基于小波和数学形态学的视频编码

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目前,许多实用的图像编码算法都是基于空间域的运动估计和补偿、预测误差的 DCT 及量化以及变换系数的熵编码的混合编码方法,但是基于 DCT 的算法有其固有的缺点,即方块效应和“飞蚊噪声”,尤其在低速率下更是如此而这无法适应带宽比较低的情况下的视频传输。而小波变换具有良好的空间——频率局域化等特性,非常适合描述非平稳图像信号。同时由于基于小波图像分解后各子带中重要系数的“聚类”特性,利用数学形态学中的膨胀算子直接对各子带的重要系数进行检测、提取和编码,可弥补小波编码的不足,并且降低运算的复杂度,可取得了很好的编码效果。 本文在介绍了视频编码基本原理的基础上,重点研究了基于小波的视频编码系统的工作原理和基于数学形态学的小波编码,总结了小波图像编码的经典算法以及存在的问题,提出了一种基于小波和形态学的视频编码的改进算法。我们将视频编码系统分成帧内编码和帧间编码两大模块:对于帧内编码,我们增加了感觉量化,提出一种以小波零树编码和 MRWD 编码为基础的改进小波编码,并且采用定点方式实现算术编码;对于帧间编码我们首先对宏块作一次小波变换,然后对变换后的低频子带进行运动估计,再将估计的运动矢量推广到相应的高频子带,采用全搜索和半像素精度的双线性内插估计相结合的搜索策略,对于运动估计后的残差图像,用小波变换进行整幅残差图像的压缩编码。 通过编码实现、计算机仿真,表明基于小波和形态学的改进的视频图像编解码系统无论从编码效率,还是从解码后的图像主观质量比基于空间域的编解码系统都有了一定程度的提高。
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