基于双参考帧的多源着色结果融合的视频着色方法

对黑白视频着色时,为了更好地利用参考帧信息,提出一种基于双参考帧的多源着色结果融合的着色方法.首先,采用硬注意力融合子模块融合双参考帧提供的颜色信息,以防止双帧语义匹配模块着色时不合理参考信息导致的颜色模糊问题.然后,使用多源着色结果融合模块融合通过双帧光流传播模块、双帧语义匹配模块以及遮挡信息得到的着色结果,进而产生更优质的着色结果.实验结果表明,该方法在Davis30测试集上的峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和颜色分布一致性指数(CDC)分别为37.36 dB、0.980 5、0.003 748,说明该方法能够通过多种融合方式充分利用双参考帧的信息为灰度帧着色,并生成美观且具有较好时间一致性的着色结果.

一种基于H.264/AVC的多参考帧快速选择算法

最新的视频编码标准H.264/AVC采用了多参考帧运动估计来提高编码效率,增加的计算量与参考帧数目成正比。实际中,多参考帧对编码效率的提高并不完全依赖参考帧数目,而是与序列特征有关。为避免搜索多余的参考帧,提出一种参考帧选择算法来快速确定当前宏块所需的参考帧。该算法利用序列的纹理特征来判定可能的参考帧数目,然后再根据帧间运动信息和RDO(Rate DistortionOptimization)的单调性进一步确定16×16,8×8和4×4模式的最佳参考帧,其它模式可根据与这3种模式的参考帧选择相关性来自适应确定可能选中的参考帧。实验结果表明,这种算法在保持码率和信噪比几乎不变的同时,能够节省约30%的编码时间。

一种基于率失真优化的关键参考帧选择算法

为抑制压缩视频流的传输错误扩散，提出了一种新的基于关键帧的无反馈参考帧选择算法，通过采用一种适用各种掩盖策略的端到端失真度估计方法，评价出选择不同参考帧情况下的解码器失真度期望，在率失真框架内选择最合适的参考帧，使解码端的失真度达到最小．基于H．263＋TMN8测试模型和IP包丢失的模拟实验表明，提出的率失真优化关键参考帧算法比传统的预测编码方法，PSNR值大约提高了1～3dB．当数据丢包率严重时，优势尤为明显．

基于H.264的多参考帧快速选择算法

H.264采用了多参考帧技术,大大提高了预测精度,改善了视频图像质量,然而这种特性同时也带来了很高的计算复杂度.为了降低H.264编码器的计算复杂度,本文提出了一种多参考帧快速选择算法.该算法充分考虑多参考帧中运动矢量的相关性以及中心偏置特性,通过对待选参考帧进行预选择,有效减少了需要进行全搜索的参考帧个数,提高了编码速度.实验结果表明,该算法在保持图像质量和码率变化很小的前提下,运动估计模块编码速度提高了30.91%.

对H.264中的多参考帧预测技术的评测

H 2 6 4标准支持多参考帧预测技术 .为了考察这种基于多个前向参考帧的帧间运动补偿技术与编码效率的关系 ,我们分别调节前向参考帧、跳过帧和B帧数这几个关键参数 ,在它们取值的不同组合下进行了各种测试视频序列的编码实验 .实验结果表明 ,多参考帧预测在绝大多数情况下不能改善编码效率 ,反而引入了繁重的计算开销 .我们认为这是由于能体现多参考帧预测优势的视频序列的自相似性在实际应用中较为罕见 ,因此建议尽可能不使用多参考帧预测技术 .

基于参考帧的多视点视频信息隐藏算法

提出了一种用于多视点视频的信息隐藏算法。在多视点视频编码的运动估计和补偿过程中,通过调制编码块所采用的参考帧序号实现信息嵌入。为了保持最优参考帧概率分布规律不变,根据统计分析对参考帧进行了优化分组。优化分组还将相似的参考帧映射为不同的分组,从而降低了信息嵌入对编码码率的影响。提取嵌入信息时不需要原始视频。实验结果表明,算法保持了最优参考帧的概率分布规律,且能较好地保持视频质量,没有引起码率的显著增长。

