視頻網(wǎng)絡傳輸中面向?qū)ο筇幚淼年P(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著各領(lǐng)域?qū)?shù)字視頻需求的日益增加，視頻的網(wǎng)絡傳輸越來越受到人們的重視，面向視頻對象的編碼和處理技術(shù)成為研究的亮點和熱點。例如以MPEG-4為代表的第二代壓縮編碼技術(shù)，其核心內(nèi)容是基于對象的可伸縮編碼技術(shù)，隨之出現(xiàn)的面向視頻對象的相關(guān)處理技術(shù)為高效編碼、正確解碼和獲得高質(zhì)量的視頻輸出提供了保證。 因此，本文主要對面向視頻對象的關(guān)鍵處理技術(shù)進行了研究，以獲得高質(zhì)量的基于網(wǎng)絡的視頻服務，主要涉及視頻對象分割技術(shù)、視頻對象形狀錯誤隱藏

2、技術(shù)和基于視頻對象的插值技術(shù)。首先，準確的視頻對象分割有助于提高編碼效率、獲得高質(zhì)量的視頻；其次，由于網(wǎng)絡不可避免的傳輸錯誤，好的形狀錯誤隱藏技術(shù)是正確解碼和提高視頻輸出質(zhì)量的關(guān)鍵；最后，由于用戶端顯示設備和顯示方式的多樣性，采用插值技術(shù)實現(xiàn)圖像分辨率變換，獲得高質(zhì)量的顯示效果，有很好的實用價值。論文的主要內(nèi)容和貢獻如下： 1.為了克服傳統(tǒng)基于幀差的視頻對象分割方法的不足，提出了一種新的視頻對象分割算法(CCHVS)。依據(jù)在HV

3、C顏色空間中，兩種顏色間差異的度量與人類視覺感受具有一致性這一原理，對基于幀差的運動檢測方法進行改進，增加了運動檢測的穩(wěn)定性及對噪聲和光照變化的魯棒性；利用當前幀與恢復的背景圖像提取視頻對象，使得視頻對象的輪廓更完整，對快速運動對象和多對象分割也具有較好的效果。其次，為了適應面向視頻對象處理的需要，提出了一種基于視頻對象的區(qū)域分割算法(RSVO)。 2.為了提高視頻對象分割的處理速度和節(jié)省內(nèi)存資源，研究了顏色量化技術(shù)。針對傳統(tǒng)八

4、叉樹顏色量化算法運算速度慢、占用內(nèi)存多的不足，提出了一種改進的八叉樹顏色量化算法(MOCQ)。限定八叉樹的高度為4層，可以節(jié)省大量存儲空間；采用先從上向下統(tǒng)計、再從下而上合并的順序合并節(jié)點，避開了數(shù)目龐大的葉節(jié)點，能節(jié)省大量處理時間；運用誤差擴散技術(shù)對顏色量化誤差進行修正，提高了圖像質(zhì)量。 3.在研究空域視頻對象形狀錯誤隱藏技術(shù)的基礎上，為了克服傳統(tǒng)基于Bezier插值空域法的不足，即確定附加控制點較復雜，隱藏結(jié)果受控制點位置影

5、響等，提出了一種基于三次B樣條插值(CBI)的空域視頻對象形狀錯誤隱藏算法。其中，為了克服傳統(tǒng)樣條生成插值曲線時反算控制頂點，計算量大和局部修改不方便等不足，推導出一種簡單實現(xiàn)CBI的矩陣公式。將該公式應用到空域形狀錯誤隱藏中，直接利用已知輪廓點進行插值，不必增加附加控制點，從而使錯誤隱藏的過程簡單易實現(xiàn)。 4.傳統(tǒng)時域視頻對象形狀錯誤隱藏技術(shù)僅適用于相鄰幀視頻對象間運動較小的情形，針對對象間具有較大旋轉(zhuǎn)和平移的情況，提出了一種

6、旋轉(zhuǎn)和平移魯棒的時域視頻對象形狀錯誤隱藏(TRRT)算法?；贖arris角檢測器和局部Zernike矩的旋轉(zhuǎn)和平移不變性，對相鄰對象進行特征匹配，匹配時引入紋理信息，相對于僅使用對象的二值形狀平面，可增加匹配的魯棒性；將參考對象的輪廓進行運動補償，保證用最相似的形狀隱藏丟失的形狀信息，使得當對象間具有任意平移和旋轉(zhuǎn)運動時，都能得到較好的錯誤隱藏結(jié)果。 5.為了克服傳統(tǒng)圖像插值方法由于邊緣點所屬區(qū)域不明確，模糊的處理造成圖像模糊

7、和客觀質(zhì)量下降的不足，提出了一種基于視頻對象和區(qū)域指導的圖像插值(ORD)算法。首先，利用RSVO算法進行區(qū)域分割，結(jié)合近鄰法和眾數(shù)法明確判斷待插值點所屬區(qū)域。插值公式的設計以區(qū)域的一致性為指導：對區(qū)域內(nèi)部的點采用線性插值方法，保持區(qū)域內(nèi)部的平滑性；對區(qū)域問的過渡點，設計非線性插值公式，給同一區(qū)域的鄰域像素賦較大的權(quán)值，給其它區(qū)域的鄰域像素賦較小的權(quán)值。其次，ORD算法插值時可只在感興趣的對象內(nèi)采用基于區(qū)域指導的方法，而對背景和其它對象

8、區(qū)域采用簡單、快速的線性方法，保證較快的處理速度和興趣區(qū)域較好的圖像質(zhì)量。將ORD算法用于圖像放大和圖像縮小中，結(jié)果圖像有較高的主觀視覺效果，同時提高了圖像的客觀質(zhì)量；將此算法進行改進，應用于激光水下目標放大中，同樣取得了較好效果。 6.提出了一種異構(gòu)環(huán)境下的分布式視頻監(jiān)控系統(tǒng)框架，并通過實例介紹了在該框架下實現(xiàn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的具體過程和方法。將運動目標分割、傳輸錯誤隱藏及插值技術(shù)運用到該系統(tǒng)中，獲得了較好的視頻質(zhì)量。該系統(tǒng)具有的