视频网络传输中面向对象处理的关键技术研究

视频网络传输中面向对象处理的关键技术研究

论文摘要

随着各领域对数字视频需求的日益增加,视频的网络传输越来越受到人们的重视,面向视频对象的编码和处理技术成为研究的亮点和热点。例如以MPEG-4为代表的第二代压缩编码技术,其核心内容是基于对象的可伸缩编码技术,随之出现的面向视频对象的相关处理技术为高效编码、正确解码和获得高质量的视频输出提供了保证。因此,本文主要对面向视频对象的关键处理技术进行了研究,以获得高质量的基于网络的视频服务,主要涉及视频对象分割技术、视频对象形状错误隐藏技术和基于视频对象的插值技术。首先,准确的视频对象分割有助于提高编码效率、获得高质量的视频;其次,由于网络不可避免的传输错误,好的形状错误隐藏技术是正确解码和提高视频输出质量的关键;最后,由于用户端显示设备和显示方式的多样性,采用插值技术实现图像分辨率变换,获得高质量的显示效果,有很好的实用价值。论文的主要内容和贡献如下:1.为了克服传统基于帧差的视频对象分割方法的不足,提出了一种新的视频对象分割算法(CCHVS)。依据在HVC颜色空间中,两种颜色间差异的度量与人类视觉感受具有一致性这一原理,对基于帧差的运动检测方法进行改进,增加了运动检测的稳定性及对噪声和光照变化的鲁棒性;利用当前帧与恢复的背景图像提取视频对象,使得视频对象的轮廓更完整,对快速运动对象和多对象分割也具有较好的效果。其次,为了适应面向视频对象处理的需要,提出了一种基于视频对象的区域分割算法(RSVO)。2.为了提高视频对象分割的处理速度和节省内存资源,研究了颜色量化技术。针对传统八叉树颜色量化算法运算速度慢、占用内存多的不足,提出了一种改进的八叉树颜色量化算法(MOCQ)。限定八叉树的高度为4层,可以节省大量存储空间;采用先从上向下统计、再从下而上合并的顺序合并节点,避开了数目庞大的叶节点,能节省大量处理时间;运用误差扩散技术对颜色量化误差进行修正,提高了图像质量。3.在研究空域视频对象形状错误隐藏技术的基础上,为了克服传统基于Bézier插值空域法的不足,即确定附加控制点较复杂,隐藏结果受控制点位置影响等,提出了一种基于三次B样条插值(CBI)的空域视频对象形状错误隐藏算法。其中,为了克服传统样条生成插值曲线时反算控制顶点,计算量大和局部修改不方便等不足,推导出一种简单实现CBI的矩阵公式。将该公式应用到空域形状错误隐藏中,直接利用已知轮廓点进行插值,不必增加附加控制点,从而使错误隐藏的过程简单易实现。4.传统时域视频对象形状错误隐藏技术仅适用于相邻帧视频对象间运动较械那樾?针对对象间具有较大旋转和平移的情况,提出了一种旋转和平移鲁棒的时域视频对象形状错误隐藏(TRRT)算法。基于Harris角检测器和局部Zernike矩的旋转和平移不变性,对相邻对象进行特征匹配,匹配时引入纹理信息,相对于仅使用对象的二值形状平面,可增加匹配的鲁棒性;将参考对象的轮廓进行运动补偿,保证用最相似的形状隐藏丢失的形状信息,使得当对象间具有任意平移和旋转运动时,都能得到较好的错误隐藏结果。5.为了克服传统图像插值方法由于边缘点所属区域不明确,模糊的处理造成图像模糊和客观质量下降的不足,提出了一种基于视频对象和区域指导的图像插值(ORD)算法。首先,利用RSVO算法进行区域分割,结合近邻法和众数法明确判断待插值点所属区域。插值公式的设计以区域的一致性为指导:对区域内部的点采用线性插值方法,保持区域内部的平滑性;对区域间的过渡点,设计非线性插值公式,给同一区域的邻域像素赋较大的权值,给其它区域的邻域像素赋较小的权值。其次,ORD算法插值时可只在感兴趣的对象内采用基于区域指导的方法,而对背景和其它对象区域采用简单、快速的线性方法,保证较快的处理速度和兴趣区域较好的图像质量。将ORD算法用于图像放大和图像缩小中,结果图像有较高的主观视觉效果,同时提高了图像的客观质量;将此算法进行改进,应用于激光水下目标放大中,同样取得了较好效果。6.提出了一种异构环境下的分布式视频监控系统框架,并通过实例介绍了在该框架下实现视频监控系统的具体过程和方法。将运动目标分割、传输错误隐藏及插值技术运用到该系统中,获得了较好的视频质量。该系统具有的主要特点包括:自动跟踪运动目标,调节摄像机参数;方便增加新功能和增加新监控点;打破了距离和空间的限制,有Internet和手机信号的地方就能实现视频监控;硬件设备简单,成本低;可以无缝过渡到3G系统等。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 面向对象的视频编码标准
