DCT域视频图像转码的下采样算法

研究了DCT域视频图像转码的下采样算法,包括DCT域帧内编码帧Ⅰ帧的两种下采样算法——线性内插法和DCT系数截断法,以及DCT域帧间编码帧P帧的下采样算法——DCT域反运动补偿和DCT域运动补偿算法。对stefan视频序列第一帧（Ⅰ帧）分别采用两种下采样算法进行转码下采样,通过峰值信噪比（PSNR）值的比较说明线性内插法转码下采样的效果要优于DCT系数截断法。采用DCT域反运动补偿算法实现在DCT域重构stefan视频序列第四帧（P帧）的帧内数据。     

DCT域中高清电视到标清电视转码技术及软件实现

随着数字电视的发展与普及,不同编码视频的转码变得越来越重要。研究DCT域中空间分辨率下采样的关键技术,包括DCT域图像尺寸下采样、DCT域的运动补偿、运动矢量重用等,并以软件方式实现了HDTV到SDTV的转码。     

DCT域中高清电视到标清电视转码技术及软件实现

随着数字电视的发展与普及,不同编码视频的转码变得越来越重要.研究DCT域中空间分辨率下采样的关键技术,包括DCT域图像尺寸下采样、DCT域的运动补偿、运动矢量重用等,并以软件方式实现了HDTV到SDTV的转码.     

DCT域中高清电视到标清电视转码技术及软件实现

随着数字电视的发展与普及，不同编码视频的转码变得越来越重要。研究DCT域中空间分辨率下采样的关键技术，包括DCT域图像尺寸下采样、DCT域的运动补偿、运动矢量重用等，并以软件方式实现了HDTV到SDTV的转码。     

高清到标清DCT域视频转码的研究与实现

研究并给出了DCT域内视频转码中的运动补偿、图像下采样、运动矢量重估计、码率控制等关键算法,并在PC上实现了DCT域内高清到标清的快速转码.     

DCT域快速下采样运动向量滤波器

目前的视频压缩标准多数采用DCT变换编码和运动补偿技术。运动估计约占整个编码时间的60％、运动补偿约占10％。所以在视频转码中，运动向量的再使用技术是十分重要的，目前较好的方法是欧氏最小距离方法，它的主要缺点是估计精度不高，本文对此进行了改进，提出了DCT、域快速下采样运动向量滤波器，其重建图像的峰值信噪声比Shanableh等人提出的方法平均高0．2dB。     

DCT域下采样视频水印技术

根据DCT域Watson模型提出了一种抵抗下采样攻击的不可感知水印模型.用DCT域准卷积下采样方法得到图像的下采样版本,利用亮度特征和图像感知失真限制自适应确定被嵌入水印序列的区域、长度和强度,以使上采样水印图像具有良好的视觉效果和鲁棒性.实验结果表明该算法对噪声干扰及视频下采样具有较好的鲁棒性,而且不使用原始图像,就可进行水印的相关检测.     

高效的DCT域图像任意比率下采样方法

提出了一种新DCT域任意m：n比率的下采样方法,即直接找出输入m^2个块与下采样输出的n^ 2个的块的DCT系数关系式。实验结果表明：本方法的重构图像的峰值信噪比（PNSR）优于Park方法0.5dB,且有较低的计算复杂性,适用于任何基于DCT压缩的视频转码方案。     

基于量化系数均方误差准则的运动估计算法

提出了一种基于量化系数均方误差匹配准则的DCT域运动估计视频编码算法.算法中采用了一种新的运动估计匹配准则,该准则在DCT域内计算逆量化的残差均方误差值.由于该准则已考虑到量化噪声对运动残差能量的影响,因此与传统编码算法相比较,在图像质量基本不变的前提下码率更低.仿真结果显示,基于量化系数均方误差准则的DCT域运动估计算法具有较高的编码效率.     

