基于一种基于运动分割的新型视频压缩方法

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1、华中科技大学博士学位论文一种基于运动分割的新型视频压缩方法姓名：肖德贵申请学位级别：博士专业：计算机系统结构指导教师：余胜生2003.5.9华中科技大学博士学位论文摘要f目前，流媒体技术已成为世界性技术研究和产品开发的热点之一。在多种媒体信息中，视频信息因为具有数据量大、实时性要求高的特点，使得信道带宽和数据量之间的矛盾十分突出，在移动多媒体通信中更加明显。因此，如何有效地对视频进行压缩，降低其传输带宽、减少其存储容量，同时尽量保证图像质量，具有重大的理论意义和实际价值。y基于块匹配运动估计与补偿的压缩方法是应用最广泛

2、的视频压缩技术，已被各种编码标准采用。，块匹配技术存在着一些缺陷，如可能造成物体的人为分割，搜索和匹配容易陷入局部最优￥基于模型的压缩方法是一种高级的视频压缩技术，能在保证图像质量的前提下，获得极高的压缩比，然而目前尚无满意的对象分割和特征提取方法。借鉴智能监控系统和模式识别、计算机视觉等领域的相关研究方法，通过理论和实验探索，提出一种新颖的视频压缩方法—基于运动分割的新型视频压缩方法(MSNVC)，该方法的特点是采用去除视频序列冗余信息的新型手段实现视频压缩，以及独特的依据空间位置关系进行粘贴的方式得到解码图像。消除

3、视频序列的各种冗余信息是常用的视频压缩手段。提出一种去除视频序列时间冗余的新思路，即找出视频的整个背景，在每一帧中通过减去背景分割出运动的前景而消除时间冗余。并给出一个新的自适应背景减运动分割算法值和标准偏差，不需要空场景的训练而获得背景模型，且根据不同的环境和场景的变化，采用全新的背景模型更新机制，自适应更新和保持一个最新的背景模型统计集。NABSMS利用背景模型检测出每一帧的前景像素点，结合将视频帧分块的方法，运用一种加权统计方法进行像素块的滤波处理和一个P：甜HI豇ON算法实现运动前景的基于像素块的快速定位和分割

4、，使分割速度提高了近一倍而误检率降低了近18％。Y、／基于运动分割的新型视频压缩方法MSNVC，利用NABSMS消除视频序列的时间冗余，主要采用基于块DCT变换和量化的方法消除其空问及视觉冗余，达到压缩视频的目的。f对于视频序列的整个背景模型和每一帧分割出的运动前景，MSNVC采用了相应独特的处理方式。即背景模型各块独立进行DCT变换和量化，且整个背景模型只处理一次，除非发生了整体更新。而每一帧的运动前景，都经华中科技大学博士学位论文过一种“双重差分”处理进一步去除冗余信息后进行DCT变换和量化；量化时，运动前景和背景

5、模型的量化器采用不同的量化步长，以提高运动对象的视觉质量，实现运动对象的感兴趣区域编码。MSNVC依据空间位置关系进行运动对象与背景模型的粘贴来得到解码图像，克服了块匹配的误差累计和传播，并且通过图像增强技术来抑制解码图像中的方块效应，改善解码图像的主观质量，并使其PSNR提高了约0．3db。卜广MSNVC通过在每一帧与背景模型间做像素级的对应位置的比较来找出该帧的前景像素点，然后以像素块为单位进行运动前景的定位和分割，不存在块匹配的窗口内的搜索问题，避开了其缺陷。同时，MSNVC分割出的运动前景，并不要求是实际的对象

6、，而且对于运动前景的处理，还是通过去除冗余信息而不是通过特征提取来实现压缩，避免了模型基编码的难点。实验结果表明，MSNVC压缩效率比目前压缩效率最高的ⅣT视频编码标准高，压缩比平均提高了约1．13％。关键词：流藤鑫，运磊孬割，背着溉，视频压x,／缩，图像-v增／强，芳妥效应n华中科技大学博士学位论文AbstractStreamingmediatechnologyhascurrentlybecomeoneoftheresearchanddevelopmenthotspots．Amongmultimediainforma

7、tion，videohasthepropertyoflargeinformationandhighreal-timeprocessingneed，especiallyinmobilemultimediacommunication．SOit’Sagreatchallengebot}Iintheoreticalandrealapplicationresearchtofindefficientcompressionmethodstodecreasevideo’Schanneloccupation．storagedemanda

8、ndmaintainit’Squalityasbetteraspossible．Block-matchbasedmotionestimationandcompensation,themostpopularvideocompressiontechnology,hasbeenadoptedbyallthevideocompressio