向量估算不准确以及大量连续GOB或整帧丢失时,掩盖效果较差甚至无法掩盖等不足。通过基于H．263 和Internet的仿真实验表明：该算法不仅能有效地抑制视频差错扩散,并能取得满意的差错掩盖效果。     

二值alpha平面辅助的视频对象快速运动估计算法

提出了一种任意形状视频对象的快速运动估计方法.详细分析了alpha平面在视频对象的快速运动估计过程中起到的指导性作用,采用边界扩展和边界掩码技术,提出了一种新的二值alpha平面匹配衡量准则WBAMC (weighted binary alpha-plane matching criterion).结合优先搜索策略,提出了二值alpha平面辅助的视频对象快速运动估计算法BAAME(binary alpha-plane assisted motion estimation),.首先,利用alpha平面和WBAMC准则,将边界宏块的搜索范围缩小至两个搜索起点的单调区域,再采用传统的快速运动估计算法确定其运动向量;然后,用边界宏块的运动向量预测内部宏块的搜索起点;最后,采用快速运动估计算法搜索内部宏块的运动向量.这种方法可与多种空间域和频率域运动估计算法相结合,有效地应用于基于对象的视频编码器中.实验结果表明,对于多种类型的标准测试视频流,BAAME算法始终能够保持较高的估计精度和主观质量,运动补偿的平均PSNR(peak signal-to-noise ratio)较DS(diamosd search)和PSA(pdoety search algorithm)(BAAS(binary alpha-plant assisted search) DS)高出0.1dB～0.SdB,略低于FS(full search),但是其计算复杂度与FS相比降低了20倍.     

一种适用于H.264的时域差错掩盖算法

为了克服视频传输中因传输错误引起的视频质量下降,结合H.264的编码特性,提出一种基于运动矢量自适应修复的时域差错掩盖算法。首先利用正确接收的宏块信息估计丢失块邻域内运动矢量的变化强度,据此自适应采用边界运动矢量差值最小法或多项式插值法恢复丢失块的运动矢量,然后根据恢复的运动矢量对丢失块进行补偿替代。仿真结果表明,该算法同传统的时域差错掩盖算法相比,在相同网络丢包的环境下PSNR值提高了0.2~2.5dB,同时解码的图像也获得较好的主观视觉效果。     

一种基于SoC平台设计的AVS解码器软硬件分区结构

视频解码芯片的结构因硬件强大的处理能力和软件灵活的可编程功能从硬件转向软硬件分区结构。该文针对AVS标准的算法和解码实现复杂程度,根据软硬件协同设计思想提出了一种结构划分合理的AVS高清视频解码器软硬件分区结构。根据AVS算法的特点该结构将宏块层以上部分的元素解析划归到软件解码中,将宏块层解码划为硬件处理。经验证,该结构设计可实现AVS高清码流解码,并在C语言编写的硬件平台仿真程序中得以实现。     

嵌入式视频解码器运动补偿的数据布局优化

针对数字信号处理器的片上存取结构特点,提出了一个优化视频解码运动补偿过程数据布局的方案。在片上便签式存储器(SPM)中设置一个乒乓缓冲存储区用于保存运动补偿所需的数据。在对当前宏块进行运动补偿的同时,预取后续运动补偿所需的数据替换其中不再使用的数据;同时,通过数据索引算法获得运动补偿所需的数据的地址,从而实现数据处理与数据存取的并行流水优化。基于TMS320DM642处理器的实验结果表明,优化后MPEG-4视频解码器的解码速度平均提高了6.7%,整个解码过程中DM642的片上二级缓存的能耗平均降低了18.5%。由此可见,对运动补偿过程进行数据布局优化确实可以提高解码性能并降低能耗。     

一种基于FMO的H.264容错编码

H.264/AVC标准引入的灵活宏块排列机制可以显著改善解码重建视频的质量。为进一步增强在不可靠信道上传输视频的鲁棒性,提出了在运动向量搜索的率失真优化框架下,结合灵活宏块排列容错机制,对差错隐藏失真进行优化。实验结果表明该方法能有效地提高灵活宏块排列的容错性能。     

AVS视频解码器中运动矢量预测的硬件设计和实现

AVS是我国具有自主知识产权的音视频编码国家标准。本文介绍了基于该标准的视频解码器中运动矢量预测模块的硬件设计与实现。根据宏块类型将运动矢量预测的计算方式分成三大类,采用流水线加并行的处理方式,在满足速度指标的要求下有效地减小了逻辑电路结构的面积,且完全满足高清实时解码要求。     

