视频编码中的运动估计算法研究

在多媒体信息中,视频信息是一种比较特殊的媒体,数据量大,信息丰富.视频数据的表达、组织、存储和传输都有很大难度.帧间预测编码可以用来消除视频序列中大量的时间和空闻冗余,由此压缩视频序列.运动估计耗用整个编码器编码时间80%左右,成为最耗时的部分.本文分析视频压缩的基本原理,论述运动估计的哪特点,重点是视频编码中的运动估计算法研究以及比较各种运动估计算法的优劣.     

基于HEVC的监控视频动态背景模型

高效视讯编码（HEVC）是新一代编码标准,在编码效率上有明显优势。监控视频结构特点是背景几乎不变,HEVC并没有考虑这种情况。使用动态背景模型（DBM）生成动态背景帧,作为HEVC帧间预测的参考帧,可以提高视频压缩效率。然而,运动缓慢的前景区域有时会被认为是背景区域,为此提出多层差值（MDM）算法,根据多层像素块差值更新背景,提高背景帧的质量。实验结果表明,与高效视讯编码测试模型HM14.0相比,在几乎不增加计算复杂度的情况下,采用该算法压缩效率平均提高了2%,最高提高了5.2%。     

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。     

H.264/AVC中运动估计算法及改进方案

H.264是新一代视频压缩编码标准,它相对于以前的视频编码标准在编码效率上有了巨大的提高,但其运动估计部分运算量大、耗时多,极大的影响了编码速度.为了减少运动估计的时间,对全零块判决进行了深入的研究,给出了自适应的全零块判决阈值,以此为基础提出了EPZS(Enhanced Predictive Zonal Search)算法的改进方案.通过与传统的运动估计算法的实验比较,可以看出改进的EPZS算法在减少了变换编码和量化的时间,提高了编码效率的情况下,保持比特率和图像质量基本不变.     

基于运动矢量相位调制的视频水印算法

目前大多数压缩域数字视频水印算法都在视频信息的I帧嵌入信息,没有充分挖掘P、B帧的容量.本文通过分析运动矢量的数据统计特性,提出一种基于运动矢量相位统计特性来隐藏水印信息的视频水印算法.该算法最大特点是利用运动矢量相角角度抖动的基本思想将水印信息嵌入到运动矢量中.算法简单、实用.同时利用矩阵编码来解决运动矢量修改率有可能过高问题.实验表明通过该算法具有很好的鲁棒性和不可感知性,能够抵抗帧删除等同步攻击以及基于视频内容的攻击.     

基于H.264多参考帧的运动估计快速算法

在H.264编码算法的基础上,提出了多参考帧的运动估计快速算法--三维菱形搜索法(TDDS).实验结果表明,与未使用快速算法相比,使用本文提出的快速算法,在平均码率增加不到0.1%,恢复图像平均PSNR(峰值信噪比)下降不到0.1dB的情况下,编码速度提高2.5倍,满足实时视频通信的要求.算法与H.264标准兼容,可用于实际产品.     

基于H.264快速运动估计算法研究

为了降低运动估计的计算复杂度,提出了一种基于H.264的快速运动估计算法,该算法使用了候选尺寸块的预测和两种匹配模板的搜索,通过部分像素匹配、多参考帧选取、亚像素匹配来获取最佳运动矢量。实验表明,与FS算法和UMHexagonS算法比较,该文所提算法在保持了相近的峰值信噪比和码率的情况下,运动估计耗时平均下降了69%和13%,编码速度大幅提高。     

MPEG的视频压缩编码技术及其比较

MPEG标准是面向运动图像压缩的1个系列标准。阐述了MPEG标准的基本视频压缩编码技术,并对MPEG-1、MPEG-2和MPEG-4标准中视频压缩技术进行了比较研究。     

基于宏块划分的视频水印算法

研究一种针对H.264编码的帧间预测块划分视频水印算法,该算法先对水印图像进行二值处理,然后在H.264帧间预测编码时根据水印二值序列选择不同的区块划分,并将水印值嵌入进去.实验结果表明,该算法具有较好的实时性、鲁棒性.     

基于五帧帧差和混合高斯模型的运动目标检测

鉴于传统的帧差法检测准确率不高,而且在光照变化、噪声干扰时鲁棒性不高,容易造成检测错误等问题,提出了一种改进的视频序列运动目标检测算法.该算法是将混合高斯模型与改进的五帧差分算法相结合:首先改进五帧差分是将当前帧与前2帧、后2帧进行差分二值运算,然后将4个差分的结果轮廓填充,最后进行先"与"再"或"运算;通过将混合高斯建模后得到的运动目标与改进的五帧差分算法得到的运动目标,进行逻辑"与"操作,最后再通过形态学处理检测出运动目标.从实验结果证明,改进的算法既能适应光照的变化,又能有效克服空洞的现象,与同类的算法相比具有更高的鲁棒性和准确率.