基于预测式错误恢复机制的多描述视频编码研究

该文提出一种基于预测式错误恢复机制的多描述视频编码方法。在编码端通过预测单路解码可能产生的错误影响,为每个描述分配必要的冗余信息。考虑到视频编码压缩的效率问题,设计了不同的编码模式来处理冗余信息。解码端可以充分利用冗余信息,从而实现丢失视频帧的高质量恢复。实验表明,与传统时域采样方法相比,该方法具有更好的率失真性能。     

一种基于小波变换的混合编码方法研究

将小波理论应用于视频和图像压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足：而分形压缩编码方法．由于可以获得极高的压缩比而得到广泛关注。本文在借鉴前人的图像压缩编码算法的基础上,提出了一种图像压缩混合编码方法：该方法首先将图像进行小波分解,然后对不同的频带特征采用不同量化、压缩方法进行编码。实践表明,该方法不仅能够大大提高图像的压缩比,而且在网络信道不稳定的情况下．能在一定程度上克服数据传输出错．从而避免数据丢失造成的恢复图像质量下降。     

ATM网络的视频处理技术

文章在介绍了ＡＴＭ网络特点的基础上，重点阐述了ＡＴＭ网络中视频信息的压缩编码和视频信元丢失的处理等ＡＴＭ网络视频处理技术，最后指出了可变比特率分层编码是ＡＴＭ网络中理想的视频处理技术     

用改进的MPEG-4分层算法实现网络视频

实现网络视频首先要在发送端对连续的图像图形进行压缩编码，其次要将编码的比特流分层表示，第三要解决图像在网上传输时出现的包丢失问题。本文从上述三个方面出发，对MPEG－4分层编码算法进行改进，并用改进的算法实现基于物体的编码和比特流的分层表达；采用传输解码缓存模型实现图象传输的连续性，用优先重传技术解决包丢失问题，实验结果表明，上述理论是实现网络视频的较为优选的方案。     

雷达情报数字传输中编码速率压缩研究

针对随机扫描数字式图形显示终端,分析了传统雷达图像传输方法优缺点,提出利用视频—时基压缩技术较大幅度降低编码速率方法,在此基础上,对图像传输码速率进行了调理。并改变传统的双存储器实现视频—时基压缩电路方法,设计实现了一种基于单存储器的视频—时基压缩电路,既能传输雷达图像又能传输大量二次信息的全数字情报传输系统,实际应用效果好。     

超宽带IP网络环境下的视频分组丢失修复技术研究

基于IP超宽带网络传送视频节目已经成为三网融合背景下的发展趋势。相对于传统广电运营商的同轴广播网,IP网络更加复杂,出现分组丢失的可能性更大,可能会影响用户的观赏体验。目前的视频编码技术本身的冗余机制大多适用于同轴网络,因此有必要对IP网络中的视频分组丢失修复机制进行研究。本文分析了分组丢失对视频质量的影响,并对目前主流的分组丢失修复技术进行了针对性分析和比较,结合测试结果,给出了可行的分组丢失修复技术应用建议。     

一种整帧丢失时的视频差错掩盖算法

压缩视频对于信道误码十分敏感,可导致重组视频的质量严重下降。在低码率的情况下,当网络传输中数据包丢失时,通常对应于一整帧图像内容的丢失。为了恢复丢失帧,提出了一种针对整帧图像丢失时的基于运动向量外推法的空时域相结合的差错掩盖算法。试验结果表明,该算法不仅能够恢复整个丢失帧,而且在主观上与客观上其掩盖效果均优于传统的掩盖算法。     

基于小波分析的视频图像修复算法

图像修复是指恢复图像中破损区域的颜色信息或者去除图像中的多余物体.针对视频图像损坏特征中较复杂的水平与垂直条带,利用视频图像时间连续性的特点,提出基于小波分析理论的修复方法.实验结果表明,该系统能够较好地恢复视频图像和有效去除文字.     

分析视频图像的压缩传输技术

介绍视频图像信号的压缩传输技术,简单论述几种压缩编码方式,讨论基于MPEG－2编码的视频图像传输计划,阐述JPEG2000编码系统整体流程,并研究JPEG2000中对视频图像进行压缩的相关传输技术。     

整帧丢失时基于多帧参考的差错掩盖算法

压缩视频对于信道误码十分敏感,可导致重组视频的质量严重下降。在低码率的情况下,当网络传输中出现数据包丢失的情况时,通常对应于一整帧图像内容的丢失。为此本文提出了两种针对整帧图像丢失的差错掩盖算法一基于多帧参考的差错掩盖算法。研究结果表明,该算法不仅能够恢复整个丢失帧,而且其掩盖效果比传统的掩盖算法更好。     

基于分形的图像修复算法

 图像修复是目前图像处理领域中的一个研究热点,对于较大孔洞的修复一直是个难点问题,已有算法都未能很好地解决.本文基于分形相关理论,提出了一种新的修复算法,很好地利用了图像的整体信息.论述了分形维数和分形编码序列块大小之间的关系,提出多尺度的分形编码及重构的修复方法.为了强化图像细节信息,进行了分形局部迭代.为了提高图像修复的质量,将图像进行了分形放大,再进行分形插值修复.从实验结果可以看出,新方法取得了较好的修补效果,尤其是对纹理图像和有较大孔洞的图像效果更好.     