一种基于H.264的帧间错误掩盖算法

H.264采用混合编码算法.视频流的传输错误将会导致解码错误在时间和空间上扩散,直接影响重构图像的质量.本文充分结合H.264的编码特性,利用宏块的空间或时间相关性来确定丢失宏块的类型,根据相邻块的运动矢量建立一个描述小区域内运动矢量变化趋势的多项式模型,更精确的恢复出丢失宏块的运动矢量,提高重构图像的质量.仿真结果表明:该算法优于以往的边界匹配算法,在同等宏块丢失率下,恢复的视频序列Y分量的PSNR值能提高0.75～1.5dB.     

一种压缩域中的快速运动目标提取算法

论文提出了一种工作于MPEG压缩域的快速运动目标提取算法。算法以通过部分解码得到的运动向量和亮度分量的直流DCT系数作为输入,提取P帧的运动目标。首先采用鲁棒性回归分析估计全局运动,标记出与全局运动不一致的宏块,得到运动块的分布;然后将运动向量场插值作为时间域的特征,将重构的直流图像转换到LUV颜色空间作为空间域的特征,采用快速平均移聚类找到时间和空间特征具有相似性的区域,得到细化的区域边界;最后结合运动块分布和聚类分析的结果,通过基于马尔可夫随机场的统计标号方法进行背景分离,得到运动目标的掩模。实验结果表明该算法可以有效地消除运动向量噪声的影响,并有很高的处理速度,对于CIF格式的视频码流,每秒可以处理约50帧。     

基于AVC/AVS标准高效运动估计硬件结构设计

在新一代高性能视频编码标准AVC和AVS中,为提高编码效率,运动估计采用了变尺寸块搜索、多参考帧、运动向量预测等新技术.这些技术成倍地增加了运动估计的计算复杂度.为满足运动估计高计算量需求,一个高效变尺寸块运动估计(VBSME)硬件结构被提出来.该结构采用两个时钟,慢速时钟用于I/O部件,快速时钟用于核心计算部件.并且采用细粒度级流水线实现方式,提高时钟频率和计算部件的流水线效率.针对图像尺寸为720×576的视频,在65×65搜索窗下,该结构最高每秒可以编码71幅图像.     

基于视频压缩的多分辨率预测菱形搜索算法

为了减小视频压缩编码标准中运动估计算法的计算复杂度和提高运动补偿的准确性,考虑到视频图像质量和算法运行时间两者之间的关系,提出一种多分辨率预测菱形运动估计搜索算法,利用同一视频图像中的相邻宏块运动矢量相似的特征,预测当前块的搜索起点,采用大小不同的搜索匹配宏块,减少搜索范围和搜索点数目。实验结果表明,该算法与经典菱形搜索算法相比,搜索时间平均减少了0.5 ms,信噪比平均提高了0.5 dB。     

一种基于概率矩阵的快速运动估计算法

基于块匹配的运动向量估计算法已被多种国际视频编码标准所采用,但其计算复杂度一直是一个研究热点。为了提高运动向量估计算法的速度和精度,提出了一种新的基于概率矩阵的快速块匹配运动估计算法,该算法首先根据之前宏块的运动向量来估计当前宏块各可能的运动向量对应的概率值,以组成和搜索窗口同样大小的概率矩阵,然后依据概率大小限制搜索的次数,以平衡算法的速度和精度。仿真实验结果表明,和标准菱形搜索法相比,该算法在精度略有提高的同时,还有效地提高了搜索效率。     

低照度视频监控图像降噪算法设计与实现

针对低照度环境下视频监控图像噪点较多的问题,提出一种基于运动检测的低照度视频监控图像降噪算法。在研究低照度视频监控图像噪声特点的基础上,通过一种阈值运动检测算法将图像帧划分成8×8的运动像素宏块和静止像素宏块,对运动像素宏块采用改进的维纳滤波算法进行降噪,对静止像素宏块采用数学形态学和中值滤波相结合的算法进行降噪。实验数据显示,该算法总体时间复杂度接近O(n),使用该算法降噪后的图像的PSNR值和DV,BV值均高于经典降噪算法,证明了该算法在降低时间复杂度的同时,能有效降低图像噪声,并较好地保持图像的解析度。     

