像素域Wyner-Ziv视频编码系统性能优化方法

以分布式视频编码理论为基础,对Wyner-Ziv编码方案开展了深入研究。在对典型的边信息生成方法进行分析与比较的基础上,提出了一种改进的多路径边信息生成策略,并提出用错误隐藏技术来对传输出错的关键帧进行处理。实验结果表明,多路径边信息生成策略与运动补偿外推法相比可以生成质量更好的边信息;使用错误隐藏技术可以保证关键帧的传输质量,提高系统的鲁棒性;对错误恢复过的解码帧用多路径边信息生成策略进行边信息生成,使边信息精确度进一步得以提高,实现了对Wyner-Ziv系统进行优化的目的。     

基于小波域的DVC到HEVC快速转码研究

分布式视频编码是一种编码端复杂度低、解码端复杂度高的新型视频编码技术,HEVC则是编码端复杂度高、解码端复杂度低的新一代视频编码标准。通过视频转码技术将分布式视频编码和HEVC中高复杂度的运算转移到转码器,可实现一种编、解码都简单的视频编码框架。同时,针对在转码过程中需要对重建的视频帧进行HEVC重编码,提出利用分布式视频的关键帧解码生成WZ帧的编码单元四叉树划分,以降低分布式视频编码到HEVC转码的复杂度。实验结果表明,该转码方案与级联转码方案相比,在几乎不降低视频质量的前提下,极大地降低了转码计算复杂度和时间,提高了转码效率。     

分布式视频编码中边信息生成技术改进

分布式视频编码不同于传统编码方式,边信息是影响分布式视频编码器率失真(RateDistortion,RD)性能的关键因素之一。为了提高边信息质量同时不过多增加解码复杂度,提出一种改进的运动补偿内插法。在运动缓慢的区域使用前向运动估计获得运动矢量,在运动剧烈区域使用相邻三帧关键帧进行曲线运动估计获得运动矢量。实验结果表明,所提出的算法在不过多增加解码端运算复杂度的情况下,提高了分布式视频编码系统的RD性能。     

面向Adhoc网络的视频多描述编码及其传输方法

为增强无线多跳网络（Ad hoc网络）中视频传输的抗误码性能,提出了一种面向Ad hoc网络的视频多描述编码及其传输方法。首先,通过判断两个相邻帧运动矢量的差值,自适应地在视频序列中插入参考帧以提高帧间编码效率;然后分别抽取出视频序列中的奇数帧和偶数帧形成两个描述;最后,在确保传输路径可靠性的基础上,选取两个质量较高的节点不相交路径分别传输视频序列的两个描述,以提高视频传输的可靠性。OPNET Modeler中的仿真实验结果表明,与目前Ad hoc网络中典型的多描述编码及传输方法MDC_AODV相比,本文提出的方法有效地增强了视频传输的抗误码性,提高了接收端的视频质量。     

基于无线传感器网络的视频编码传输性能研究

提出一种基于3D-SPIHT视频多描述编码方案。与传统多描述编码例如MDSQ相比,该方案创建的各描述质量平衡,并能通过去除视频帧间冗余来提高压缩比;与国际标准(H.264等)相比,该编码方案具有算法简单、能够在任意码流截断处解码、码率可连续分级和无明显块效应等优点。实验表明该编码方案能够较好的应用于ZigBee多信道网络,并在较大压缩比的情况下仍能获取质量较好的重建图像,具有较高的应用价值。     

二维视频序列转换为伪3D视频的方法

本文提出了一种二维视频到三维视频的转换方法。采用时域和空域相结合的方法,根据边缘信息．从图像序列中提取运动对象。对二维视频序列来说,其本身并不包含有视差信息,但是可以根据运动信息来估算视差。本文中采用基于三角形网格的浓密视差提取方法来估算。根据双目立体视觉原理和立体显示技术．我们将二维视频帧经过变换,得到伪三维立体视频帧,并合成视频序列。     

