[一种基于运动分割的新型视频压缩方法]肖德贵

【一种基於运动分割的新型视频压缩方法】肖德贵.pdf华中科技大学博士学位论文 A DissertationSubmittedinPartialFulfillmentof theRequirements for theDegree of Doctor ofPhilosophyinEngineering ANovelVideoCompressionFramework Based onMotionSegmentation Ph.D.Candidate:Xiao Degui Major:ComputerArchitecture Supervisor:Prof.华中科技大学博士学位论文 过一种“双重差分”处理进一步去除余信息后进行DCT变换和量化.量化时,运动前景和背景模型的量化器采用不同的量化步长,以提高运动对象的视觉质量,实现运动对象的感兴趣区域编码。MSNVC依据空间位置关系进行运动对象与背 景模型的粘贴来得到解码图像,克服了块匹配的误差累计和传播,并且通过图像 增强技术来抑制解码图像中的方块效应,改善解码图像的主观质量,并使其PSNR 提高了约0db.MSNVC通过在每一帧与背景模型间做像素级的对应位置的比较来找出该帧 的前景像素点,然后以像素块为单位进行运动前景的定位和分割,不存在块匹配 的窗口内的搜索问题,避开了其缺陷。华中科技大学博士学位论文 videoframe by using the adaptively updated background model and associated with themethodpartitioningframesintopixel-blocks,foregroundpixels arepost-processed with a unique weighted statisticfilteringmethod in pixel-blocks andmotion arelocated andsegmentedbasedonpixel-blocksbyaPARTITION
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