基于匹配跟踪的低速率视频编码

　　目前,针对低速率信道(10kb/s～60kb/s)如无线通道和电话线上的视频通讯的应用需求越来越广泛。虽然已经制定的一些国际视频编码标准,如H.261、H.263、MPEG-1和MPEG-2,在各种商业应用中获得很大成功,但是在窄带条件下往往会产生人眼敏感的方块效应和图像抖动现象,损害了恢复视频的视觉质量,因此尚不能够满足在极低速率(低于20kb/s)下的应用。而在静态图像编码方面,虽然小波图像算法的编码性能远远超过第一代图像压缩标准JPEG,但它在低位率条件下也会出现蚊式噪音,主要集中在图像边缘附近,而且对于包含丰富纹理的自然图像,其编码效率也会急剧下降。为了提高低速率编码效率,本文综合小波变换以及匹配跟踪非线性信号分解技术,并结合人类视觉系统HVS的各种特性,致力于提高视频编码算法在低速率条件下的编码性能,并对所涉及到的若干问题进行了探索和解决,并取得如下创新性研究成果：1．分析了小波系数图像统计特性,并指出零树编码方案EZW在处理孤立零点以及边缘纹理上存在的问题,在此基础上提出双零树根结构和基于高阶统计建模的自适应算术编码的方案,进一步减少子带内残存的统计冗余。实验分析结果表明,该方案具有较好的图象压缩效果。2．建立基于小波变换+匹配跟踪技术的低位率图像编码方案。它将图像划分为一组包含不同信号特征的图像层,如低频边缘层和纹理层等等,对于前者可以选择采用小波零树编码方案,而对后者则采用基于冗余字典的匹配分解算法。利用这种编码思想,可以充分考虑不同变换方法的特性,将它们最优的组合在一起,完成对一幅图像各种特征的有效编码。最后的实验数据表明,该算法在低位率条件下的编码性能明显超过单纯的小波图像编码算法。3．建立一个基于匹配跟踪信号分解技术的低速率视频编码器框架。基本思想是对于预测误差图像信号的分解,不再采用传统的晶格DCT变换,而是选择采用一个拥有更多基函数的冗余字典集合。而且,通过选择非晶格结构的字典(原子函数之间允许重叠),从根本上避免了低速率DCT系统带来的方块边缘失真,增加估计的精度,减少对运动信息编码耗费并提高在低速率下的视觉效果。4．建立一个基于视觉保真的匹配跟踪视频编码方案。在这一部分,我们将人类视觉特性引入到匹配跟踪编码器的位分配过程中,试图提高恢复图像的主观视觉效果。在低速率编码条件下,由于总的允许分配比特数量有限,通过调整位分配过程,可以使得某些人眼感兴趣的区域的图像恢复质量高于其它区域。最后,对全文进行总结,分析目前研究工作中有待完善的地方,同时指明进一步研究的方向。……