一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法

高效，快速的视差匹配是立体视频处理中的一项关键技术。本文在分析立体图像序列的视差矢量与运动矢量之间的相关性的基础上，提出一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法。实验结果表明，与全搜索法相比，在保证重建图像质量的前提下，快速算法能显著降低视差估计的计算复杂度。     

一种基于启发式搜索的视差匹配的快速算法

提出了一种基于启发式搜索的视差匹配的快速算法，根据立体摄像系统的特性和图像本身的性质，迅速准确地进行视差估计。与完全搜索算法相比，在基本保持重建图像质量的前提下，能降低计算复杂度。     

基于Hadamard变换的数码显微成像自动对焦新方法

提出了一种基于Hadamard变换的自动对焦评价函数,利用数字图像Hadamard频谱的高频分量分析对焦的精确程度.实验结果表明,相对于传统的自动对焦方法,新方法不仅可实现精确对焦,而且抗噪能力强;由于Hadamard变换本身计算量很低,因此新方法还具备算法简单、运算速度快和易于硬件实现等特点.     

基于非负矩阵分解的彩色图像质量评价方法

针对稀疏表示的图像质量评价模型都基于灰度图像,缺少颜色信息,该文提出一种基于非负矩阵分解(NMF)的全参考彩色图像质量评价方法。首先,从自然彩色图像中随机采样,得到训练样本,利用非负矩阵分解,训练得到特征基矩阵,并经过Schmidt正交化,构建特征提取矩阵;其次,根据视觉显著性模型,利用最大视觉显著性和显著性差值两步骤选取视觉重要区域;最后,利用特征提取矩阵,得到低维的特征向量,并最终得到彩色图像质量评价值。实验结果表明,该文方法在LIVE, CSIQ和TID2008 3个图像质量评价库上有很好的表现。3个图像库的平均结果显示,该文方法的综合表现优于所有对比方法。这表明该文方法与主观感知有更好的关联度。     

基于感知的视频编码方法综述

基于感知的视频编码方法是目前视频编码的研究热点。该文综合论述了基于感知的视频编码方法,重点阐述了基于感知的3维视频编码方法。首先,对目前利用人类视觉系统中的亮度、对比敏感度、中心凹等视觉感知特性的单视点视频编码方法进行分析并指出其存在的问题。然后,对基于立体感兴趣区域和双目敏感度特性的3维视频感知编码方法进行了分析和论述。最后,就基于感知的视频编码方法的进一步发展提出了若干技术与研究方向的展望。     

Color correction and geometric calibration for multi-view images with feature correspondence

Color and geometry inconsistency between different views is an urgent problem in multi-view imaging applications. In this paper, we present a color correction and geometric calibration method for multi-view images on the basis of feature correspondences between views. First, keypoints in views are detected by using scale invariant feature transform, and accurately matched by bi-directional feature matching between difference views. Then multiplicative and additive errors between matching keypoints are calculated to achieve color correction. In addition, an affine transformation between minimum cost matching keypoints is established to achieve geometric calibration. The experimental results verify the effectiveness of the proposed method in color correction and geometric calibration, and a higher coding efficiency is obtained.     

一种基于多模式融合的多视点图像颜色校正方法

针对各种多视点成像系统中视点图像颜色不一致的问题,提出了一种基于多模式融合的多视点图像颜色校正方法.该方法通过定义四种通用的线性和非线性校正模式,首先对输入的源图像和参考图像进行视差估计,以视差估计得到的匹配块作为样本,然后对样本分别用四种校正模式进行训练,得到各种模式的校正参数,最后基于最小均方误差准则对各种校正模式进行融合,得到最终的校正图像.实验结果表明,该方法能实现参考图像与校正图像的最小均方根误差,且具有较好的校正效果.     

基于显著特征的HEVC帧内率失真优化

引入感知因素的RDO算法和感知编码可以提高编码视频主观质量,但也产生了明显的率失真性能损失。针对上述问题,提出了一种基于显著特征的 RDO 方法。首先探索了 HEVC 编码树单元的码率分布和显著特征之间的相关性,提出显著码率先验模型并确定了模型的初始参数;然后建立了码率差异最小化的率失真代价模型,并根据该模型推导得到自适应拉格朗日乘子计算方法;最后设计了模型参数更新规则。实验结果表明,算法在率失真性能基本不变的情况下,提高了视频的主观质量。     

一种基于最小可察觉失真的立体图像质量客观评价方法

立体图像质量是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何利用人类视觉特性对立体图像质量进行有效的评价是目前的研究难点。本文通过分析最小可察觉失真(JND,just noticeable distortion)视觉感知模型,并结合反映图像结构信息的奇异值矢量,提出了一种基于JND的立体图像质量客观评价方法。评价方法由图像质量评价和深度感知评价两部分组成,首先提取反映图像质量和深度感知的特征信息作为立体图像特征信息,然后根据立体图像的不同失真类型情况对其特征进行融合,通过支持向量回归(SVR,support vector Regression)预测得出立体图像质量的客观评价值。实验结果表明,采用本文提出的客观评价方法对立体数据测试库进行评价,在不同失真类型或混合失真评价结果中,Pearson线性相关系数(CC)值均在0.94以上,Spearman等级相关系数(SROCC)值均在0.92以上,符合人眼视觉特性,能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。     

基于运动矢量的视频图象数字水印算法

数字水印技术是近年发展起来的一种用于数字产品版权保护和真伪性论证的新兴技术。与静止图象相比，视频水印技术要满足盲检的要求。本文根据运动矢量的特征值ρl，提出了一种视频图象水印新算法。实验结果表明，所提出的水印算法简单、快速，能满足视频编码的实时性要求；算法与现有的视频压缩标准有很好的兼容性；水印的提取具有盲检功能，无需原图象；水印的嵌入不影响I帧的图象质量，与嵌入水印前的原压缩图象相比，嵌入水印后的视频图象信噪比损失很小。