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为了提高多视角视频编码系统中运动估计速度,提出了一种基于马尔科夫链模型的快速运动矢量估计算法。该算法充分利用帧间、视角间相关性,建立预测矢量状态集合。通过马尔科夫链模型的状态转移概率,对预测矢量进行提前测试。然后利用提前退出准则,实现快速运动矢量估计。实验结果表明,与单独采用全搜索算法比较,该算法对于多视角视频序列运动估计速度可以提高99%以上,PSNR平均降低0.16dB。提出的算法对多视角视频...
数字视频质量评价在视频压缩、处理以及视频通信领域中有着十分重要的作用.本文在现有视频质量评价方法以及对人类视觉特性研究的基础上,提出了一种基于梯度和运动估计的视频质量评估方法.该方法充分考虑了视频图像的边缘特性、各帧之间的时间相关性以及画面中场景的变化对视频质量的影响等因素.实验结果表明,该方法对基于H.264编码的失真视频有更好的评价效果,与人类视觉的主观评价结果一致.
为了降低降尺寸视频转码的运算复杂度,提出一种基于支持向量机的快速转码模式决策算法。首先从输入的高分辨率视频码流中的编码信息里选取多维特征向量,并选择与模式特征匹配的核函数训练SVM分类器模型,建立高分辨率视频编码信息与降尺寸视频宏块编码模式之间的相关性;然后构建分层式SVM分类器对降尺寸视频中宏块模式进行阶梯式预测分类,以此缩减预测模式数量,提高转码效率。实验结果证明,算法可以节省高达67.31%...
为了避免在分布式视频编码系统中使用反馈信道,提出了一种基于Wyner-Ziv编码的无反馈速率控制算法。首先,利用目标码率和目标帧率进行GOP层码率分配;然后,根据原始图像的帧间相关性动态选择量化因子和量化矩阵,来分配每个GOP内关键帧和Wyner-Ziv帧的比特数;接下来,利用系数带级的相关性计算相关噪声模型参数,并选择对应的LDPC校验矩阵,提出Wyner-Ziv帧的无反馈比特面速率控制算法。实...
行为模式挖掘技术是监控视频语义分析的重要组成,由于先验知识的缺乏与特征维数约束,难以准确定义参数化挖掘模型的结构复杂度,通过非参数化的无限高斯混合聚类运动特征得到原子行为模式,并估计其持续时间分布,使用局部特征维测试验证了挖掘模型的运动相似性假设。结果表明所得到的行为模式集准确刻画了场景的潜在运动语义,而通过行为中存在的时间多形态分布进一步发现了隐藏运动知识。
运动特征是描述视频内容的一种重要的信息,也是视频区别于图像数据所特有的内容,要想对视频内容进行全面的刻画,运动特征是必不可少的一个方面。本文提出了一种基于时空运动特征的视频检索方案。根据离散的球的位置,获取台球原始运动轨迹,进而修正得到完整的台球运动轨迹;以运动轨迹点序列作为运动特征,同时提出了基于运动轨迹点序列顺序匹配的视频段分步检索方法:首先根据碰撞点将运动轨迹分段,然后对检索视频的轨迹分段重...
在资源受限的无线多媒体传感器网络中存在大量的视频数据需要处理和传输。为充分地利用这些有限的资源,需要设计一个能够综合考虑能量消耗和压缩率、图像质量之间平衡的视频编码方案。对无线多媒体传感器网络中视频编码技术的发展现状、面临的挑战和设计目标进行了讨论。对无线多媒体传感器网络视频编码现有的解决方案和理论研究成果,分别从个体信源编码和分布式信源编码两方面进行分类探索。最后,对个体信源编码存在的一些问题进...
提出了一种基于重要度扩散和自适应采样的图像和视频自适应缩放方法, 它在整体概貌和重要区域保护之间进行折衷处理。重要度扩散函数将删除像素的重要性扩散至其邻域,以避免过多删除非重要区域而造成图像整体概貌失真。自适应采样函数则通过对各行和列像素的重要性进行权值的采样,以保护重要区域。此外,通过引入帧间一致性约束,该算法也适合于视频缩放。仿真实验结果表明:与剪切、Seam Carving等方法相比,本算法...
针对不同带宽环境及用户分布选取可伸缩视频流媒体编码方案的不确定性问题是影响视频流编码质量的关键因素,为了实现在指定网络带宽区域条件下多用户实时性访问的编码质量优化,提出了一种低复杂度适应网络带宽区域和质量可伸缩的视频流媒体编码方案优化方法。该方法的基本思想是在视频内容分析和理解的基础上,首先根据MGS片层数据统计特性设计出对应率失真(R-D)模型,结合I,P,B帧类型率失真特性进行视频流码率估计;...
转动抖动补偿是视频稳像的难点,针对转动抖动补偿中的关键技术特征点的筛选与匹配展开研究。建立了图像的6参数仿射模型;推导得到估计有意运动参数的超定方程;采用最小二乘迭代算法来去除绝对误差和(SAD) 算法误判的特征点;采用金字塔(LK)光流算法来对旋转视频进行特征点匹配。编程实现算法;用特征窗口梯度矩阵法(KLT)提取特征后,分别用SAD算法和LK光流算法进行匹配,求解得到旋转变换阵参数误差,分析、...
分析了多种视频篡改伪造行为的特点以及它们对视频被动取证的影响,然后从真实性和来源取证2个方面,归纳了基于视频伪造过程遗留的痕迹和基于视频捕获成像设备特性等被动取证的典型方法,并详细地探讨了本领域存在的问题和未来的发展趋势。
为了提高视频序列的时间分辨率和空间分辨率,该文提出了一种基于一阶范数和时空总变分正则化方法的时空超分辨率视频重建算法。该算法利用同一场景的多个具有子像素空间位移偏差和子帧率时间偏差的低分辨率视频序列,重建得到一个高时空分辨率视频序列。在求解过程中不需要直接构造大型矩阵,大大降低了对内存的要求。实验结果表明该算法是有效的,且对成像模型估计误差具有一定的鲁棒性。
2010年12月5日,由北京大学信息科学技术学院高文教授课题组完成的“AVS高清实时立体视频编码器”通过教育部主持的技术成果鉴定。3D编码器是构建立体电视系统的关键设备,AVS 3D编码器采用我国自主知识产权的AVS视频编码国家标准,在一台嵌入式设备内实现了高清立体视频的采集、合成、编码和播出,代表了立体电视编码的最新水平。AVS高清实时立体视频编码器由北京大学数字视频编解码技术国家工程实验室、广...
提出一种适用于泛在网络中的基于压缩感知的Wyner-Ziv空域可分级视频编码。在编码端,基本层和增强层之间独立编码,基本层编码器将视频信号下采样,然后进行H.264视频编码,增强层编码器采用自适应的压缩感知测量、量化和熵编码。在解码端,利用时域稀疏模型,基本层和增强层联合进行压缩感知重建。理论分析和实验结果表明,所提编码算法能够灵活地调整输出码流,具有较好的率失真性能和传输的顽健性。
人体姿态估计是计算机视觉领域中的一个关键问题,可以应用于人体活动分析,人机交互以及视频监视等方面。该文针对单目图像和视频中的人体姿态估计问题,基于部件及图推理的方法,对观测模型和推理方法提出改进。该文设计实现了一种旋转不变的边缘力场特征,采用基于边缘力场特征的Boosting分类器作为观测模型,并利用一种基于粒子采样和置信度传播的优化算法进行姿态估计。算法的性能和速度在几个数据集上得到了验证。

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