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1、數(shù)字化圖像的數(shù)據(jù)量相當(dāng)龐大,而數(shù)字化視頻的數(shù)據(jù)又是單幅靜止圖像的多倍.數(shù)據(jù)量的巨大給存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)容量、通信干線信道的傳輸率(帶寬)以及計(jì)算機(jī)的處理速度造成了極大的壓力.解決這個(gè)問題單純用增加存儲(chǔ)器容量和通信信道的帶寬及提高計(jì)算機(jī)的運(yùn)算速度等辦法是不現(xiàn)實(shí)的.這需要太多的成本,并不是每一個(gè)用戶都能承受的起的.因此研究圖像數(shù)據(jù)壓縮編碼技術(shù)是行之有效的方法.在視頻圖像數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)中,視頻分析及運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)是其中的關(guān)鍵技術(shù)之一.因此本文的重點(diǎn)就是基于
2、視頻分析對(duì)運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償進(jìn)行優(yōu)化.本文首先詳細(xì)了解了最新的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)H.264的有關(guān)內(nèi)容,對(duì)P幀宏塊預(yù)測(cè)在視頻運(yùn)動(dòng)分析的基礎(chǔ)上做了一定的優(yōu)化,使編碼時(shí)間節(jié)約了大約一半左右.為了對(duì)靜態(tài)圖像I幀的壓縮也能取得較好的效果,在熟悉了各種視頻分析方法的基礎(chǔ)上,重點(diǎn)研究了形態(tài)學(xué)和分水嶺算法,對(duì)幀內(nèi)編碼幀圖像即I幀進(jìn)行了分割.其中采用了改進(jìn)的分水嶺算法,并使用了改進(jìn)的直方圖規(guī)定化處理的方法對(duì)圖像進(jìn)行了增強(qiáng).實(shí)驗(yàn)的效果表明分割的效果較好,可以較為
3、直觀的看出分割的物體,較有效防止了過分割.同時(shí)研究的重點(diǎn)是針對(duì)電視電話會(huì)議這個(gè)特定用途,對(duì)在這個(gè)特定應(yīng)用中的感興趣區(qū)域——人臉的特點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的分析.并在視頻標(biāo)準(zhǔn)序列中進(jìn)行了分割人臉以及定位眼睛和嘴的試驗(yàn),效果證明還是良好的.通過研究H.264中運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償?shù)脑?結(jié)合前幾步做的工作,對(duì)H.264的編碼器的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)這一部分進(jìn)行了優(yōu)化,強(qiáng)調(diào)了對(duì)人臉部分的編碼數(shù)據(jù)和計(jì)算時(shí)間的傾斜.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明確實(shí)大大減少了計(jì)算時(shí)間,大約對(duì)幀間編碼幀節(jié)約了一半的
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