改进的MPEG-4静态纹理BQ模式编码方法

从零树符号的信息含义及其与编码层目标图像的一致性出发 ,研究MPEG 4VTC工具中BQ模式编码 (即PEZW方法 )的改进问题 提出基于符号分解的PEZW改进方法———SP PEZW方法 提出零树符号的分解表示方法 ,将零树符号中包含的两部分信息用两个分解符号分别表示 ,并通过删除编码层中与目标图像“不一致”的分解符号来提高编码层的压缩比 实验表明 ,SP PEZW方法与PEZW方法相比 ,低分辨率编码层有更高的压缩比 ,低分辨率空间层以指定码率解码的图像质量有明显提高 ;高分辨率编码层的压缩比并没有明显下降 ,而高分辨率空间层以指定码率解码的图像质量略有提高 更重要的是 ,SP PEZW方法的实现只是在PEZW方法中增加一个零树符号分解编码环节 ,同时还继承了PEZW方法的随机读取、有容错性、可实现局部编码。

MPEG-4静态纹理BQ模式编码算法的改进

根据MPEG-4静态纹理编码工具中所定义的解码过程,建立了与标准相容的静态纹理编解码框架,然后从零树符号的信息含义及其与编码层目标图像的一致性出发,研究MPEG-4VTC工具中位平面模式编码的改进问题,提出一种基于符号分解的预测性嵌入式小波零树编码方法,并用SP-PEZW方法对彩色参考图像Lena进行了压缩和解码实验研究.实验表明,SP-PEZW方法在低比特率编码层上比PEZW有更好的压缩效率,同时对高分辨率编码层压缩比并无大的影响,甚至在高分辨率空间层以指定码率解码时图像质量略有提高.

基于泊松填充的纹理自适应插值方法

针对新图形技术条件下的纹理合成问题,提出一种纹理插值方法,可将源纹理图像自适应拉伸为不同尺寸的纹理图像并保持其清晰度不改变。首先,采用高维图像插值算法将源纹理裂变为目标纹理分辨率,作为中间过渡纹理;其次,利用自然图像的自相似性,依据中间纹理像素特征随机从源纹理中选取像素块;最后,使用泊松图像编辑算法将源纹理像素块平滑嵌入到中间纹理的间隙区域,得到最终的合成纹理。通过与现有算法的大量对比实验表明,该算法对静态和非静态纹理合成问题都能适用,且合成结果与源纹理具有较高的视觉一致性。另外,该算法逻辑简单、计算快速,无法复杂优化计算或者学习训练步骤,适合在低硬件配置的移动平台应用。

维度加权模式动态纹理特征的火焰检测

对疑似火焰区域提取纹理特征时,用局部三值模式描述火焰静态纹理特征不利于区分火焰与其他纹理均匀的干扰物,用KNN算法(k-nearest neighbor algorithm)分类效率较低。针对这些问题,提出用三正交平面局部混合模式(three orthogonal planes local mixed pattern,LMP-TOP)描述火焰的静动态纹理,再输入维度加权的支持向量机进行分类识别。LMP-TOP是对第一维XY平面,采用八邻域的均匀局部二值模式(uniform local binary pattern,LBPu2)三正交平面局部混合模式表示火焰的静态纹理特征;对第二维XT和第三维YT平面,则采用局部三值模式(local ternary patter,LTP)融入火焰在时间维度上的变化信息,这样在得到火焰的静态特征的同时也融入了其动态特征。根据3个维度单独用于识别的准确率,赋予其相应的权重,用维度加权的支持向量机进行分类识别。实验结果表明,相比Sthevanie等算法,本文所提出的方法火焰识别率和检测效率均较高。