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。     

自适应黄金分块SVM的运动视频特写镜头提取模型

为了提高在海量的视频中检索关键视频的准确性,本文针对图像帧中不同类型镜头的区别,提出了一种自适应黄金分块SVM的视频特写镜头提取模型。首先通过用户交互获取logo模板,并通过logo模板匹配精确定位视频中的慢镜头,然后再通过突变镜头检测进一步分割正常比赛部分镜头,并采用自适应的场地色提取算法,结合黄金分块法并利用SVM分类器将正常比赛镜头进一步的划分。模型实例仿真实验结果表明,本文方法对于慢镜头、远镜头、中镜头、特写镜头的检测与识别均取得了较好的效果,相对于贝叶斯分类器和K近邻算法,在查全率和查准率方面均有所提高。     

视频帧色差突变图像的背景检测参量提取

对视频帧中运动目标提取是计算机视觉研究的重点课题,对视频帧色差突变图像的背景检测常受到背景色差干扰,目标检测性能不好。提出一种基于视频序列的双背景建模的视频帧色差突变图像的背景检测和参量提取算法,背景建模加入了光照突变处理机制,进行色差补偿。计算视频帧差背景内的突变信息感知概率和统计概率,对视频图像进行滑动平均建模,采用模极大值法进行边缘检测,得到基于灰度方差的视频帧色差稳定性检测的判别函数。将当前帧与背景帧相减,建立滑动平均背景模型,提取其背景差异性特征参量。仿真结果表明,该算法的检测性能较好,当背景发生变化时,如光照突变、人群数目突然增大时,具有较好的背景检测性能,处理光照突变方面的图像平滑性较好。     

多层次语义描述的运动视频镜头提取模型

提出了一种多层次语义描述的运动视频镜头提取模型。首先通过直接比较相邻帧的相似性来判断是否存在镜头切换,然后采用边缘检测的方法进行镜头像素检测,接着将渐变位置的检测转化为求取帧图像方差序列的极值问题,最后根据亮度值判断疑似阴影像素,以提高视频对象的精确性。仿真实验结果表明,本文提出的改进模型具有较高的镜头提取精度和较高的运行效率。     

一种基于混沌加密的视频水印方法

利用二维混沌流加密技术加密有意义的二进制图像,获得水印数据,以提高视频水印的安全性。水印嵌入过程中,水印被嵌入到随机选择的视频帧的离散余弦变换系数里。在鲁棒性和帧平均攻击实验后,大部分水印可以通过水印检测提取算法进行提取和识别。实验结果表明,这种视频水印方法具有一定的安全性、隐蔽性和鲁棒性。     

视频图像检索研究进展

图像检索在信息检索领域是研究热点之一,论文从视频数据的基本组成部分,镜头的切换、运动和检测。镜头内容表示和目标切割等方面对视频图像检索进行了较全面的论述。     

基于ADSP-BF561的智能视频分析前端的设计与实现

基于ADSP-BF561的智能视频分析前端,针对BF561的双核特性采用了双核应用模式设计并实现了视频数据的采集、智能视频分析和视频H.264编码的并行工作以及压缩码流的传输。实验表明,该系统能够实时有效地检测物体的入侵和丢失,同时进行视频帧数据的H.264编码与转发。     

压缩感知理论在交通视频系统中的应用

交通视频是智能交通系统的重要组成部分,海量的数据给交通视频的存储带来了很大的挑战。随着压缩感知理论的不断发展,这一难题可以得到较好地解决。文章阐述了交通视频压缩编码和压缩感知理论,重点介绍了基于压缩感知理论的交通视频编码的相关算法以及基本框架,为智能交通系统的建设提供参考。     

足球视频中球员检测的研究

用基于内容的视频分析方法库和应用方法库对足球视频中的球员的检测进行了研究并完成了视频分析的方法库的实现。算法库主要整合了光流法、边界检测算法和Mean shift算法,并且设计和实现了足球视频的球员检测算法。它包括基于背景的球员检测算法、基于边界的球员检测算法和基于多帧识别的球员检测算法。基于以上研究,设计并且实现了视频分析工具VCAP。最后对检测效果进行了测试,取得了比较满意的结果。     

基于直接序列扩频的空域视频数字水印

利用直接序列扩频技术,提出一种应用在视频上的数字水印方案。水印嵌入过程是在空域里通过修改像素来完成,对每一个视频帧都采用相同的算法。水印提取是基于空域相关性原则的,过程的进行不需要原始视频序列。实验结果表明,该水印方案在压缩、过滤、帧删除、帧平均等有意或无意的攻击下都具有较高的鲁棒性。     

几种块匹配运动估计算法的比较

在视频序列中,帧与帧之间存在着很大的空间冗余度,通常要进行运动估计,以去除帧间的冗余信息,保留相关有效信息。运动估计算法很多,常用的简单有效的运动估计算法是块匹配算法,本文通过使用常用序列,对几种块匹配算法(BMA)进行测试比较,最后给出了一种新的匹配算法。     