基于微分近似的图像修复

图像修复是对图像的破损区域进行填充,主要是利用待修复边缘信息对待修复区域进行填充。现有多数图像修复算法都非常复杂,而且难于实现。文中提出了一种基于微分近似、利用图像的空间连续性进行图像修复的算法。该算法实现简单,修补速度快,对小区域的修复效果较好。     

基于图像修复技术的压缩方法的研究

通过对块状缺损图像修复技术的研究,提出一种改进的纹理合成修复算法。继而依据粗糙度的分析对图像块进行分类,根据修复算法特性人为丢弃部分图像块,并结合JPEG算法进行压缩编码。在相近的视觉效果下,可以使图像压缩率得到显著的提高。     

基于深度学习的数字图像修复算法最新进展

数字图像修复是一项利用计算机技术还原破损图像的缺失信息,从而实现自动修复破损图像的技术,其广泛应用于文物修复、图像去雾、电影特效生成等方面。近年来深度学习的发展为图像修复提供了新的思路,即将估计缺失信息的问题转为有条件的图像生成问题。基于深度学习的图像修复研究已成为底层计算机视觉问题的研究热点之一。本文对深度学习在数字图像修复领域的最新进展进行总结归纳,并详细阐述卷积模式和网络结构优化的研究进展,最后对未来的研究方向进行展望。      

分层级联生成对抗网络用于手背静脉图像修复

为解决在识别过程中因手背静脉图像信息缺失而造成识别效率低下的问题,本文提出了分层级联生成对抗网络的手背静脉图像修复框架。该网络框架分别以级联与并行分层的方式进行修复操作,通过并行分层结构创新性的融合了不同静脉图像的特征信息;为有效地利用静脉图像的上下文信息对缺失的静脉图像信息进行预测与补全,在网络中创新性的引入了空洞卷积核与非局部注意力网络;为保证修复静脉图像质量与其真实图像的一致性,创新性的结合对抗损失与感知损失进行优化。实验结果表明,本文算法在视觉效果、峰值信噪比（Peak Signal to Noise Ratio,PSNR）和结构相似性（Structural Similarity Index,SSIM）等方面表现优于已有算法,并在两个公开的掌纹与指纹数据集上进行了有效的泛化验证。此外,修复图像相较于缺失图像在身份识别效率方面有了一定的提高。      

一种改进的BSCB图像修补算法

针对传统BSCB算法对颜色复杂度高或缺损区域较大的图像修补效果较差的问题,提出一种改进的BSCB图像修补算法.考虑传统算法中初始化、光滑算子和修补扩散等步骤中存在的缺陷,分别对其进行了改进.改进的BSCB算法进行图像修补时,采用随机初始化方法,引入平滑和梯度算子代替原拉普拉斯图像平滑算子,并采用加权平均算法选择所有邻点进行异向性扩散,从而得到最终修补结果.实验表明,新方法修补图像,特别是修补颜色复杂度高、缺损区域较大的图像具有较好的效果.     

空间差异度量约束的图像修复

针对传统算法在图像修复时选取最佳块匹配准则的单一性和随机性的问题,提出了一种空间差异度量约束的图像修复方法。该算法利用等照度线确定待修复块的优先级,根据空间差异度量约束的最佳块匹配准则搜索与该待修复块最匹配的样本块,采用最佳匹配块的信息更新优先级最高的待修复块的信息以修复其缺失像素信息。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法能有效提高图像修复的主客观质量,对三种类型的信息缺失均取得了较好的修复效果。     

Domain-based structure-aware image inpainting

Although image inpainting has been extensively studied in recent years, some problems in this area are still open. In particular, the structure restoration is one of the difficulties due to the incompleteness of the reconstructed structural information. The less reasonable filling order and the ignorance of local consistency of the image would also easily lead to undesired repairing results. To remedy the above problems, this paper proposed a new domain-based structural-aware image inpainting method. We specially designed a new iterative structure searching algorithm which can restore more complete and reliable structural information. The adjacent patches were connected to form a repairing domain which serves as the minimal repair unit. The introduction of the domain ensures the coherency and searching accuracy of the repairing results. Moreover, we introduced a novel repair order calculation method which can greatly reduce the influence of the error propagation in conventional methods. Various experiment results demonstrated the effectiveness of our method.     

基于自适应模板和置信度更新的图像修复算法

去除图像背景中的部分目标,是图像修复技术应用之一。为了修补去除目标后留下的大面积空白区域,文中在基于样本图像修复方法的基础上,引入了自适应思想。首先利用Canny算子检测图像的边缘,再根据图像边缘特征自适应地改变模板块的大小;为了避免误差的累积传递,提出了新的置信度更新方法,使更新后的置信度与累积误差成反比。实验结果证明,文中方法比原方法能更好地修复图像边缘、复杂纹理,并且保留边角,使效果更自然。     

基于样本和线性结构信息的大范围图像修复算法

基于纹理的图像修复算法对于修复破损区域比较大的图像效果较好,但该算法对于含有结构信息的图像修复效果很差.通过新的优先项的计算、平均值补偿及增加惩罚项提高传统的基于样本的图像修复算法的修复效果,结合图像中常出现的直线和曲线结构特征,提出了基于样本和结构信息的大范围图像修复算法.实验表明,该算法易于实现,修复结果能达到令人满意的效果,具有较高的实用价值.