基于时域相关性的背景建模算法

针对监控视频前景存在较强的时域相关性降低背景建模性能的问题,提出一种基于时域相关性的背景建模算法。该算法有以下两个创新点:提出LDBCBR(Long Distance Block Composed Background Reference)算法,使用背景搜索间隔IBBS来削弱前景的时域相关性,生成更纯净的背景模型;提出二次建模算法,将LDBCBR和BCBR结合使用,当它们在同一位置都搜索到临时背景块时,将搜索到的临时背景块进行二次建模得到最终背景图像。实验结果表明,算法能够建模生成更纯净的背景图像,与BCBR算法和基准档次对比获得的BD-Rate增益分别为3.12%和25.70%,对监控视频编码有很大提升。

基于时域相关性的自适应采样值补偿算法

虽然自适应采样值补偿(SAO)滤波器能有效提高视频的主客观质量,但是SAO编码参数存在大量冗余,导致其不能适用于低比特率环境。因此,提出了一种基于时域相关性的自适应采样值补偿算法。通过率失真代价来选择当前帧是否复用最近已编码帧的SAO编码参数,并为每一帧设置一个标志位来标识是否复用。实验结果表明,与HTM原始SAO滤波器算法相比,该算法在主观质量和复杂度基本不变的情况下,3个视频分量的BD-rate平均分别减少1.06%、1.10%和0.99%。因此,所提出的算法能很好地改善SAO的性能。

基于时域相关性的HEVC帧间预测快速决策算法

为了降低高效视频编码(HEVC)的计算复杂度提出一种帧间预测快速决策算法。首先,统计分析最大CU(LCU)的离散度与划分深度之间的关系,采用自下向上合并CU的方式,对不同深度下的CU划分进行决策。然后,利用离散度中计算的参数,参与计算同位CU与当前CU的相关性,建立相关性与帧间预测模式之间的线性关系,指导帧间模式的预测。最后,融合两种方法,优化该算法计算量,减少帧间预测的计算量。通过实验对比论文算法与HM14.0,在峰值信噪比损失很小的情况下,视频质量基本不变,减少了30%以上的编码时间。

任意时域相关Nakagami复衰落模型

针对传统Nakagami仿真模型难以提供精确时域自相关性问题,提出一种基于信道分解技术和谐波叠加方法的Nakagami复衰落仿真模型,该模型适用于任意衰落参数且可指定时域自相关性。文中首先推导了瑞利和Nakagami随机过程包络及自相关性的内在联系,然后给出Nakagami包络的瑞利分解改进模型,最后结合谐波叠加方法产生任意时域相关的Nakagami复衰落信道。仿真结果表明,新模型输出信道时域自相关系数更精确,包络相位分布等其他统计特性均与理论结果一致。

时空域相关性的快速HEVC帧间模式判决方法

高性能视频编码（HEVC）相比目前的国际视频编码标准H．264／AVC有着更高的视频压缩比，但同时也带来了更大的编码计算复杂度。为了降低该计算复杂度，提出了一种快速HEVC帧间预测模式。统计了HEVC中最大出现概率的预测单元（PU）模式，分析了相邻两帧之间的编码单元（CU）和Pu之间的时域相关性，分析了对应CU分块与其空间上相邻的4个CU之间的相关性。根据分析的最大出现概率的Pu模式，以及时域相关性和空域相关性，跳过当前最大编码单元中各层CU中冗余的Pu模式，从而降低了编码的计算复杂度。实验结果显示，与HEVC测试模型HM7．0相比，该算法能在保持视频质量和视频压缩比基本不变的情况下，降低32．2％～52．4％的编码时间。

基于空时相关性的变采样率分块视频压缩感知

现有的基于自适应采样率的分块视频压缩感知方案通常根据时域相关性大小将图像块分为不同种类块,并分别分配不同采样率。这种采样率分配方式对分类判决阈值较为敏感,导致图像分类判决结果不可靠。针对此问题,在对图像块分类判决中综合运用空域-时域相关性,以提高图像块分类判决结果的可靠性。首先根据时域相关性利用阈值对当前图像块进行初次分类;其次利用空域相关性对初次分类结果进行校正,确定最终分类判决结果。与现有变采样率方案相比,提出的方案可获得2 dB左右的峰值信噪比增益。

基于霍夫变换和时域相关的视频序列矫正方法

本文提出一种将时域相关性与霍夫变换相结合实现视频序列的自动矫正方法。摄像头摆放不正会导致拍摄的视频序列的位置倾斜,而实验结果证明了本方法能有效解决这些视频序列的倾斜问题。

一种新的相关复合衰落模拟方法

针对传统信道模型只对多径衰落进行统计建模的问题,将信道建模为包含多径及阴影衰落因素的复合模型,提出一种基于谐波叠加原理、易于硬件实现的时域相关复合衰落模拟方法.推导了新方法输出衰落的幅值分布及相关性理论表达式,给出了仿真参数的计算方法.基于Xilinx Virtex4硬件平台的实测结果表明,该方法输出的信道衰落包络分布、多普勒功率谱及相关特性均与理论值吻合,可用于实验室模拟真实传播环境对无线信号的随机失真影响.

