结合空时域下采样与重建的H.264/AVC压缩性能优化

为提高H.264/AVC标准在带宽资源严重受限时的压缩效率,采用空时域相结合的编码思路,提出了一种基于运动检测的自适应抽帧方法,并结合空域下采样与重建研究了一种改进的H.264/AVC压缩性能优化框架。在编码端,原视频先空域下采样以减少空间分辨率,然后根据视频运动特征,采用不同抽帧模式自适应地降低帧率,再经H.264/AVC编码,有效降低了编码码率。在解码端,解码视频则采用与抽帧模式相对应的运动估计与补偿插帧方法重建出抽取帧,再利用超分辨率重建技术将视频恢复到原空间分辨率。实验结果表明,所提方法在低码率段的视频压缩性能优于H.264/AVC标准编解码及相关文献方法。     

基于L曲线的自适应时空正则化视频超分辨率重建

为了解决视频超分辨率重建的病态问题,以得到良好的重建效果,提出了一种新颖的视频超分辨率重建算法。在算法中引入了时空联合正则化算子,通过视频帧本身的空间平滑信息和视频相邻帧的帧间相关先验信息的引入,提高了解的质量;同时,为了选择合适的时空正则化系数,提出了基于L曲线的自适应时空正则化系数计算方法,可以自适应地计算合适的正则化系数。通过对模拟图像序列和真实视频序列的实验结果表明,算法能得到较为精确的解,重建出具有良好视觉效果的高分辨率视频。     

基于稀疏编码的鲁棒型人脸超分辨率重建

为了减少人脸超分图像的边缘伪影和图像噪点，利用基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建算法，在字典学习阶段，结合L1范数引入在线字典学习方法，使字典根据当前输入图像块和上次迭代生成的字典逐列更新，得到更加精确的超完备字典对，用于图像重建。实验中进行的仿真结果表明，改进算法超分结果的峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）比同类型的稀疏编码超分法（SCSR）和应用在线字典学习算法的超分方法（ODLSR）均有较大幅度提升，比后者平均提升0.72 dB和0.018 7。同时，视觉上有效地消除了边缘伪影，且在处理含噪人脸图像时，具备更强的去噪能力和更好的鲁棒性。     

子块均点特征分形快速图像压缩编码

分形图像压缩根据图像特有的自相似性，利用压缩仿射变换消除图像数据冗余度，进而实现图像压缩，实现较高的压缩比。然而，分形图像压缩编码具有计算复杂度高、运行时间过长的致命缺点，对于图像信息量巨大的当今社会来说不具有实用性。为解决基本分形压缩编码耗时过长的问题，提出了子块均点特征分形压缩编码算法，利用该算法将基本分形压缩编码的全搜索转为局部搜索，限定搜索范围，减少定义域块的搜索，在客观质量稍作牺牲的基础上加快了编码速度。将所提算法分别与五点和特征算法、1-范数特征算法、欧式比特征算法以及双交叉算法进行比较，仿真结果表明，在时间稍逊的情况下，所提算法在客观质量（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）上更优。     

基于平方加权质心特征的快速分形图像压缩编码

分形图像压缩利用自身图像具有的相似性,结合压缩仿射变换减少图像数据的冗余来实现图像数据的压缩,具有压缩比高、恢复简单的特点。然而,分形图像压缩编码也具有编码时间长、计算复杂的缺点。为了解决上述的缺点,提出了基于平方加权质心特征的快速分形图像压缩编码算法,利用平方加权质心特征可以将基本分形图像压缩编码过程中的全局搜索转化为局部搜索,限定搜索范围,减少码本数量,在巨大图像信息量传输和存储过程中,在一定程度上缩短了编码时间。将平方加权质心特征快速分形图像压缩编码算法和双交叉和算法、改进叉迹算法、规范五点和算法进行比较,仿真结果表明,所提算法在恢复质量可接受情况下,编码时间具有巨大优势。     

自适应约束下的双边全变差正则化超分辨率重建

在经典的双边全变差(BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明：与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。     

基于块稀疏度与自适应迭代的压缩感知方法

针对分块压缩感知算法在平滑块效应时损失了大量的细节纹理信息,从而影响图像的重构效果问题,提出了一种基于块稀疏信号的压缩感知重构算法。该算法先采用块稀疏度估计对信号的稀疏性做初步估计,通过对块稀疏度进行估算初始化阶段长,运用块矩阵与残差信号最匹配原则来选取支撑块,再运用自适应迭代计算实现对块稀疏信号的重构,较好地解决了浪费存储资源和计算量大的问题。实验结果表明,相比常用压缩感知方法,所提算法能明显减少运算时间,且能有效提高图像重构效果。     