DCT和DWT域音频水印幅值变化规律分析

 嵌入水印对音频信号波形的影响受到的关注不多.分析得出改变采样序列离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)域某个交流系数时,逆DCT后幅值变化服从余弦曲线,改变离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)域某个近似系数时,重构后采样序列幅值变化呈现为所选小波的尺度函数.并对在DWT-DCT混合域嵌入水印做了讨论.通过推导和实验,得到采样点的改变量与DCT域低频系数的改变量、DWT域近似系数的改变量及混合域低频系数的改变量成线性关系.所得结论有助于发现嵌入算法带给采样点序列的不连续变化而使含水印音频产生可听噪声,也有助于提高水印的嵌入效率.     

基于运动矢量多级分析的视频全局运动估计

基于运动矢量场的视频全局运动估计相较于基于像素的估计方法具有较低的计算复杂度,因而广泛应用于视频分割及视频压缩等领域中。然而噪声和前景目标等外点区域的存在,降低了全局运动估计的准确性。为了提高全局运动估计的准确度,该文提出一种基于运动矢量多级分析的全局运动估计算法,该算法根据局部运动与全局运动的运动特性差异自适应地滤除前景目标区域,由邻域矢量间相似性度量检测出纹理平滑周期区域,最后滤除孤立的噪声区域,由滤波得到的内点区域求解全局运动参数。实验结果表明,该方法能有效地滤除外点区域,提高全局运动估计的准确性。     

一种快速全局运动补偿编码方法

全局运动补偿编码是一种基于模型的编码方法,它可以提高编码效率,但是目前由于全局运动补偿编码中的一些关键技术(全局运动估计)的计算量比较大,所以使得全局运动补偿编码还不能在实时应用中得到很好应用.本文就针对全局运动补偿编码中核心技术进行研究,提出快速全局运动补偿编码算法,解决全局运动补偿实时编码问题.通过和MPEG-4中已有的全局运动补偿编码方法实验比较可以看到本文提出的快速全局运动补偿编码方法在保证编码效率的同时编码速度得到了很大提高.     

压缩视频码流中运动矢量的提取

MPEG-2标准中，码流中的运动矢量代表了编码时相邻图像间的运动信息。提出一种针对MPEG-2中不同运动补偿方法的运动矢量两步法提取方法：首先选择性提取解码视频码流中的运动矢量，然后其进行滤波系数调整。分析结果表明经过简单滤波后的运动矢量符合显示时相邻图像间的运动信息。提取出的运动矢量经简单处理后可以直接应用于帧率增强。生成的图像保持了运动连贯性，显示效果良好，方法复杂度低。     

A spatial hybrid motion compliant mechanism: Design and optimization

A hybrid motion system is defined as a mechanical system that combines a macro motion and a micro motion into one system to achieve a large motion and high resolution with fast response simultaneously. In this paper, a spatial hybrid motion mechanism with 3-DOFs is developed that integrates two types of motion through only one compliant mechanism: a macro motion driven by DC servomotors for large workspace and a micro motion driven by PZT actuators for high precision. A unique feature of the developed hybrid motion compliant mechanism is the elimination of coupling interaction between the macro motion and the micro motion by properly structure design. Three issues are addressed in this paper: (1) design principle and implementation of the hybrid motion mechanism; (2) kinematic analysis and dynamic analysis; and (3) optimization design of the hybrid motion mechanism. A spatial hybrid motion mechanism is developed and the optimization is conducted. The Taguchi method is used to identify significant parameters in the design optimization, and finite element analysis results verify the design principle of the parallel architecture for the hybrid motion mechanism.     