实时视频监控系统中一种快速运动目标检测算法

介绍了一种快速运动目标检测算法。该算法针对当前运动检测算法的不足,以背景消减和时域差分为基础,快速完成视频帧的背景提取、背景更新、运动目标检测,很好的满足了系统对时间的限制。结果表明,该方法是比较实用的,能满足实时视频监控系统的要求。     

一种基于视频的无损信息隐藏方法

描述了一种基于MPEG-Ⅱ彩色视频中的无损信息隐藏方法，该方法在Alattar算法的基础上，使宿主矢量类型的判别由四个不等式，减小到两个不等式，降低了算法的时间复杂度。数据嵌入过程中采用简单数据链路SDL成帧。在局域网上进行了隐秘传输模拟实验，从嵌入信息的视频中正确提取出所嵌入汉字或二值指纹图像后，原宿主视频可无损恢复。该方法较适用于视频中的隐秘传输及产权保护等领域。     

视频编码无损传输中帧内多普勒域导频估计算法

通过对视频信号的帧内多普勒域导频估计,实现对视频编码无损传输,提高视频图像传输的保真度。传统方法中对视频编码的导频估计算法采用时域亮度均值重叠分块的奇异值分解方法,视频数据进行强制分片和分块重组,视频编码流出现糊分块效应,导致视频纠错效果不好。针对上述问题,提出一种改进的视频编码无损传输中帧内多普勒域导频估计算法。构建视频传输网络结构模型,进行丢包率预测,把实时视频可以看作多幅的彩色图像按一定时间间隔顺序进行刷新显示,使图像数据将其能量的大部分集中于频率域的一个小范围内,采用量化分析方法提取帧内视频压缩特征,进行视频编码无损传输中帧内多普勒域导频估计算法改进。仿真结果表明,该方法计算精度较高,提高了视频通信的图像保真度,降低了视频失真,提高了视频传输质量,具有较好的视频传输纠错性能。展示了优越性和较好的应用价值。     

基于视频图像的车辆目标检测算法

通过摄像机获取视频数据,利用运动目标检测的原理,从交通视频图像中提取车辆目标。常用的运动目标检测的方法:光流场、帧间差分、背景差分。本文使用背景差分中非常经典的Code Book算法来实现运动车辆目标的提取。最后,在VS2013和opencv2.3的开发环境中实现了该检测算法。     

基于VC与MATLAB混合编程的视频镜头转场检测系统

介绍了对视频检测技术的研究背景、视频检测技术常见的算法、系统设计思路与流程以及对系统调试与结果的测试。在选择视频镜头检测算法对系统运行进行调试的时候,采用了固定阈值直方图比对算法。为了克服固定阈值直方图算法对亮度敏感的缺点,在算法中采用了RGB颜色空间到YcbCr颜色空间的转换。整个系统采用函数设计方法,鉴于VC＋＋在用户界面设计中广泛的运用,以及Matlab在图形图像处理中强大的工具箱函数,故采用VC＋＋6.0与Matlab7.0进行混合编程的方法,以综合VC＋＋与Matlab各自的优点,达到简化程序设计的目的。     

H.264帧内预测算法改进

帧内预测是H.264视频编解码标准中重要的组成部分,它能够显著提高压缩比率,但是大大提高了计算复杂度,很难运用到实时传输中,因此,如何提高运算速率是改进算法的核心问题。提出了一种快速模式选择算法,在保证图像质量的情况下较大地提高了帧内编码速度。     

一种基于内容变化的快速视频重组方法

文章主要介绍一种基于内容变化的快速视频重组方法。它采用粗细两分、多级抽选的操作框架，在基本保持重要视频细节的前提下层层过滤，舍弃部分与关键帧高度相似的相邻帧，以较大的抽样比来生成关键帧序列。它充分利用视频的基本特性，先以较小的时间代价和画质代价，尽可能减少需要处理的数据量，再以灵活的子操作架构，结合多种处理方法，快速高效地完成视频重组的工作。     

面向空间通信视频编码算法的业务流模型

利用Hadamard变换的去相关性能和3D小波视频编码的帧结构特性,提出了一种新的面向空间通信视频编码算法的业务流模型。实验结果表明,新模型产生的仿真数据能够匹配视频源数据的概率密度函数,能够模拟空间通信视频源数据的短时相关性和长时相关性,在漏桶评估实验中,模型仿真数据与视频源数据的排队性能匹配效果好,可以作为空间通信系统研究的视频源模型。     

基于帧亮度补偿和融合的校园夜间视频增强算法

本文研究了夜间校园视频的增强算法,采用帧亮度的补偿和融合算法。具体作法如下：(1)利用不同时间段白天帧与当前夜间帧背景亮度的比例,采取亮度参数调整的补偿方式对当前夜间视频背景进行补偿;(2)提出一种基于运动物体移动区域融合和差分的算法,对视频中的运动物体进行增强。本文基于亮度融合补偿的算法,较原始校园夜间视频,亮度、对比度和熵都得到了增强。