基于插值和多帧重建的图像超分辨分析

基于插值的超分辨重建方法是单幅低分辨率图像利用相邻像素间的相关性来重建一幅高分辨图像.基于多帧多帧重建的超分辨重建方法是利用多幅图像间的信息互补来获得比单幅图像重建更多的细节,它按照特定的退化模型,通过输入的多幅低分辨图像估计高分辨图像.本文主要实现了典型的三种基于插值的超分辨率重建以及基于多帧重建的迭代后向投影法的超分辨重建算法,并对这两类方法的性能进行了比较分析.     

一种稀疏重建的多基地雷达多目标定位算法

采用距离和信息的多基地雷达多目标投影定位算法中，距离向脉冲压缩后分辨率降低，需要已知空间中目标个数。针对此问题，提出了一种稀疏重建的多基地雷达多目标定位方法。该方法利用多个接收机中目标稀疏度相同的特点，通过构造平均重构残余误差变化率和平均散射系数变化率作为正交匹配追踪(OMP)算法迭代终止判定条件，自适应地终止OMP算法的同时获得稀疏重建信号以及信号稀疏度的估计值，提高了距离向分辨率，获得了对空间中目标个数的估计。仿真实验表明所提算法有效抑制了距离向主瓣展宽和旁瓣串扰，提高了距离向分辨率。同时，所提算法在不同噪声环境下能准确估计空间中目标个数并提取其空间位置，实现对空间中目标的准确定位。     

基于空谱特性的高光谱图像压缩感知重构

针对现有的高光谱图像压缩感知重构算法对图像的空谱特性利用不够充分,导致重构图像质量不够高的问题,提出了一种高光谱图像变投影率分块压缩感知结合优化谱间预测重构方案。编码端以频段聚类方式将高光谱图像的所有频段分成参考频段和普通频段,对不同频段单独采用不同精度分块压缩感知以获取高光谱数据。在解码端,参考频段直接采用稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法重构,对于普通频段,则设计了一种优化谱间预测结合SAMP算法的新模型进行重构：首先通过重构的参考频段双向预测普通频段,并对其进行压缩投影,然后计算预测前后普通频段投影值的残差,最后利用SAMP算法重构该残差,以此修正预测值。实验表明,相比同类算法,该算法充分考虑了高光谱图像的空谱特性,有效改善了重构图像质量,且编码复杂度低,易于硬件实现。     

无人机H.265双路视频传输系统的设计与实现

针对无人机视频传输设备接口兼容能力差、编码速率高的现状,设计了兼容高清多媒体接口（High Definition Multimedia Interface,HDMI）、串行数字接口（Serial Digital Interface,SDI）、复合同步视频广播信号(Composite Video Broadcast Signal,CVBS)三种接口的低码率视频传输系统。系统以Hi3519为核心,采用H.265的方式编码。在接口兼容方面,通过搭配不同的视频接口芯片,兼容多种视频输入接口;在编码效率方面,同时压缩两路1080p60视频仅需3.2 Mb/s的压缩码率。相比采用H.264编码方式、需要视频接口转换器的方案,采用一片主处理器和多种视频接口芯片的方案具有低成本、低功耗、小体积的优点,更适用于无人机。通过搭建无线链路测试了系统的视频传输性能,结果表明,系统连接可靠、易于操作,可以实现实时、稳定的传输。     

数字视频监控系统及其应用

介绍了视频监控的发展现状，分析了模拟视频监控的缺点，对数字视频监控的结构和特点进行了分析和比较，并讨论了数字视频监控的发展趋势。     

超混沌视频加密系统的FPGA设计与实现

随着多媒体技术的不断发展，视频信息安全愈发受到人们的关注。为解决视频信息的安全问题，提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)技术的超混沌视频加密方法。在加密过程中，一方面FPGA控制数字摄像头实现实时彩色视频信息的采集；另一方面，在计算机密钥指令下，利用FPGA使超混沌系统产生有效的伪随机序列，实现对所采集视频信息的数据和地址的双重超混沌加密。给出了具体的超混沌视频加密算法和设计流程以及FPGA实现结果。安全性分析表明，明密文主观视觉对比显著不同，密钥空间大，视频图像统计特性的相关性弱，说明基于FPGA的超混沌视频加密系统加密效果良好可靠。     