基于视频七阶距特征的内容检索方法

为了能准确地在视频媒体中寻找到所需要的信息片段,提出了一种基于视频图像七阶矩特征的内容检索方法.通过计算图像的七阶矩特征,并以此替代视频每帧图像的信息,对视频中每帧图像及其前一帧的七阶矩特征向量进行比对,计算两者距离,当两者欧氏距离超过某一给定阈值时记录下该帧在视频中的位置,且定义该帧为视频的一个关键帧,并以此为据建立视频文件的带时间标记的关键帧七阶矩向量序列.继而通过对视频流和目标视频的七阶矩序列位置的比对和对应七阶矩距离的计算,确定在视频流中是否包含目标视频,以此实现在视频流中对于目标视频的检索.使用实际视频为例对方法进行验证,效果良好,结果准确,方法还具有较快处理速度和较少的内存消耗,可用于实时处理领域.     

一种监控视频分段的方法

本文提出了一种针对监控视频序列的分段算法．即通过计算输入视频帧与可更新背景帧的差异计算帧运动量,来实时更新背景,按当前帧与实时背景帧的差异进行聚类,然后按照每帧图像的类别对该视频序列进行分段,并提供了计算每帧图像时间的算法,从而可以确定各段视频的起止时间,该算法可以为后续的各种视频挖掘算法提供前期的视频数据处理,方便后续的视频数据分析．     

基于SVM的异常行为检测在电子考场中的应用研究

电子监考系统在我国已经得到广泛应用,本文针对考场视频分析的应用需求,以智能视频监控理论为依据,研究基于视频分析的考场异常行为有效识别方法。本文基于目标对象的皮肤特征模型,设计和生成行为模型,结合SVM支持向量机,实现在视频帧序列中检测考场异常行为。该模型可以应用于考场视频监控系统中,有助于提高系统的智能化,增强考场监控能力。     

基于视频压缩编码的动态图像水印方案

提出了一种新的基于视频压缩编码的动态图像水印方案。在嵌入水印时,充分考虑动态图像压缩编码的特性,对帧内编码帧(I帧),将水印信息嵌入到DCT低频系数中;而对帧间编码帧(P,B帧),结合动态补偿/离散余弦变换(MC/DCT)混介编码,把水印信息嵌入到运动补偿后的残差图像的自流成分中。同时,在水印嵌入时,采用扩频技术与多维水印相结合的方法,并通过相关检测的方法判断水印的存在。由于水印的检测是对视频码流直接实施的,不需要对压缩数据进行完全解码,从而大大降低了计算量,提高了视频数据水印的适用性。     

基于增强型GM(1,1)的自适应链路层SR-ARQ控制策略

提出一种用于无线实时流媒体传输的数据链路层自适应SR-ARQ控制策略,以显著提高接收方的播放质量.该策略采用跨层设计的方法,基于增强型GM(1,1)模型预测当前的网络状态,自适应地调整SR-ARQ参数N_(max)(最大重传次数),同时依据逻辑链路控制子层(LLC layer)不同的操作类型为MPEG三种视频帧(I,P和B帧)提供不同优先级的服务;另一方面,在应用层采用自适应FEC策略,在视频源数据和冗余数据之间动态分配网络带宽.数学分析与仿真实验的统计结果对比表明,该策略能使接收方获得最大的可播放帧率,有效地提高了流媒体传输的可靠性.     

无线移动网络中可分级编码视频的仿真平台

为了满足无线移动网络中可分级视频流传输的实验要求,提出了无线移动网络中可分级视频的仿真实验平台。仿真平台包含3个阶段,编码阶段将普通格式的源视频编码为H.264/SVC格式,仿真阶段将视频报文在移动自组织网络中传输,设计了新的路由协议获得网络的可用带宽估计,并将该信息发送至自适应速率调节模块,解码阶段过滤一部分网络抽象数据信息,提取出最优的解码视频数据流。此外,为了实现可分级视频流自适应调节信息的传输,设计了新的移动自组织网络路由协议,通过自适应反馈机制可以根据路由状态与网络的可用资源状态调节源节点的传输速率,以满足可分级视频传输的要求。基于仿真实验的结果表明,本平台可以测试可分级视频流在无线移动网络中传输多个性能指标,并且设计的自适应路由协议可以提高无线移动网络的视频传输质量。     