A Multi-Pass True Motion Estimation Scheme With Motion Vector Propagation for Frame Rate Up-Conversion Applications

This paper presents a robust true motion estimation algorithm, designated as MPMVP (Multi-pass and Motion Vector Propagation), to enhance the accuracy of the motion vector fields in frame rate up-conversion applications. The MPMVP uses a multi-pass scheme to progressively refine approximate motion vectors to true motion vectors based upon the motion information acquired in previous passes. The multi-pass motion estimation process uses a large block size to detect the motion vectors within the objects themselves and small block sizes to detect the motion vectors along the object boundaries. Actually, the block size is progressively reduced during the search process. When the motion vector of a block is considered to be sufficiently accurate for motion estimation purposes, the block is said to be converged and the local motion vector search process terminates. A novel technique, referred to as motion vector propagation, is then applied to propagate the motion vector of the converged block to its neighboring blocks. This technique not only ensures that neighboring motion vectors within the same object have a high degree of spatial correlation, but also accelerates the convergence of the motion vectors in the neighboring blocks and therefore reduces the overall computational time and expense of the multi-pass motion vector search procedure. A novel distortion criterion is proposed to enhance the tolerance of the traditional sum-of-absolute-difference measurement technique applied in the motion estimation scheme to noise and shadow effects. The experimental results demonstrate that the proposed true motion estimation algorithm outperforms the traditional full search, 3DRS and TCSBP algorithms in terms of both the smoothness of the generated motion vector fields and the visual quality of the up-converted frames.     

基于运动矢量场的运动目标区域检测

基于稀疏运动矢量场,提出一种动态背景下的运动 目标区域检测方法。根据运动矢量场特性分析进行全局运动 参数估计和全局运动补偿,实现动态场景中的背景校正;利用最大树数据结构, 基于运动矢量补偿误差分级表示视频帧中 运动基本一致的连通区域,进行运动区域初始分类;根据运动目标在空间上的连通性和运动 一致性的特点,选择区域相似性 度量准则,进行区域合并和滤波,将具有相似运动的连通区域合并,实现运动目标区域检测 。将检测出的运动目标区域作为 运动矢量外点反过来又应用于全局运动参数估计过程中,全局运动估计和运动目标区域检测 交替地进行,不仅加快了它们的 计算速度,同时也提高了它们计算和检测的准确性。实验结果表明,本文算法能较好地补偿 序列的全局运动,有效地检测出 局部目标运动区域。     

面向目标检测的多尺度运动注意力融合算法研究

运动目标检测是视频分析领域的关键技术之一,针对目前全局运动场景下目标检测算法的局限性,该文提出一种多尺度运动注意力融合的目标检测算法,为目标检测问题提供了新思路。该算法通过时-空滤波去除运动矢量场噪声,根据运动注意力形成机理定义运动注意力模型;为提高注意力计算的准确性,定义了目标像素块的测度公式,采用D-S证据理论对多尺度空间运动注意力进行决策融合,最终获取运动目标区域位置。多个不同高清视频序列的测试结果表明,该文算法在全局运动场景中能准确对目标进行检测定位,从而有效克服了现有算法的局限性。     

基于头肩图像中脸部轮廓的运动估值

对于可视电话中的头肩图像,在提取出脸部轮廓后,在脸部区通过搜索出全局的二维运动参数来确定各像块运动矢量的初始搜索点。在此基础上搜索精确的运动矢量时,搜索范围很小,搜索结果更符合真实运动,保证了运动矢量场的一致性。因此,既加快了运动估值的速度,又节省了编码运动矢量所用的比特数,使图像的质量有所提高。     

Neighbourhood-blocks motion vector estimation technique using pyramidal data structure

A pyramidal motion estimation technique that makes use of the motion correlation within a pyramidal level is proposed. In the proposed technique, motion vectors from neighbouring motion blocks are taken into consideration as possible candidates. This is done in lieu of scaling the motion vectors from the corresponding positions at the adjacent lower pyramidal level as the prediction motion vectors for the current pyramidal level (as performed in the conventional technique). Each of these candidate motion vectors is used as the prediction motion vector and refined, and the one that has the least matching distortion is chosen as the motion vector at the current pyramidal level. Compared to the conventional pyramidal motion estimation technique, the proposed method effectively overcomes the problem of propagation of false motion vectors. Simulation studies show that a substantial improvement is achieved in the performance, both in terms of the prediction mean square error and the number of coding bits for the motion vectors.