視頻網(wǎng)絡(luò)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(luò)傳輸越來(lái)越受到人們的重視，面向視頻對(duì)象的編碼和處理技術(shù)成為研究的亮點(diǎn)和熱點(diǎn)。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(duì)象的可伸縮編碼技術(shù)，隨之出現(xiàn)的面向視頻對(duì)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(duì)面向視頻對(duì)象的關(guān)鍵處理技術(shù)進(jìn)行了研究，以獲得高質(zhì)量的基于網(wǎng)絡(luò)的視頻服務(wù)，主要涉及視頻對(duì)象分割技術(shù)、視頻對(duì)象形狀錯(cuò)誤隱藏

2、技術(shù)和基于視頻對(duì)象的插值技術(shù)。首先，準(zhǔn)確的視頻對(duì)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(luò)不可避免的傳輸錯(cuò)誤，好的形狀錯(cuò)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(shè)備和顯示方式的多樣性，采用插值技術(shù)實(shí)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(shí)用價(jià)值。論文的主要內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下： 1.為了克服傳統(tǒng)基于幀差的視頻對(duì)象分割方法的不足，提出了一種新的視頻對(duì)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(lèi)視覺(jué)感受具有一致性這一原理，對(duì)基于幀差的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法進(jìn)行改進(jìn)，增加了運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的穩(wěn)定性及對(duì)噪聲和光照變化的魯棒性；利用當(dāng)前幀與恢復(fù)的背景圖像提取視頻對(duì)象，使得視頻對(duì)象的輪廓更完整，對(duì)快速運(yùn)動(dòng)對(duì)象和多對(duì)象分割也具有較好的效果。其次，為了適應(yīng)面向視頻對(duì)象處理的需要，提出了一種基于視頻對(duì)象的區(qū)域分割算法(RSVO)。 2.為了提高視頻對(duì)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(duì)傳統(tǒng)八

4、叉樹(shù)顏色量化算法運(yùn)算速度慢、占用內(nèi)存多的不足，提出了一種改進(jìn)的八叉樹(shù)顏色量化算法(MOCQ)。限定八叉樹(shù)的高度為4層，可以節(jié)省大量存儲(chǔ)空間；采用先從上向下統(tǒng)計(jì)、再?gòu)南露虾喜⒌捻樞蚝喜⒐?jié)點(diǎn)，避開(kāi)了數(shù)目龐大的葉節(jié)點(diǎn)，能節(jié)省大量處理時(shí)間；運(yùn)用誤差擴(kuò)散技術(shù)對(duì)顏色量化誤差進(jìn)行修正，提高了圖像質(zhì)量。 3.在研究空域視頻對(duì)象形狀錯(cuò)誤隱藏技術(shù)的基礎(chǔ)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(diǎn)較復(fù)雜，隱藏結(jié)果受控制點(diǎn)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(duì)象形狀錯(cuò)誤隱藏算法。其中，為了克服傳統(tǒng)樣條生成插值曲線時(shí)反算控制頂點(diǎn)，計(jì)算量大和局部修改不方便等不足，推導(dǎo)出一種簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)CBI的矩陣公式。將該公式應(yīng)用到空域形狀錯(cuò)誤隱藏中，直接利用已知輪廓點(diǎn)進(jìn)行插值，不必增加附加控制點(diǎn)，從而使錯(cuò)誤隱藏的過(guò)程簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)。 4.傳統(tǒng)時(shí)域視頻對(duì)象形狀錯(cuò)誤隱藏技術(shù)僅適用于相鄰幀視頻對(duì)象間運(yùn)動(dòng)較小的情形，針對(duì)對(duì)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(shí)域視頻對(duì)象形狀錯(cuò)誤隱藏(TRRT)算法。基于Harris角檢測(cè)器和局部Zernike矩的旋轉(zhuǎn)和平移不變性，對(duì)相鄰對(duì)象進(jìn)行特征匹配，匹配時(shí)引入紋理信息，相對(duì)于僅使用對(duì)象的二值形狀平面，可增加匹配的魯棒性；將參考對(duì)象的輪廓進(jìn)行運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償，保證用最相似的形狀隱藏丟失的形狀信息，使得當(dāng)對(duì)象間具有任意平移和旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)時(shí)，都能得到較好的錯(cuò)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(diǎn)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(duì)象和區(qū)域指導(dǎo)的圖像插值(ORD)算法。首先，利用RSVO算法進(jìn)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(diǎn)所屬區(qū)域。插值公式的設(shè)計(jì)以區(qū)域的一致性為指導(dǎo)：對(duì)區(qū)域內(nèi)部的點(diǎn)采用線性插值方法，保持區(qū)域內(nèi)部的平滑性；對(duì)區(qū)域問(wèn)的過(guò)渡點(diǎn)，設(shè)計(jì)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(shí)可只在感興趣的對(duì)象內(nèi)采用基于區(qū)域指導(dǎo)的方法，而對(duì)背景和其它對(duì)象

8、區(qū)域采用簡(jiǎn)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(jué)效果，同時(shí)提高了圖像的客觀質(zhì)量；將此算法進(jìn)行改進(jìn)，應(yīng)用于激光水下目標(biāo)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(guò)實(shí)例介紹了在該框架下實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的具體過(guò)程和方法。將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割、傳輸錯(cuò)誤隱藏及插值技術(shù)運(yùn)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