DCT域视频图像转码的下采样算法

研究了DCT域视频图像转码的下采样算法，包括DCT域帧内编码帧Ⅰ帧的两种下采样算法——线性内插法和DCT系数截断法，以及DCT域帧间编码帧P帧的下采样算法——DCT域反运动补偿和DCT域运动补偿算法。对stefan视频序列第一帧（Ⅰ帧）分别采用两种下采样算法进行转码下采样，通过峰值信噪比（PSNR）值的比较说明线性内插法转码下采样的效果要优于DCT系数截断法。采用DCT域反运动补偿算法实现在DCT域重构stefan视频序列第四帧（P帧）的帧内数据。     

考虑内容复杂度的HEVC帧层码率控制优化

为了克服高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)的R-λ模型速率控制算法现使用的比特分配策略缺乏对图像内容的复杂性的参考的问题，提高标准码率控制算法的码率控制精度和编码器率失真性能，提出一种基于新的R-λ模型的帧层码率控制算法。首先引入一种新的图像复杂度的表示方法，改进帧层比特分配，然后采用重新计算的目标比特参与率失真模型参数更新，以提高参数精度，改善编码器率失真性能。实验结果显示，在恒定比特率的情况下，与参考算法相比，该算法的实际输出码率更接近目标码率，较标准算法相比峰值信噪比平均提高0.681 7 dB。在低延时的测试环境下，算法的BD-Rate值为-3.2%，率失真性能较好；对于具有更复杂纹理的视频，优化效果尤为明显，并且视频的编码质量得到显著提高。     

基于DCT的SAR原始数据压缩算法分析

根据合成孔径雷达(SAR)原始数据经离散余弦变换(DCT)后的系数特性,分析了在DCT域按各子带能量分布作变比特块自适应量化的算法--DCT域块自适应量化(DCT-BAQ),并将该方法与时域BAQ算法作了比较.结合一组实测SAR原始数据,用两种算法分别进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域信噪比,给出了两种压缩算法所成的图像.实验证明,在相同的比特率下,DCT-BAQ算法的数据域和图像域信噪比均比时域BAQ算法高.数据域信噪比增加1.38～1.94 dB,图像域信噪比增加1.56～1.91 dB.加之DCT变换是实数运算、有快速算法,所以将它用于SAR原始数据压缩有一定的优越性.     

一种DCT域中基于SVD分解的数字水印技术

数字水印(Digital Watermarking)是进行知识产权保护和认证的一种有效方法.在DCT域中基于SVD分解的数字图像水印嵌入-提取算法,通过在原始图像DCT变换的左上角系数嵌入水印信号的主分量信息,保留了原始图像的中低频信息,获得好的水印嵌入不可感知性;同时,该算法对于常见的图像攻击具有强的鲁棒性,很好地实现了数字信息的版权保护.计算机仿真结果表明所提出的算法是有效可行的.     

基于ADSP—BF533的H．264DCT变换及量化的优化实现

根据ITU-T提出的H.264视频编解码标准,对JM算法及TI Blackfin 533 DSP自身特点进行了分析,将标准中编码采用的整数离散余弦变换(DCT)、量化,解码采用的反DCT变换、反量化的JM算法成功移植到DSP上面,同时根据DSP的特点进行软硬件优化,达到了较好效果。     

一种自适应DCT域数字视频水印方案

数字视频广播中的水印一般应当能够在视频编码的同时完成水印的嵌入。针对MPEG2视频压缩编码选用DCT变换进行数据压缩，提出一种自适应DCT域数字视频水印方案，数字水印主要嵌入在视频码流的I帧，嵌入强度和位置根据一定的准则自适应选取。实验结果显示，在不可感知性和鲁棒性方面，自适应方案具有良好性能。     

几种码率控制技术研究进展

码率控制技术对提高和平滑解码视频质量起着至关重要的作用.近年来各种视频编码标准和应用都对码率控制技术进行了大量的研究,如基于H.261和H.263的视频会议,基于MPEG-1和MPEG-2的媒体存储,以及最新的基于MPEG-4视频对象编码.本文首先对码率控制问题进行了基本描述,然后介绍了目前的三类码率控制技术:基于DCT视频编码器的码率控制技术,基于小波视频编码器的码率控制技术和精细柱度可分级视频编码的码率分配算法,并对这三类码率控制方法的发展进行了概括性阐述与比较性研究,讨论了各种算法的基本思想及其优缺点,最后视频传输中的码率控制技术的未来发展趋势进行了展望.     

分块自适应图像稀疏分解

针对图像稀疏分解的计算时间复杂度非常高这个问题，提出了分块自适应图像稀疏分解算法。该算法根据稀疏分解计算时间复杂度和待分解图像大小之间的关系。把待分解图像分成互不重叠的小块。然后对每个小块图像进行稀疏分解。根据每一块的复杂程度。自适应地决定稀疏分解的结束。实验结果表明。在分解原子个数相近或相同的条件下。新算法对稀疏分解后重建图像比在整幅图像上进行稀疏分解重建的图像质量下降0．5dB。但计算速度提高了约15倍。     

基于二阶隐马尔可夫模型的清浊音恢复算法

为了解决低速率语音编码中比特受限的问题,提出了一种基于二阶隐马尔可夫模型 的清浊音参数恢复算法。该算法采用二阶隐马尔可夫模型,通过归一化的能量参数和LPC倒 谱系数估计出序列中的全带清浊音判决和各个子带的清浊音度。解码器实现该算法后,编码 器就无需对清浊音参数进行量化传输,从而节约了比特数。实验结果表明,该算法比基于GM M模型的算法能更好地恢复出清浊音信息,全带清浊音误判率减少了5%～20%,合成语音的MO S分比用5 bit的矢量量化（VQ）算法提高了003左右,达到了在节约比特数的同时也提高 了语音质量的效果。     

