基本信息
- 项目名称：
- 基于冗余小波变换的视频压缩及其DSP实现
- 来源：
- 第十二届“挑战杯”省赛作品
- 小类：
- 信息技术
- 大类：
- 科技发明制作A类
- 简介：
- 提出了一种通过冗余小波变换获得运动特征点和潜在运动区域,并在时域进行运动估计的变换域、时域相结合的运动估计算法，在保证匹配的准确性同时有效的减少了搜索匹配时间，并且在TI公司的TMS320DM642芯片开发板上验证了算法的实时性。
- 详细介绍：
- 1．冗余小波变换产生特征点： 我们采用相邻尺度子带系数相乘后求和的方法得到模板，计算所有像素点的模板值，如果大于预设的阈值，即确定该点为特征点。 2.潜在运动区PMA的提取 提出了在冗余小波变换域进行的PMA提取模板，并结合时域方法的运动估计和补偿。提取的提取PMA的模板由多子带组成，包括近似子带（LL）、低-高子带（LH）、高-低子带（HL）、高-高子带（HH) 3．时域运动估计 不在潜在运动区域的运动特征点的运动矢量直接设为0，不进行运动估计，只对落在潜在运动区域的运动特征点进行运动估计。采用绝对帧间差平均准则(SAD) 作为最佳匹配准则。 4. 实验方法： 标准测试图像采用Akiyo(144*176，90帧)和Mother(288*352，100帧)。第一帧作为I帧，后面帧都作为P帧，根据前一帧的预测图像来估计当前帧。
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作品专业信息
设计、发明的目的和基本思路、创新点、技术关键和主要技术指标
- 运动估计是运动图像编码的重要内容,它通过去除图像序列之间的时间冗余从而达到压缩的目的,因此,运动估计是运动图像编码过程中最耗时的部分之一。我们的作品通过冗余小波变换获得运动特征点和潜在运动区域,并在时域进行运动估计的变换域、时域相结合的运动估计算法，在保证匹配的准确性同时有效的减少了搜索匹配时间。 并在TI公司的TMS320DM642芯片开发板上验证了算法的实时性。
科学性、先进性
- 由于传统小波变换在视频压缩中的缺陷，所以我们提出一种新型的基于冗余小波变换的视频压缩算法： 1．冗余小波变换产生特征点 冗余小波具有平移不变性，各子带图像尺寸大小相等，所以便于计算。因此算法采用相邻尺度子带系数相乘后求和的方法得到模板，计算所有像素点的模板值，如果大于预设的阈值，即确定该点为特征点。 2．潜在运动区PMA的提取 结合了冗余小波变换的各子带系数高度相关、方向选择性、各子带与输入信号大小相等以及平移不变的性质，提出了在冗余小波变换域进行的PMA提取模板，并结合时域方法的运动估计和补偿。 3．时域运动估计 只对落在潜在运动区域的运动特征点进行运动估计。运动估计算法类似于传统的宏块匹配，理论分析和实验结果表明本文提出的运动估计方法优于时域和Cui的冗余小波变换域运动估计方法。在DM642 在EVM开发板上实现该算法，从摄像头端获取图像，到DSP芯片算法处理，最后显示器端重建回放，每秒可以处理25帧左右，基本达到了实时性。
获奖情况及鉴定结果
- 无
作品所处阶段
- 实验室阶段
技术转让方式
- 无
作品可展示的形式
- 现场演示
使用说明,技术特点和优势,适应范围,推广前景的技术性说明,市场分析,经济效益预测
- 使用我们提出的运动估计算法进行视频压缩后，解码可疑良好的恢复图像。同时我们在PC机上分别使用MPEG_4SVP压缩标准和本文提出的压缩算法相比较，我们的算法压缩时间更少。
同类课题研究水平概述
- 目前基于小波的视频编码技术可以分为三类： 1.空间域运动补偿的小波变换(MC-DWT) 这种技术是在空间域进行运动估计和运动补偿来消除时间冗余，对其误差图像以及帧内图像采用小波变换进行编码消除空间冗余。与传统的基于DCT的混合编码的主要差别在于对补偿帧差的处理，它是用整域小波变换代替分块DCT变换。这些编码器的差别仅在于运动补偿残差的小波变换编码，而且小波变换没有对运动补偿产生任何影响，因此一些学者的研究表明，将小波变换作用于预测误差这类图像时，其效果并不能显著优于DCT，因此基于小波的视频编码需要在结构上进行更多地改进。 2.小波域运动补偿（DWT-MC） 这种视频编码方案是先使用整域小波变换消除空间冗余，再通过小波域的运动估计和运动补偿技术消除时间冗余，最后对变换域的补偿残差进行小波压缩编码。由于小波分解内在的多分辨结构，在小波域内很容易执行多分辨运动估计和运动补偿（MRMC），同传统的时域运动估计相比可以节省大量的搜索匹配时间。目前看来要提高这类编码器压缩性能，应设法适当减小小波域的搜索匹配集合，优化小波域的运动估计策略，提高小波域运动估计速度。 3.具有或不具有运动估计的三维小波变换 这种编码方案是根据是否具有运动估计大致分为两类：纯三维小波变换（3DWC）和具有运动补偿的三维小波变换（MC-3DWC）。由于视频序列在时间方向上存在着很强的相关性，但这些相关性明显不同于空间相关性。因此如果不考虑这些因素，简单地使用三维小波变换进行视频图像压缩，编码器的性能将大打折扣。 总体来看，目前小波视频压缩技术远不及小波图像压缩技术成熟。小波视频图像压缩研究之所以滞后于小波图像压缩研究不仅仅因为小波视频图像的进展有赖于小波图像的研究和信号维数的提高，还由于视频压缩的应用背景与图像压缩的应用背景有很大的不同。由于视频应用实时性的原因，视频压缩算法要对压缩算法的复杂度和压缩效率作综合考虑。
