視頻信號(hào)壓縮及圖像穩(wěn)定性算法的研究.pdf

1、隨著視頻技術(shù)的迅速發(fā)展及廣泛應(yīng)用,提供快速、有效及自動(dòng)化的圖像序列表達(dá)及處理方法已經(jīng)成為了一個(gè)重要的研究領(lǐng)域,其中基于圖像內(nèi)容的方法,例如基于目標(biāo)及特征區(qū)域的方法已經(jīng)成為許多應(yīng)用的首選。由于此類(lèi)方法能夠有效地消除圖像序列中的“握手效應(yīng)”,快速提取圖像序列中的目標(biāo),以低比特率傳輸圖像的形狀、運(yùn)動(dòng)及紋理信息,并保持圖像穩(wěn)定性,因此它們?cè)诂F(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)、廣播、電視、娛樂(lè)及第四代移動(dòng)通訊等領(lǐng)域正被廣泛采用。
　　本論文介紹了作者對(duì)低比特率圖像

2、序列編碼算法及框架的研究,重點(diǎn)研究了基于內(nèi)容的圖像目標(biāo)分段、穩(wěn)定性算法及實(shí)現(xiàn)框架設(shè)計(jì)。本文的目的是研究如何尋找簡(jiǎn)便高效的算法并提出一個(gè)集成這些算法的實(shí)現(xiàn)框架,使理論與實(shí)驗(yàn)成果走向?qū)嶋H應(yīng)用。
　　作者的主要研究成果包括:首先,在研究以往的目標(biāo)分段算法的基礎(chǔ)上,提出了一種用于目標(biāo)識(shí)別的自適應(yīng)變化檢測(cè)新算法。該算法采用一個(gè)三步法,能快速有效地把圖像目標(biāo)從背景中分離出來(lái)。第一步是依據(jù)亮度差及照度變化,分別把圖像序列中的噪聲和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別并

3、分離出來(lái);第二步是利用圖像塊、直方圖及區(qū)域分類(lèi),把圖像分割成為與運(yùn)動(dòng)目標(biāo)相對(duì)應(yīng)的區(qū)域;第三步是在前兩步的基礎(chǔ)上,進(jìn)行形態(tài)邊緣檢測(cè)、輪廓分析及目標(biāo)標(biāo)識(shí),以完成最終的目標(biāo)識(shí)別、圖像分段任務(wù)。
　　其次,作者在上述圖像目標(biāo)識(shí)別、分割算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一個(gè)新的低比特率圖像序列編碼方案,該方案利用圖像變化區(qū)域內(nèi)的運(yùn)動(dòng)矢量信息、圖像形狀角點(diǎn)信息及無(wú)運(yùn)動(dòng)或準(zhǔn)靜止區(qū)域內(nèi)的余留信息來(lái)完成高效視頻壓縮,其編解碼性能優(yōu)于傳統(tǒng)的典型的編碼算法。

4、　　此外,本文針對(duì)實(shí)際應(yīng)用中的圖像序列不穩(wěn)定現(xiàn)象(通常來(lái)自于攝像源),提出了一種新穎的圖像運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償方法,該方法對(duì)來(lái)自于圖像序列源的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行估計(jì),并以補(bǔ)償平移和旋轉(zhuǎn)的方式來(lái)抵消此類(lèi)運(yùn)動(dòng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,該算法可以有效地穩(wěn)定實(shí)時(shí)捕獲的各類(lèi)視頻。
　　為了驗(yàn)證本文提出和改進(jìn)的有關(guān)算法,作者進(jìn)行了大量的計(jì)算機(jī)模擬及實(shí)驗(yàn),并同以往的傳統(tǒng)經(jīng)典方法進(jìn)行了比較,說(shuō)明了本文提出的若干方法取得了良好的效果。大量不同類(lèi)型的實(shí)際圖像序列實(shí)驗(yàn)也表明,本文提出