基于纹理冗余性的视频编码算法设计与研究

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时间:2019-05-13

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1、西北1::业大学项I:学位论文摘要视频压缩发展已经到了一个非常成熟的阶段,视频数据的传输、处理、应用无不渗透到了工业应用的每一个领域。然而,个人家庭娱乐的需求日益得到关注的今天,如何在提高压缩效率的同时,与多媒体数据之间的交互已经成为一个关键性问题。本文提出了一种新的压缩方法,利用对I帧图像的压缩,在提高压缩率的同时.希望能加快对多媒体数据的检索。在以往视频压缩编码标准的算法中,I帧的压缩算法都是只利用帧内信息的帧内压缩算法,只有B帧和P帧利用的是帧问的信息。然而事实上,相邻多个I帧之间的信息上仍然也存在冗余,本文的贡献就在于利用了I帧间

2、的冗余进行帧间编码,从而进一步提高了编码性能。本文的算法主要由两部分组成:将图像分块后,第一步是提取块的纹理特征,第二步是对特征集进行分类,利用中心索引块进行压缩。由算法可知,中心索引块保留了人眼所能感知的重要信息,同时也是I帧间相关的重要纹理信息,因此,它对检索也将起到非常关键的作用。通过对多种算法进行比较,本文选择了使用Gabor滤波作为提取纹理的特征的方法。在特征分类算法中,本文选择简单的聚类算法。由于在纹理的特征提取中提取了48维的特征,因此简单的分类算法基本能满足要求。使用本文设计的算法通过对常用的序列图像进行测试,结果是比较令

3、人满意的。关键词:压缩特征提取分类Oabor滤波堕!!三些盔茎堡.!兰些笙壅垒!壁型AbstractVideocompressionhashighlydevelopedduringpasttwentyyears,fortheapplicationofthetransmissionandprocessingofvideodatainalmosteveryfieldofindustry.However,whenpeoplearepayingmoreandmoreattentiontofamilyentertainment,notonlyhow

4、toincreasethecompressionquality'buttheinteractionbetweenpersonandmultimediadatahasbeenakeyproblem.Anewideaaboutvideocodingisproposedinthispaper.ItCannotonlyincreasesthecompressionratio,butalsoquickentheretrievalofmultimediadata.ForI-framecoding,existingcodingstandardsonly

5、takeuseofinformationofitself,andforP—frameandB—frame,inter-frameinformationisused.HowevegthereisstillredundancyamongthoseadjacentframesthatarecodedasI-flame,Thealgorithmconsistsoftwoimportantparts:afterdividingtheimageintoblocks,thefirststepiSextractingtheblocks’texturefe

6、ature,andthenextstepiSclassi句ingthefeaturessetsintoclusters.Thecompressingisimplementedbyusingthecenterblock.Thecenterindexblockholdsimportantinformationforthesenseofhaman’Seyes;moreover,itiSalsotheimportanttextureinformationamongI-flamesTherefore.itwillplayakeyroletoretr

7、ievaltoo.Bycomparisonamongtheresultswhenusingalotofalgorithmsinfeatureextraction,wechooseGaborfilterforitsgoodqualityinlowfrequencyAndwechoosesimpleClusteralgorithmfortheclassification.Becauseweextract48-dimensionfeature,simpleclassificationalgorithmCanmeetthesystem’Srequ

8、est.Aftertestofimagesequences,thealgorithmshowsgoodperformanceKeywords:VideocodingFeatureextract

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