基于时域梯度相似度的视频质量评价模型

视频质量评价有助于多媒体网络系统优化和视频编解码算法改进,近年来已成为图像质量评价领域的热门研究方向。在图像质量评价模型(FSIM)的基础上,结合视频局部多帧之间的时域相关性,通过采用新型的三维梯度算子计算原始视频序列与失真视频序列间的梯度相似度矩阵,提出了一种基于时域梯度相似度的视频质量评价模型(TGSM-FSIM)。在LIVE视频数据上的测试结果表明,所提模型与视频主观评价有较好的一致性,SROCC与PLCC指标优于VSSIM和VQM两种广泛使用的视频质量评价算法。

基于时域梯度相似度的视频质量评价模型

视频质量评价算法有助于多媒体网络系统优化和视频编解码算法改进,近年来已成为图像质量评价领域的热门研究方向。在图像质量评价模型（FSIM）的基础上,结合视频局部多帧之间的时域相关性,通过采用新型的三维梯度算子计算原始视频序列与失真视频序列间的时域梯度相似度,提出一种基于时域梯度相似度的视频质量评价模型（VQAM-GSIM）。在LIVE视频数据库上的测试结果表明,提出的模型与视频主观评价有较好的一致性,SROCC与PLCC指标优于VSSIM和VQM两种广泛使用视频质量评价算法。

改进的在线自然语音卷积混合信号时域盲分离方法

针对语音信号所具有的非平稳性和时域相关性,提出了一种新的卷积混合语音信号盲分离的在线时域算法。该算法通过利用分块处理方法和带遗忘因子更新的非完备约束条件及其推广,对于许多已有在线算法中存在的由于目标源数目随时间不断变化而产生的不稳定性问题,以及语音信号时域相关性而导致的恢复信号失真问题进行了改进,最后通过仿真,结果表明,本文方法可以有效地处理语音卷积信号的在线盲分离问题,同时在源数目变化时算法的鲁棒性较好。

基于运动估计与回溯自适应正交匹配追踪的视频压缩传感

为了解决传统视频压缩传感方法中对视频逐帧单独重构所产生的图像模糊,将压缩传感理论与MPEG标准视频编码的相关技术相结合,提出了一种基于运动估计与运动补偿的视频压缩传感方法,以消除视频信号在空域和时域上的冗余。该方法在充分考虑视频序列时域相关性的同时,首先对视频图像进行前、后向和双向预测和补偿,然后采用回溯自适应正交匹配追踪(BAOMP)算法,对运动预测残差进行重构,最后实现当前帧的重构。实验结果表明,该方法较逐帧重构的视频图像质量有较大改善,且可获得更高的峰值信噪比。

基于SVM的跳帧转码快速帧间编码算法

为降低H.264跳帧转码运算复杂度,在帧间模式选择中引入支持向量机(support vector machine,SVM)技术,提出一种SKIP模式提前判决算法,具体讨论了关键的特征向量与核函数的选择方法。同时,利用宏块时域相关性缩减预测模式数量,实现率失真优化提前终止。其次,通过定义宏块运动程度参数,针对不同运动程度的视频序列自适应地选择运动矢量合成算法和运动搜索策略,有效减少在已获得最佳运动矢量后仍进行运动搜索的运算冗余。实验证明,此算法极大降低了算法复杂度(平均84%)的同时保证了较高的视频质量,与现有算法相比,具有更强的鲁棒性和更广泛的适用性。

岩石受载破坏过程声电信号时频特征研究

岩石受载破坏过程声电信号时域特征分析大多从声电信号幅值、振铃计数、能量等参数方面定性得出结论,并未直接给出声电信号时域相关性,且声电信号频域特征分析所用参数较单一。针对上述问题,开展了单轴压缩条件下岩石试样受载破坏过程声电信号监测实验,分析了岩石受载破坏不同阶段声电信号时频特征。结果表明:①在压密阶段和弹性阶段,声电信号幅值基本为零;在加速破坏阶段,声电信号幅值逐渐增强,信号数量逐渐增多;在完全破坏阶段,声电信号幅值几乎同增同减,当载荷达到峰值时,声电信号幅值同时达到最大;在受载破坏全程,声发射信号幅值大于电磁辐射信号幅值。②在加速破坏阶段,声电信号显著相关;在完全破坏阶段,声电信号高度相关;在受载破坏全程,声电信号随时间变化趋势基本相同,声电信号在时域上高度相关。③在加速破坏阶段和完全破坏阶段,电磁辐射信号以低频和甚低频信号为主;与电磁辐射信号相比,声发射信号频带更宽、主频幅值更大;声电信号主频集中范围相近但不完全一致;完全破坏阶段声电信号主频幅值大于加速破坏阶段声电信号主频幅值。

