一种面向移动终端的足球视频自适应显示方法

移动终端播放足球视频时,通常会受其屏幕尺寸小、分辨率低的制约,而易于导致细节信息丢失,从而影响视觉质量.本文提出一种新的面向移动终端的足球视频自适应显示方法.在足球检测过程中,运用二维哈希表和图像分块检测技术,可快速、准确地追踪足球对象.此外,根据窗口大小和球员位置分别动态地调整感兴趣区域窗口的位置和大小.仿真实验结果表明:算法能比较准确地定位足球区域,且很好地兼顾了处理速度和视频质量的要求,适合于制作面向移动终端的视频节目,高效而可靠地在移动设备上实时地播放足球比赛.

基于重要度扩散和自适应采样的图像/视频缩放技术

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,本算法取得了较好的缩放效果。

结合显著度图和自适应能量线的快速图像缩放

针对Seam Carving图像缩放方法中能量函数的局限性和动态规划算法的复杂性,提出了一种基于图像内容的快速图像缩放方法。结合基于视觉注意力模型的显著度图,完善图像内容的能量描述;同时,提出一种基于图像内容的粗、细能量线自适应机制,与层次加速动态规划一起,加速缩放效率。仿真实验结果表明,该算法在有效保护图像内容的同时,降低了算法的计算复杂度,减少了图像缩放时间。

一种基于线性回归模型的运动矢量重估算法

针对H.264/AVC空间分辨率缩减的视频转码,提出一种基于线性回归模型的运动矢量重估计算法.它利用原始视频流的运动矢量与下采样视频流的运动矢量之间的相关性,运用线性回归模型建模,得到下采样视频的运动矢量.仿真实验结果表明:在保持率失真性能的同时,计算复杂度明显降低.