  • 1.2 研究意义与研究背景
  • 1.2.1 本课题的研究意义
  • 1.2.2 视频对象分割相关研究
  • 1.2.3 基于视频对象的容错技术研究
  • 1.2.4 视频应用与基于插值的分辨率变换
  • 1.3 本文研究的主要内容和章节安排
  • 1.4 本文的主要贡献
  • 第二章 视频对象分割技术研究
  • 2.1 引言
  • 2.2 传统视频对象分割技术
  • 2.2.1 空域分割技术
  • 2.2.2 时域分割技术
  • 2.2.3 基于时空相关性的分割技术
  • 2.3 基于颜色与视觉一致性的视频对象分割算法(CCHVS)
  • 2.3.1 颜色与视觉的一致性研究
  • 2.3.2 颜色量化技术研究
  • 2.3.3 本章改进的八叉树颜色量化算法
  • 2.3.4 CCHVS算法描述
  • 2.3.5 实验结果与结论
  • 2.4 基于视频对象的区域分割算法(RSVO)
  • 2.4.1 均值漂移算法原理
  • 2.4.2 RSVO算法描述
  • 2.4.3 实验结果与结论
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 视频对象形状错误隐藏技术研究
  • 3.1 引言
  • 3.2 空域形状错误隐藏算法研究
  • 3.2.1 经典空域形状错误隐藏算法及分析
  • 3.2.2 本章提出的三次B样条插值(CBI)矩阵公式
  • 3.2.3 基于CBI的空域错误隐藏算法描述
  • 3.2.4 实验结果与结论
  • 3.3 时域形状错误隐藏算法研究
  • 3.3.1 经典时域形状错误隐藏算法及分析
  • 3.3.2 旋转和平移鲁棒的时域形状错误隐藏算法描述
  • 3.3.3 实验结果与结论
  • 3.4 形状错误隐藏算法在码流解码中的应用流程
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 面向视频对象的图像插值技术研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 传统图像插值算法
  • 4.2.1 经典图像插值算法
  • 4.2.2 边缘保护的图像插值算法
  • 4.3 基于视频对象和区域指导的图像插值算法(ORD)
  • 4.3.1 图像的区域性特征分析
  • 4.3.2 图像插值的原理
  • 4.3.3 ORD算法描述
  • 4.3.4 实验结果与分析
  • 4.3.5 结论
  • 4.4 ORD在激光水下目标放大中的应用
  • 4.4.1 图像预处理
  • 4.4.2 SC激光水下目标提取算法
  • 4.4.3 实验结果与分析
  • 4.4.4 结论
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 异构环境下分布式视频监控系统研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 传统视频监控系统
  • 5.3 DVSHE系统框架
  • 5.3.1 本地系统
  • 5.3.2 网络系统
  • 5.3.3 远程系统
  • 5.4 DVSHE系统的实现
  • 5.4.1 硬件和网络选择
  • 5.4.2 本地系统软件实现
  • 5.4.3 网络模块软件实现
  • 5.4.4 远程系统软件实现
  • 5.5 DVSHE系统的关键技术
  • 5.5.1 视频压缩编码
  • 5.5.2 运动目标检测与分割
  • 5.5.3 网络传输错误隐藏
  • 5.5.4 视频显示
  • 5.5.5 运算速度
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 总结
  • 6.2 研究展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间的主要研究成果
  • 相关论文文献

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