视频压缩的运动估计与小波方法研究

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时间:2019-02-07

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1、博l:学位论文摘要图像是人类获取信息的主要途径,而图像压缩在数字图像的处理、存储和传输中起着十分重要的作用。运动估计和运动补偿是消除视频信号时间冗余的主要方法,是视频压缩编码的关键技术。本文在空间域运动估计方法、小波域运动估计方法,以及小波变换在图像压缩中的应用等方面进行了研究和探讨。主要工作与贡献如下:(1)提出了一种空问域物体运动特征自适应的运动估计算法,主要包括搜索起点预测模型和自适应搜索方法两部分。基于物体的整体性和运动的连续性,搜索起点预测模型随相邻块运动相关性的变化调整模型参数,预测结果更加接近最佳运动矢量。根据绝对误差和的梯度和物体的运动特征,自适应搜索调整模板

2、的大小和形状,从而加快搜索速度。实验结果表明,该算法在峰值信噪匕L(PSNR)和搜索速度以及重建图像的主观质量方面优于其它快速运动估计对比算法。(2)提出了一种小波域的初始运动矢量预测方法和交叉搜索运动估计方法。初始运动矢量预测方法利用小波变换的多分辨率特性,以及块的时间和空间关联性,并结合低频子带全搜索方法,在运算复杂度增加极小的情况下,得到更准确的初始运动矢量。根据小波子带系数的特点,在低频子带平移后,交叉搜索沿水平和垂直方向进行,通过调整交叉搜索中心,逐步逼近最优的运动矢量。运动估计按小波变换级数进行,在每个分辨率层次,搜索范围局限于参考帧对应变换级数下的4个平移子带,

3、得到的是当前分辨率下的最优运动矢量,保证了解码图像是已接收数据下的最佳图像。仿真结果验证了初始矢量预测和交叉搜索方法的有效性。(3)通过分析运动补偿时间滤波(MCTF)更新算法对重构图像PSNR的影响,研究了一种内容自适应的MCTF反向运动补偿算法。根据简单量化独立信源编码的平均绝对误差和计算方法,分析了更新步骤缺省时编码端高、低频子带的能量增益系数的变化,并得出更新步骤是否缺省时,因能量归一化所导致的解码端奇、偶数帧之间的PSNR变化。基于预测和更新步骤的运动矢量互为反向的原则,提出了一种反向运动补偿矢量的获取方法。仿真实验表明该方法可以改善重构图像的PSNR。根据小波变换

4、的子带系数特性,建立了图像平坦区域的估算模型;根据运动估计后的高频子带能量,建立了运动估计准确程度的估算模型,从而实现了具有内容自适应特性的MCTF反向运动补偿算法,减小了ghosting伪影,克服了由于运动估计的不准确以及更新步骤可能导致的低频子带反向补偿误差。仿真实验证明了该方法的有效性。视频Jt缩的运动f一々汁’j小波方法研究(4)设计了一种高效低功耗的二维小波变换器VLSI结构,提出了采用该小波变换器的视频压缩系统方案和系统优化方法。二维小波变换器采用基于提升算法的可分离二维变换结构,对行、列小波处理器的数据调度方法进行了优化。采用Z形扫描方法,用少量暂存器缓冲列滤波

5、结果,实现了行、列处理器并行工作,提高了数据处理速度和硬件利用率。通过优化列处理器的数据调度,处理每个点只需读取或存储一次数据,将存储器访问带宽降低了50%,从而用单口RAM替代了双口RAM,大大减少了存储器所占芯片面积和功耗。整个设计进行了FPGA验证,并采用HJTC0.18rtm工艺库完成了综合与版图设计,设计的芯片通过了流片验证。(5)针对氧化铝熟料烧结回转窑生产过程,提出了一个视频压缩系统设计方案。该系统包括多媒体专用DSP、二维离散小波变换器、摄像头以及网络传输等部分。通过回转窑火焰图像的压缩进行了仿真实验,实现了黑把子图像在不同空间分辨率、时间分辨率和不同PSNR

6、条件下的压缩与重构,完成了在极低码率下黑把子的准确识别,说明了该系统可有效应用于回转窑火焰图像的压缩。关键词:图像压缩;运动估计:小波变换;块匹配博{:学化论文AbstractImageisthemainapproachtoobtaininformation,andimagecompressioniscrucialtoprocess、storeandtransmitdigitalimage.Motionestimationandcompensationplayavirtualroleinvideocompressioncodingtoreducetemporalredunda

7、ncies.Thisdissertationfocusesonthemotionestimationalgorithminspatialandwaveletdomain,alsoinvestigatedaretheapplicationsofwavelettransforminimagecompression.Themainresearchofthisdissertationislistedasfollows:Baseduponthemotioncharacteristicsofthesubjectsi

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