基于H.264的多参考帧运动估计快速算法

H.264编码器支持7种块类型在多个参考帧中搜索最佳运动矢量。参考代码采用逐一搜索的方式,极大地增加了计算复杂度。该文根据相邻帧间运动矢量和像素的相关性,将菱形算法扩展到多参考帧情形,提出了一种新的块匹配运动估计算法——三维菱形法。实验表明,该算法在保持高信噪比和低比特率的同时,能有效地降低编码器复杂度。

基于时空相关的H.264多参考帧快速选择算法

H.264/AVC视频编码标准采用的多参考帧技术改善了视频质量,但同时也增加了编码复杂度。为避免搜索多余的参考帧,提高H.264编码器的编码效率,基于视频序列帧间具有较强时间相关性、相邻宏块具有较强时空相关性,提出了一种多参考帧选择算法。该算法根据视频序列的帧间时间相关程度确定参考帧个数;由相邻宏块的时空相关性自适应确定当前宏块的编码模式及其最佳参考帧。实验结果表明,与校验模型JM16.2相比,该算法在编码质量几乎不变的情况下,平均可节约60%的编码时间。

一种新的H.264多参考帧快速搜索算法

H.264/AVC是目前最新的视频编码国际标准。在H.264/AVC中,由于采用了多参考帧,运动估计部分的复杂度大大增加了。虽然JVT采用的快速运动估计(FME)提案能极大地提高搜索速度,但只是加快了一帧的搜索速度。本文在FME基础上提出了一种新的多参考帧快速搜索算法(FMRSA),它利用当前块周围的块信息来预测将要搜索的参考帧的范围,并在具体搜索过程中运用提前中断的方法加快整个搜索过程。实验证明本算法比标准快速搜索法搜索5个参考帧能在PSNR降低不超过0.05dB、码率增加不超过2.32%的情况下节省至少56.5%的时间。

基于H.26L多参考帧运动估计的研究及其新算法

主要讨论了H.26L协议多参考帧运动估计的思想,提出了实现多参考帧运动估计的新算法。在传统的连续消除算法(SEA)基础上设计了“连续中心外螺旋搜索算法(SCOS)”。这个算法主要根据多参考帧特点改进了运动搜索的起始点设置方法和螺旋向外的搜索路径。通过采用这个算法,使得多参考帧运动估计不仅精度能和全局搜索(Full Search)相同,而且计算量缩短25%,时间缩短7%左右。

CVS中基于多参考帧的最优多假设预测算法

现有的视频压缩感知(CVS)多假设预测方法均以当前块在参考帧对应搜索范围内的所有搜索块为假设块,造成求解线性权值系数的计算复杂度过高和预测精度受限.针对该问题,文中提出了一种基于多参考帧的最优多假设预测视频压缩感知重构算法.该算法首先从多个参考帧中选取出与当前块测量域绝对差值和(SAD)最小的一部分搜索块作为当前块的最优假设块集,然后对假设块进行自适应线性加权,充分地挖掘视频帧间相关信息,提升了预测精度,同时降低了求解线性权值系数的计算复杂度;最后对测量值进行帧间DPCM量化,以提高视频压缩效率和率失真性能.仿真实验表明,与现有的视频压缩感知重构算法相比,文中算法具有更高的视频重构质量.

结合差错跟踪的多参考帧选择视频压缩技术研究

在系统分析基于反馈的差错跟踪和参考帧选择技术的基础上,利用差错跟踪技术标志出错帧和差错扩散帧中的错误宏块的位置,然后采用多参考帧选择技术恢复差错。仿真实验表明,相对于单参考帧选择技术,本方法不但提高了视频质量,而且较大地提高了数据压缩率。

基于参考帧的视频播放超分辨率放大算法

利用连续视频各帧之间的时域和空域相关性,在视频播放超分辨率插值放大重建时,主要对I帧进行边缘检测插值,而对P帧和B帧图像的插值则参考I帧的插值结果,从而提高整个视频播放的主观质量,计算量也不大。实验结果表明,本算法对提高每帧图像以及整体视频主观质量均有明显效果,大大减少了播放时由于视频的放大而出现的块状和锯齿状等失真。

