一種基于運動分割的新型視頻壓縮方法.pdf

1、基于塊匹配運動估計與補償?shù)膲嚎s方法是應用最廣泛的視頻壓縮技術(shù),已被各種編碼標準采用.基于模型的壓縮方法是一種高級的視頻壓縮技術(shù),能在保證圖像質(zhì)量的前提下,獲得極高的壓縮比,然而目前尚無滿意的對象分割和特征提取方法.借鑒智能監(jiān)控系統(tǒng)和模式識別、計算機視覺等領(lǐng)域的相關(guān)研究方法,通過理論和實驗探索,提出一種新穎的視頻壓縮方法—基于運動分割的新型視頻壓縮方法(MSNVC),該方法的特點是采用去除視頻序列冗余信息的新型手段實現(xiàn)視頻壓縮,以及獨特的

2、依據(jù)空間位置關(guān)系進行粘貼的方式得到解碼圖像.消除視頻序列的各種冗余信息是常用的視頻壓縮手段.提出一種去除視頻序列時間冗余的新思路,即找出視頻的整個背景,在每一幀中通過減去背景分割出運動的前景而消除時間冗余.并給出一個新的自適應背景減運動分割算法(NABSMS)實現(xiàn)該思路,解決實現(xiàn)該思路時主要存在的難點,即整個背景的獲得、維持和更新以及運動前景的快速、準確分割.基于運動分割的新型視頻壓縮方法MSNVC,利用NABSMS消除視頻序列的時間冗

3、余,主要采用基于塊DCT變換和量化的方法消除其空間及視覺冗余,達到壓縮視頻的目的.MSNVC通過在每一幀與背景模型間做像素級的對應位置的比較來找出該幀的前景像素點,然后以像素塊為單位進行運動前景的定位和分割,不存在塊匹配的窗口內(nèi)的搜索問題,避開了其缺陷.同時,MSNVC分割出的運動前景,并不要求是實際的對象,而且對于運動前景的處理,還是通過去除冗余信息而不是通過特征提取來實現(xiàn)壓縮,避免了模型基編碼的難點.實驗結(jié)果表明,MSNVC壓縮效率