基于平面拟合恢复运动矢量的错误隐藏算法

针对压缩视频码流在无线信道传输过程中由于运动矢量失配导致重构图像质量的问题,提出了一种基于平面拟合恢复运动矢量的错误隐藏算法。首先,根据H.264视频标准具有多参考帧且相邻宏块间的相关性的特点,通过把与受损宏块直接相邻的每个分块的运动矢量定义为一个点,采用平面拟合方法表征小范围内相邻运动矢量的变化趋势,对受损宏块运动矢量进行重建,然后利用改进的边界匹配函数,选取最优运动矢量对受损图像进行恢复。实验结果表明,该算法不仅避免了AIC算法产生的块效应,而且在不同的RTP丢包概率下,该算法比AIC算法得到的峰值信噪比有0.3~2.5 dB的提升。     

H.264高清视频解码实时错误掩盖算法

针对IP网络丢包条件下的H.264高清视频实时解码问题,分析高清视频码流的特点,提出一种实时错误掩盖算法。该算法利用丢失片的边缘宏块信息,以垂直距离为权值加权平均预测得到错误宏块的运动矢量,进而完成错误掩盖。实验表明,与Joint模型中的错误掩盖算法相比,该算法提升了重建图像的主观质量和客观质量,计算复杂度较低,错误掩盖效果较好,适用于高清实时解码。     

基于数学形态学的视频帧间压缩算法研究与实现

常用视频压缩算法DCT存在方块效应和飞蚊噪声,在低速率传输下更为明显,难以满足视频传输中带宽窄、质量高的要求。基于数学形态学的视频图像帧间编码技术,是运用帧间运动补偿的编码算法,该算法通过复合形态变换,用结构元素对宏块中的不规则小块进行开、闭运算,选取并滤出不规则小块,再对不规则小块的大小和运动矢量进行运动估计编码,采用绝对差分和找出匹配块,实现帧间预测。通过仿真可达到比较精细的补偿,提高了编码效率,在相同压缩比下可提高视频质量,弥补了DCT算法在图像传输中的不足,改善了图像传输效果,降低了运算复杂度,对网络视频图像的编解码及传输具有一定的实用意义。     

H.264帧间错误隐藏的运动矢量恢复

针对视频传输中宏块受损引起的视频质量下降问题,兼顾隐藏效果和计算复杂度,采用交错的加权二次隐藏方案对边界匹配算法进行改进,有选择性地引入运动估计过程,并通过设定阈值,在预测块的边界匹配误差过大时采用8×8子块相关性隐藏模式。实验结果表明,采用改进算法,峰值信噪比平均提高1dB左右,解码的视频质量得到明显改善。     

基于AVS-P2的自适应时空域错误隐藏方法

错误隐藏技术是视频传输中保证重建质量的重要技术,可以有效恢复传输过程中因传输环境恶劣等原因造成的信息丢失和错误,为了增强AVS-P2的抗传输差错能力,提出了一种基于冗余运动矢量的自适应时空域错误隐藏算法。对I帧中的受损宏块采用空域错误隐藏方法,利用受损宏块周围已正确解码像素值进行加权插值来恢复;而对非I帧中的受损宏块则采用时域错误隐藏方法,根据宏块的运动剧烈程度分别选择AVS-P2中通用的错误隐藏方法和基于冗余运动矢量的错误隐藏方法。最后,在AVS-P2 RM52_20080721平台上实现了该算法,大量仿真实验结果表明,所提方法相比原有方法,解码视频图像的客观质量和主观效果均得到了一定提升。因此,所提方法可以有效保证AVS-P2解码端接收视频的主观质量,增强了其抗传输差错能力。     

适于实时传输的AVS视频码流加密算法*

为应对日益严重的盗版问题,提出了一种针对AVS标准的视频信息加密算法。通过加密运动矢量,使得视频图像重建时无法找到匹配的参考块,并通过误差扩散,引起视频图像错乱,从而达到对视频信息加密的目的。加密算法不改变码流结构,因此,接收端未经解密的视频码流可以由标准解码器正常解码,但是解码重建的视频图像质量明显下降,而经解密的视频重建图像可完全恢复到加密前的水平。实验结果表明,提出的加密方案具有良好的加密效果,其算法复杂度低,对编码效率影响也很小,基本上不影响视频的主客观质量。