基于感兴趣区域的自适应帧内更新编码算法

针对视频压缩码流对信道差错异常敏感的问题,提出了一种基于感兴趣区域的自适应帧内更新编码算法。该算法利用人眼的视觉感知特性设计感兴趣区域提取模型,根据信道差错累积情况自适应调整帧内更新编码策略,将更少的失真分配给人眼感兴趣区域,提高差错信道下传输视频图像的主客观质量。实验结果表明,与基于端到端失真的帧内更新算法相比,在不同的信道丢包条件下,所提算法可以获得更好的主客观质量,感兴趣区域的峰值信噪比（PSNR）平均提高0.87 dB左右,提高了差错信道下视频通信的鲁棒性。     

基于透视的视频增强法

描述了一种新的基于射影空间的视频增强方法,通过图像间对极几何约束以及基础矩阵关系,实现三维图形对象和视频叠加。该方法采用了Pinhole像机模型和射影几何约束条件方便地实现虚拟物体的重投影,而且不需要像机的标定参数和环境对象的3D位置,克服了仿射空间近似所带来的视觉误差和使用限制。     

一种基于ADV202的视频压缩系统设计

为了解决传统模拟视频系统带宽太宽、易受干扰的问题,设计了一种满足无线信道传输视频信号的特殊要求的视频压缩子系统.该系统的算法采用基于小波变换的M-JPEG2000算法,没有帧间压缩,非常适合在实时性要求很高的情况下压缩数字视频,并且没有JPEG的方块效应,且具有很强的灵活性,可根据不同的需要来通过软件配置来满足其要求.     

利用SRUDP的3G无线网络视频监控系统设计

为促进无线视频监控领域新技术的开发和应用,立足解决工程实际问题,提出了一种利用简 单可靠用户数据报协议(SRUDP)的3G无线网络视频监控系统的新型设计方案。系统可以对H 264视频流进行分层 模式的高效编码、压缩纠错和实时传输控制,并重新封装用户数据报协议(UDP)、SRUDP和IP 报头。系统采用滑 动窗口机制和重传机制来进行消息的收发同步和流量控制,可以实现任意用户终端对任意监 控点的有效监控。系统视频QoS的控制方式运用迭代算法,发送端可以根据反馈信息通过编 码器进行自适应调整速率,并参考SRUDP缓存进行参数修改,实现鲁棒控制。仿真实验表明 ,在3G网络环境下,基于SRUDP的视频应用在降低视频时延和包丢失率、减少网络拥塞、提 高传输速率和改善视频质量等方面具有明显的优越性。     

基于深度学习的远程视频监控异常图像检测

针对复杂场景下远程视频监控图像异常检测困难、传统算法功能单一(仅针对某种特定场景或某种异常图像进行检测)等问题,提出一种基于深度学习的全自动远程视频异常图像检测方法。首先采用Xavier方法对自行设计的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的参数进行初始化,然后将标准化后的视频差分图送入CNN的输入层,通过特征提取及下采样,最后在CNN的输出层获得远程视频异常图像检测结果。实验结果表明,该方法可以对远程视频监控中突然出现遮挡、模糊和场景切换等多种异常同时进行实时在线检测,准确率可达88.75〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗。     

物流企业网络视频监控系统的设计与实现

物流企业利用现代的网络监控录像技术及数字监控控制技术等先进的技术手段,可延伸管理人员的视觉,帮助管理人员对公司的办公、仓库、货物搬运情况,以及人员活动和设备情况进行监控。本文设计了基于C/S模型的网络数字视频监控系统并对其关键技术作出了分析。最后,给出了有效的网络视频监控系统实施方案。     

抖音短视频传播对城市旅游发展的影响 ——以重庆市为例

在短视频发展迅猛的时代,抖音的推广带动了很多地区的旅游业发展。本文以抖音中的“网红城市”重庆为研究对象,首先介绍抖音的特点。其次指出近几年抖音对于重庆市旅游发展的积极意义。再次分析短期效应的抖音对重庆旅游发展存在的不利影响。最后提出应对和优化措施来合理运用抖音抓住短视频的流量传播机遇,提升城市的旅游能力和旅游知名度。