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基于超分辨率重建的视频图像压缩方法的研究 第15页

更新时间:2009-9-7:  来源:毕业论文
基于超分辨率重建的视频图像压缩方法的研究 第15页
定场景整体恒速运动,上述未采集帧包含了均匀的空问采样,反之,则包含了非
均匀(non—uni formly)的空『日j采样。为了获取…个均匀的空『口J采集图像,需要在
一个均匀的采样例格中进行一次插入图像配准算法首先假设图像帧『白J存在某些变
换,例如平移变换、仿射变换和平面变换等,然后对序列图象进行运动配准。本
文,假设图像进行平移变换,对理想视频进行图像配准。原理如图5.2所示。
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像刮辫鞣吲㈣.偿酬觥吲图羧辨酹。
    幽5.2基丁图像配准的超分辨率重建
Fig.5.2 Super。resolution based on image registration
    本文采用的是基于区域分割的超分辨率重建技术,其中运动块采用基于图像
配准的超分辨率重建方法:建立HR网格,与视频序列当前的,一砌解码帧y一目关联,
把y,帧当前运动块的像素值填充到HR网格中,同时也与y,的临近帧P帧和B帧相
关,因为当前帧y,与临近帧P帧和B帧产生了半像素运动矢量,运动矢量由视频
压缩标准提供,然后根据块匹配准则进行运动估计。运动块的SR重建过程如下:
    (1)将当前yf帧运动块的像素值填充到HR网格的相应位置上。
    (2)利用传输的运动矢量将从邻近帧(P帧和B帧)得到的像素值填充到HR
网格的“空”位置上。
    (3)在填充完所有可填充的位置后,用插值技术得到HR网格中剩余“空”
位置的像素值,这样就可以得到估计的HR图像。
    采用基于亚像素精度的图像配准技术来恢复高分辨率图像序列,原理如图5.3
所示。
第5章视频压缩中的超分辨率重建技术
    腿阿格
    图5.3 P帧运动块M的超分辨率重建方法
Fig.5-3 Macro block M in P frame super。l"esolution reconstruction
    对于己知运动信息的视频序列,如本文所选取的视频序列M0v和Tank。由于
运动矢量已知,可以精确地进行图像配准,因此运动块可采用基于图像配准的超
分辨率重建方法,如图5.3所示。
    对于实际的测试序列,如本文所选取的狄度测试序列Hall一.moni tor,
Mother—da【Jghter,F0reman禾口Coastguard(均耳义自Center for Image Processing
Researc}lt60J)。由于不知道所选序列的运动信息,如果采用基于图像配准的超分辨
率重建方法,图像配准的精度就无法达到超分辨率重建所需精度,所以,本文对
于此类视频序列的运动块和平滑块都采用双线性插值的方法。
5.2.3无运动的纹理块的超分辨率重建方法
    T块的AMR超分辨率重建过程与传输端的降采样过程相关,降采样过程中不同
类型(I、B、P)的图像帧所选择的像素值均填充到HR网格相应的位置上。T块的
AMR超分辨率重建方法如图5.4所示。基于AMR的超分辨率重建方法,首先建立
HR网格,将当前帧的当前块的像素添加到HR网格中的相应位置上,由于本文降采
样过程是基于区域分割的,所以HR网格上的其他空位置与相邻帧相关,将相邻帧
相应位置上的块的像素添加到HR网格的相应位置上。
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    图5.4 T块的AMR超分辨率重建方法
Fig.5.4 AMR.Of block T super-resolution reconstruction
5.3本章小结
    本章主要介绍本文中的基于区域分割的超分辨率重建技术,目的是针对不同
分割区域进行不同的超分辨率重建方法,可以有效地减少数据量、提高输出图像
的分辨率。这部分工作存在很多的完善与提高空间,比如精确的图像配准算法。
图像配准的结果是决定超分辨率效果好坏的关键因素,但是目前,图像配准技术
还没达到超分辨率重建技术的精度要求,同时配准算法又是整个超分辨率图像重
建技术中十分重要的环节,虽然目前已经研究出了许多配准方法,这些方法也许
已经发展成熟,但在实际应用中仍然无法获得令人满意的运动补偿效果,同时这
些运动估计方法的适用场合也是非常有限的。因此需要寻求一种更为可行的方法,
更准确的理解超分辨率重构技术,在配准过程中进行更精确的运动估计,这有可
能同时提高配准精度和重建算法的效果,提高其精度和拓宽其适用的范围。
第6章实验结果与分析
    第6章实验结果与分析
    /火度测试序列为灰度序列hall~monnor,mother—daughter,foreman和
coastguard,均取自Center for Image Processing Research[。州,序列长度均为
300帧,只取一个最小解码单元(即一个GOP)进行实验;Tank序列和Mov序列是
已知运动信息的自造图,主要是为了更准确地验证本文算法。Tank序列是一个已
知图像做平移运动的测试序列,运动矢量为9个像素;Mov序列也是一个已知图像
做平移运动的测试序列,但是运动矢量为2个像素。
6.1程序流图
    通过计算机仿真实验来比较本文提出的基于超分辨率的视频压缩算法与Mf)EG
压缩算法的性能,其中MPEC;算法程序耿自Matlab Center【59]。所以选取两种实验
方案。
实验方案一:
豫——[—]~E—G-2 I——腿’
实验方案二:
    —.r==■■■==__1广————一I广—————1  n  一
    职—_-1垦苎坌型H降采样H视频压缩H解压缩H可——职,
    一L。。———一I—————__J L一.    1 I    I    …
  本文算法的程序流程图如图6.1所示。

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