一种基于训练符号的OFDM系统同步新算法

提出一种基于训练符号正交频分复用系统的时间频率联合同步算法。算法构造了每个载波上传输PN序列的训练符号,利用训练符号良好相关特性实现了定时估计和粗频偏捕获,再使用ML估计算法进行细频偏估计。仿真结果表明,在多径信道和加性高斯白噪声信道下,新算法定时估计和频偏估计误差小、计算复杂度低。

低功耗混合分辨率视频编码

视频数据在时域和空域上都存在极强相关性,为此,对标准编码过程进行改进,将I帧空域分解为四个子帧,把P帧的预测方法引入I帧,充分利用空域相关性进行编码,克服标准方法只利用局部相关性的问题;同时,改进标准P帧编码只利用时域相关性压缩而忽略了空域相关性的缺点,将P帧做下采样形成分辨率为原图1/4的R帧,同时利用时域和空域相关性进行运动估计,完成预测编码。方法在降低编码复杂度的同时保证了恢复图像质量,测试结果表明,本方法对于运动不剧烈的视频,R-D性能曲线优于标准的方法,适用于低功耗的需求。

基于H.264的立体视频右图像整帧丢失错误隐藏算法

当H.264编码立体视频流在Internet上传输时,由于信道错误所引起的数据丢失常常会造成整帧图像的丢失。为了恢复丢失的整帧立体视频右图像,提出了一种基于H.264的立体视频右图像整帧丢失错误隐藏算法,该算法依据立体视频编码特点进行相关性分析,首先确定丢失帧中每个宏块的预测方式,然后采用运动补偿或视差补偿对其进行恢复,进而重现丢失帧。实验结果表明,该算法能够在较低的计算复杂度下,获得较高质量的立体视频图像。

利用深度卷积神经网络将耳语转换为正常语音

耳语是一种特殊发音方式,将耳语转换为正常语音是提升耳语质量和可懂度的关键方法。为了充分利用语音的频域和时域相关性实现耳语转换,提出了使用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)将耳语转换为正常语音。它的卷积层用来提取连续帧语音谱包络之间的频域与时域的相关特征,而全连接层用来拟合耳语在卷积层提取的特征和对应正常语音之间的映射关系。实验结果表明与深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)模型相比,DCNN模型获得的转换后语音的梅尔倒谱失真度(Cepstral Distance,CD)降低了4.64%,而语音质量感知评价(Perceptual Evaluation of Speech Quality,PESQ)、短时客观可懂度(Short-Time Objective Intelligibility,STOI)与平均主观意见分(Mean Opinion Score,MOS)分别提高了5.41%,5.77%,9.68%。

一种多帧光流的研究与应用

时域相关性在视频分析中具有重要作用,但在估算光流时,这一特性却很少被应用。针对这一情况,提出在H-S光流模型基础上引入前向帧,并加入光流时域上的相关性约束构造出一种多帧光流模型以提高光流估算精度。同时,针对光流非线性能量泛函求解异常复杂的情况,提出运用迭代重加权最小二乘法(IRLS)简化模型线性化求解过程。最后,结合所得光流给出一种改进的车辆检测跟踪方案,通过先估算光流后帧差提取,可得到更加精确的车辆运动信息并可避免多个车辆的光流域连接成块。实验结果表明,IRLS法简化求解的多帧模型可同时估算出多个帧间光流并能显著提高光流估算精度,基于此多帧光流的车辆检测跟踪方案的车辆跟踪成功率在86%以上,达到了预期要求。

基于首达波与次达波到达时差的深海浅层移动声源定位

为克服海洋环境不确定性、信号接收及处理偶然误差对定位精度的影响,基于单水听器多途声到达时差,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对深海浅层移动声源进行定位研究。结合Butterworth带通滤波算法及Bellhop射线模型识别水声试验数据中的多途到达波,对比分析各到达波间的相对能量大小,并确定信噪比较大的首达波与次达波为研究对象;以单频信号作为匹配序列,计算时域相关性大小,得到首达波与次达波的声到达时差;以首达波与次达波的声到达时差为观测值,构建EKF声源定位模型,得到移动声源的深度、水平距离及速度等信息。研究结果表明:在深海水声信道中,当声源和水听器都位于浅表水层时,直达波与海面反射波重合,首达波与第1次海底反射波能量相对较大;滤波结果与实测数据吻合较好,验证了EKF算法可较好地实现对水下移动目标定位。