复杂背景下运动目标检测与实时跟踪

为准确追踪复杂背景下视频序列待处理目标的位置,提出一种基于互相关信息和Mean Shift相结合的目标追踪算法。将待处理帧和背景帧图像从RGB空间转化为GRAY空间,利用背景剪除法获取待匹配帧的基准图像,对基准图像用快速傅里叶变换得到基准图象和模版图像的相关性,结合Mean Shift最终确定目标图像的位置。实验结果表明,该方法在遮挡、环境干扰等复杂情况下均能稳定有效地追踪目标。     

基于混沌时间序列的模糊神经网络预测研究

为研究混沌时间序列预测问题,提出了一种结合模糊神经网络的预测方法,对输入数据进行模糊规则提取,再经过优化得到最佳模糊规则库。通过神经网络的自适应学习能力调整隶属函数参数及网络权值等信息,对相关混沌时间序列进行预测。对Mackey-Glass系统及Lorenz系统进行仿真实验,结果证明了该系统的有效性。     

视频解码中的水印算法研究

提出视频解码过程中一种水印算法的实现过程．该算法根据视频图像解码过程的信息，对每一个像素系列计算可信度因子，据此完成视频图像的准确性和可靠性验证，这种方法不改变水印嵌入的条件，通过引入的可信度因子提高系统检测验证信息的精确度。     

一种结合双树复小波变换和SVD分解的视频水印方法

针对传统视频水印算法鲁棒性和安全性较差的问题,提出了一种新的结合双树复小波变换(DT-CWT)和奇异值分解(SVD)的视频半盲水印方法。算法首先从视频中提取I帧,其数量和位置均由用户决定,具有良好的保密性。I帧的亮度分量经DT-CWT变换的系数有较强的鲁棒性、更佳的重构效果、灵活的水印嵌入位置以及更多的方向选择性,SVD分解后的奇异值具有良好的抗几何失真不变性。同时还生成了一个随机密钥,有效提高了视频水印的安全性。实验结果表明,该算法对视频质量的影响较小,并且能有效抵御高斯噪声、椒盐噪声、JPEG压缩、直方图均衡化、帧交换、帧删除及帧平均等多种攻击,具有较强的鲁棒性。     

基于混沌掩蔽的保密通信方法(英文)

提出了一种新的基于混沌掩蔽的保密通信方法．在发送端,信息序列在与混沌掩蔽序列相加的同时还介入到该掩蔽序列的发生之中．在接受端,一个与发送端具有相同非线性函数形式的非动力学系统被用来从接受信号中提取混沌掩蔽序列,然后再与接受信号相减以恢复信息序列．理论分析和计算机模拟表明,该方法保密性好、可靠性高且实现容易．     

BP神经网络在轴向柱塞泵故障诊断中的应用

针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于人工神经网络的故障诊断方法。以一种典型设备的几种主要故障为例,设计了适合于故障诊断的BP神经网络模型,运用Levenberg-Marquardt优化算法进行网络训练,并针对网络训练中可能出现的过拟合、局部小、隐层节点数确定等问题制定了相应的网络优化策略,以保证训练后的网络具有较好的记忆和归纳能力,并用Vc＋＋6.0语言和SQL Server2000数据库开发了基于BP神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统,结果表明,该系统有良好的故障诊断精度和较强的泛化厶匕力。     

视频检索中一种改进的镜头分割方法

提出了一种视频分割方法。该方法是在互信息量的基础上,先设一个大窗口并对该窗口中视频帧进行初步的分析,得出候选切变帧,然后再以候选切变帧为中心设一个奇数小窗口,通过候选切变帧亮度值和小窗口的平均亮度值相除大于阈值就可认定为切变帧。该算法可以有效地防止闪光引起的干扰。实验表明,该方法在镜头分割的查全率和查准率方面都有所提高。     

基于神经网络集成的车牌字符识别

针对车牌字符在车牌图象退化时识别率较低的问题,提出一种基于神经网络集成的车牌字符识别方法。基于小生境遗传算法在提高进化的局部搜索方面的良好性能来动态构建个体网络差异性大的神经网络集成,进而提高整个集成系统的泛化能力。将该方法应用于车牌字符的识别,实验结果表明,该方法能有效地生成差异度较大的个体网络,得到的神经网络集成能有效提高车牌字符的识别率。