基于变换的视频水印算法研究

目前数字视频水印是多媒体数字水印技术研究方向中当前的一个重点和难点,本文介绍了视频水印的模型与应用、视频水印的主要特征、技术分类,进而提出了一种基于分块DCT变换和Arnold置乱变换的视频水印算法,该算法在水印嵌入过程中考虑了人类视觉系统（HVS）的特点,在DCT块中嵌入水印信息,从而使算法具有一定的抗攻击能力。     

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。     

三维小波变换结合运动补偿的视频编码器

对三雏小波变换结合运动补偿的视频压缩算法提出了改进方案。针对运动补偿提升（MCLIFT）框架的弱点，结合MPEG的特点，采用新的帧结构对视频序列进行帧间滤波去除时间冗余，再对每个帧在空间上进行小波分解并用SPIHT算法对小波系数进行编码。实验表明，此方法继承了MCLIFT框架的优点，同时又减少了时延和所需的帧缓存，而且这种与MPEG相似的帧结构能进一步降低码率，提高压缩比。     

基于Syntax级分组和多线程处理的HEVC熵编码并行算法

新一代视频编码标准HEVC获得了较高的编码效率,但是同时需要较大的计算量。HEVC并行算法能够提高编码速度,如何开发适用于多核处理器的并行编码算法对于满足高清视频实时传输和大规模共享具有十分重要的意义。提出了一种基于Syntax级分组和多线程处理的HEVC熵编码并行算法。该算法首先将HEVC中一个编码树单元的编码信息按照语法元素进行分组;其次,根据编码块数据间的相关性构建Syntax级并行编码器;然后结合多线程技术实现HEVC帧级编码的并行计算。实验结果表明,在编码图像的主客观质量上没有太大损失的情况下,该并行算法框架与传统的串行算法框架相比具有65%~70%的加速效果。     

视频监控系统在长春西站综合交通枢纽中的应用

长春西站综合交通枢纽内的视频监控系统采用视频图像全编码传输方案,设置在枢纽出入口,公共区,换乘通道及重要设备机房的摄像机通过视频同轴电缆分别就近接入设置于枢纽通信机房的视频编码器进行编码,并存储在机房内的磁盘阵列中。各枢纽通信机房内编码后的视频流通过传输系统的万兆以太网交换机接入设置于枢纽中心机房的视频监控系统中心设备控制设备,完成控制中心对各二级节点视频监控系统的控制及设置,并通过解码器将视频流解码,传输到DLP拼接屏上进行显示。     

基于DCT变换的图像压缩研究

在信息时代不断发展的今天,人类利用计算机实时处理图像信息的要求也逐步在提高中,怎样在确保图像质量的情况下,同时兼顾高效性与实时性已成为人们值得关注的一个问题;然而对图像信息进行压缩处理已经成为了一个缺一不可的环节,图像压缩主要是利用最少的数据量而显示尽可多数的原图像信息的一个过程;基于DCT变换是图像压缩的一项十分重要的技术,怎样快速、准确地进行图像压缩一直以来是全世界不同国家研究的焦点;本文简明的浅述了图像DCT变换的概念与原理,对DCT变换的图像压缩技术算法的过程进行了研究。     

郑西客专视频监控系统浅谈

随着传输网络条件的持续改善和视频编码技术的大幅度提高，视频监控技术在各行各业得到了越来越普遍的应用，并且还正处于快速普及的阶段，而传统上视频监控多是以独立功能系统形态存在，因此一套模块化的、网络化、智能化，易于集成的视频监控系统在现实的应用中有着非常重要的意义。     

采用双网络结构的压缩视频超分辨率重建

在实际应用中,为了节省带宽和方便存储,图像和视频通常被下采样和压缩,而降质的图像与视频无法满足人们的实际需求。针对这一问题,采用了一种双网络结构的超分辨率重建方法,首先建立下采视频与压缩后的低分辨率视频的映射关系,然后建立质量增强的压缩视频与原始视频的映射关系,最终在输出端可以得到质量提升的视频帧。在网络中,采用密集残差块来提取压缩视频中丰富的局部分层特征,并结合全局残差学习恢复视频中的高频信息。在压缩环节,采用高性能视频编码来验证所提算法的有效性。实验结果表明,相比于主流的视频编码标准和先进的超分辨率重建算法,所提方法能有效提升编码视频的率失真性能。     

基于感兴趣区域的HEVC压缩性能优化

根据人类视觉系统(HVS)对纹理复杂及运动区域具有较强感知度的特点,提出了一种基于感兴趣区域的高效率视频编码(HEVC)压缩性能优化算法。首先使用Sobel梯度检测算子和运动矢量分别检测纹理复杂区域和运动区域,把检测到的纹理复杂及运动区域定义为感兴趣区域;再对感兴趣区域分级,通过调整量化参数(QP),优化比特分配。实验结果表明,与HEVC标准算法相比,所提算法码率平均减少了15.29%,时间平均节省了11.38%。     

基于块对角化的格基规约GMD矢量预编码

研究了对多用户多输入多输出下行链路进行块对角化后,使用格基规约算法的几何均 值分解矢量预编码的实现方法。根据块对角化思想将多用户多天线信道分解为等价并行子信 道,基于等价子信道给出了单个用户的几何均值分解矢量预编码的传输方案,通过使用格基 规约算法分别结合连续干扰消除和垂直分层空时编码两种方法,求解矢量预编码中的扰动矢 量。仿真表明,提出的方法误码率性能优于块对角化矢量预编码算法2 dB以上,而且能在不 降低系统性能的前提下降低计算复杂度。     

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。