基于H.264多参考帧的运动搜索快速算法

提出了一种基于H.264多参考帧的快速整像素运动搜索算法,该算法通过建立多参考帧中的搜索起始点模型和基于多参考帧的六边形搜索,能够有效地降低运动搜索的计算量。实验结果表明,基于多参考帧的快速运动搜索算法在保持有较好编码质量的同时,能够在很大程度上减少H.264多参考帧的运动搜索时间。

一种基于多参考帧的时域误码掩盖算法

视频压缩码流对于信道误码十分敏感,可导致重建图像质量严重下降,在接收端就要使用误码掩盖技术对损坏的视频进行掩藏。文中提出一种基于多参考帧的时域误码掩盖算法,首先计算受损宏块的相邻块的运动矢量的均值,然后遍历所有参考帧得到待选的误码掩盖宏块,最后用外边界匹配算法找出替代受损宏块的宏块。研究结果表明,该算法能更精确地恢复错误宏块的运动矢量,从而获得比传统的时域掩盖算法更好的视频质量。

一种低复杂度的多参考帧选择率失真优化方法

视频在无线易错信道上传输,报文丢失会导致图像质量显著下降。多参考帧选择方法可以降低误码扩散,从而提高误码信道上传输视频的图像质量。但是参考帧选择方法也使得编码器计算复杂度大大增加。基于多参考帧选择技术提出一种低复杂度的率失真优化方法。该方法首先在编码器上重建误码图像,使得编码器和解码器上的参考图像一致,然后利用端到端率失真优化模型,在重建的误码图像与编码图像的上一帧图像中选择最优的参考帧。在进行率失真计算时,采用线性预测方法计算运动补偿后图像差值的方差,减少了运动估计运算,从而大大降低计算复杂度。实验结果表明相对于帧内刷新方法该方法显著提高图像质量,相对于一般多参考帧选择方法,在损失很小性能的情况下,大大降低了计算复杂度。

H.264中多参考帧快速运动估计算法

针对H.264的运动估计计算量太大的问题,通过研究并验证视频多帧参考时的运动连续性,提出了一种基于有效区域的快速运动估计算法(VRF,Valid-Region-basedFastMotionEstimation).该算法在第一个参考帧中用三步搜索(3SS,3-StepSearch)快速估计整像素精度运动矢量,并以此定义一个有效区域,参考其它帧时,在该有效区域内作改进的3SS估计;然后选择最佳参考帧;最后在所选择的最佳参考帧的有效区域内作全搜索和相应的分数像素精度估计.实验证明,和H.264全搜索相比,本算法的运动估计搜索点数降低了82%以上,而恢复质量(用峰值信噪比(PSNR,PeakSignaltoNoiseRatio)表征)平均只下降0.24dB,且码速率只增加8.81%;和另一个经典的帧选择快速算法相比,本算法的搜索点数降低了39%,且码速率平均下降了5.17%,而恢复质量只下降0.08dB.

基于H.264的多参考帧运动估计快速算法

提出一种应用于H.264中的多参考帧快速整像素运动估计算法,该算法通过有效地预测多参考帧中的搜索起始点和将菱形算法扩展到多参考帧情形,在很大程度上降低多参考帧运动搜索的计算量。试验结果表明,与H.264参考软件JM9.6中的快速算法UMHexagonS相比,该算法保持了较好的图像质量且码率几乎不变,运动估计时间平均减少约60%。

H.264快速多参考帧选择算法

提出了一种新的快速多参考帧选择算法。用边缘检测及相关性信息确定候选参考帧集合,并利用P8×8模式下的运动矢量分布情况判断宏块的运动特性。该算法在JM10.2平台上进行了实验验证,在编码质量下降不大的情况下,大大提高了编码速度。

联合分数运动估计优化的多参考帧快速选择算法

多参考帧和分数运动补偿技术虽然提高了视频编码性能,但同时也使编码器的内存消耗和计算复杂度成倍地增加。其主要原因是多参考帧技术令会运动估计重复地应用在每个参考帧上。通过分析这两种技术对编码性能贡献的相关性,提出了一种联合优化的快速算法。首先,根据不同参考帧之间的合成运动向量,选择空间上最接近的候选参考帧。然后,通过二维多项式模型预测最优分数残插值,决定采用分数运动估计的参考帧。实验结果表明,该方法在不损失任何率失真性能的情况下,可以把计算的复杂度减少为原来的1/3。