采用相关性分析的视点可分级编码

为了满足不同用户端需求,在多视点视频编码（multi-view coding, MVC）中融入视点可分级编码. 根据多视点视频序列的相关性确定基本视点以及各个增强层视点,并给出了合理的视点间预测的视点可分级视频编码. 实验结果表明, 所提出的多视点视频编码方法除支持视点可分级外,还提高了信噪比以及随机访问性能.     

FTV系统中面向虚拟视点合成的深度编码

为了降低自由视点电视系统中由于深度估计不准确和深度数据压缩带来的量化失真对重建虚拟视点图像质量产生的影响,提出了一种面向虚拟视点绘制的深度压缩算法. 根据深度数据的统计特性,设计了一种基于三次B样条函数的上下采样方法对深度图进行下采样. 采用多视点视频编码对下采样深度图进行编码,在解码端则对深度图进行上采样,并针对解码深度图边缘处的模糊现象,用双边滤波器优化深度图边界. 实验结果表明,与传统的MVC编码方案相比,该方案在保持虚拟绘制图像质量不变（甚至略有提升）的情况下,显著降低了传输码率,有助于在自由视点系统的接收端获得高精度的重建图像.     

面向多视点视频编码的宏块级码率控制

联合视频专家组针对多视点视频编码提出了JMVM参考模型,但该模型没有给出有效的码率控制方案. 该文提出一种多视点视频编码码率控制算法,分4 层进行比特分配和码率控制. 先根据相关性函数在视点间合理分配码率实现GOP(group of pictures)层的比特分配,然后根据分层B图像比特分配策略实现帧层的比特分配,最后根据拉普拉斯率失真模型实现宏块层的码率控制. 与JMVC 1.0相比,该算法能在保持图像质量的前提下进行精确的比特分配和码率控制.     

多层记忆增强生成对抗网络二次预测的视频异常检测方法

为了提高视频异常检测的准确率,提出了一种基于多层记忆增强生成对抗网络二次预测的视频异常检测方法。首先利用目标检测提取时空立方体,并将其输入自编码器中得到预测帧;其次将预测帧的表观特征和对应真实帧的光流特征进行融合,形成融合特征;最后利用多层记忆增强生成对抗网络二次预测未来帧,以便学习不同层次特征的正常模式并捕获上下文的语义信息。在UCSD Ped2和CUHK Avenue数据集上进行的实验结果表明：所提出的方法与其他视频异常检测方法相比,可有效提高视频异常检测的性能,使帧级别AUC分别达到99.57%和91.59%。     

联合检测多用户MIMO MC-CDMA的译码

将经过延时编码的联合检测(joint detection,JD)算法用于多用户MIMO MC-CDMA下行系统.仿真实验表明,与VBLAST检测算法相比,延时编码的JD检测算法性能良好,并能应用于VBLAST无法应用的接收天线数目少于发送天线数目的MIMO系统.该文还分析了2发2收时用Alamouti编码来代替延时编码的误码率性能.     

基于双域联合编码和秘密共享的密文域可逆信息隐藏

针对如何提高可逆信息隐藏算法的安全性和嵌入容量的问题,提出了一种基于双域联合编码和密码反馈秘密共享的密文域可逆信息隐藏算法。首先,对图像进行中值边缘检测器（median-edge detector, MED）预测,计算最优水平l,并将像素分成可预测像素和不可预测像素;其次,使用双域联合编码分别在像素域和比特域上压缩辅助信息,以便提供更多的可嵌入空间;再次,使用密码反馈秘密共享技术将原始图像加密生成多个加密图像,并将辅助信息和多方的秘密数据嵌入到多个加密图像中;最后,根据提取的辅助信息,100%恢复秘密数据以及原始图像。实验结果表明,该算法显著提高了嵌入容量和安全性。