小波分析及其在视频压缩中的应用

论文摘要

论文讨论了数字视频序列的特点，统计和分析了视频序列帧间与帧内的相关性得到了一些重要结论。同时，本文对小波变换及其在数字视频序列压缩中的应用进行了深入的探讨。 本文结合数字视频序列的特点，提出了三种数字视频有损压缩的编码方法。其中包括两种用于存储的视频编码方法：带有噪声模型的自组织矢量量化视频编码方法和基于模糊C-划分的矢量量化视频编码方法。仿真实验结果表明，在解码端得到的重构图像跟原始图像相比具有较高的峰值信噪比，视觉效果良好。另外，本文对3D小波和运动补偿相结合的视频编码方法进行了实时性方面的改进。实验结果表明，该方法在能满足实时视频传输要求的同时，在较低码率下，重构图像仍然具有较高的峰值信噪比。文中的大量实验结果表明，小波变换同传统的DCT变换相比较有很大的优越性，在视频压缩中也必将取得更广泛的应用。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 数据压缩的基本概念
• 1.2 数字视频序列介绍
• 1.3 数字视频压缩发展现状
• 1.4 本文的主要工作
• 第二章 用于数字视频压缩的小波变换研究
• 2.1 小波分解与重构
• 2.2 提升格式的小波变换
• 2.3 小波变换用于数字视频压缩时有关问题的讨论
• 2.4 用于视频压缩的小波及其滤波器
• 第三章 数字视频序列特性分析
• 3.1 数字视频压缩的信息论基础
• 3.2 数字视频序列帧内相关性分析
• 3.3 数字视频序列帧间相关性分析
• 第四章 数字视频压缩
• 4.1 运动估计和运动补偿
• 4.2 带有噪声模型的率控制自组织矢量量化
• 4.3 模糊C-划分的矢量量化
• 4.4 对3D小波加运动补偿的实时性改进
• 结论
• 致谢
• 硕士阶段的主要工作
• 参考文献