论文部分内容阅读
帧率上转换(Frame Rate Up-Conversion,FRUC)技术是视频处理技术中研究的热点问题之一。该技术可将视频序列从低帧率提升至高帧率,从而增加视频流畅度,提升视频质量和视觉效果。然而,现有的帧率上转换技术虽然保证了一定质量,但往往会耗费大量计算时间,不能很好的兼顾图像质量与运算时间,且如何将FRUC技术应用于重构缺失帧的视频编码中,现有文献缺少相应探讨。针对这些问题,本文提出了两种帧率上转换算法,并探究了FRUC技术在视频编码领域中的应用:(1)提出了一种基于时空相关的多分辨率帧率上转换算法。该算法引入了图像金字塔方法,用以构造多分辨率图像层,利用时空相关性的特征,在顶层图像上执行运动估计算法,降低了时间复杂度。为校正运动矢量场中存在的低精度运动矢量,引入了运动矢量校正技术,在运动矢量场的逐层传递过程中,检测并校正异常运动矢量。通过实验检验,该算法具有耗费时间少与保证精度的优点。(2)提出了一种基于空间预测的帧率上转换算法。该算法将内插帧的图像块分成两类,对第一类待插块执行全搜索运动估计算法,并引入连续消除算法降低时间复杂度。依据空间相关性,计算第二类块的运动矢量,进一步提升了运算效率。这种分类计算运动矢量的方式有效减少了运动估计算法执行的次数,同时,利用空间相关性的特性,保证了图像块具有相对真实的运动矢量。通过实验对比,该方案具有平均单帧处理时间较少的特点。(3)提出了一种FRUC技术在视频编码领域的应用方案,即视频压缩感知编码。相较于传统视频编码方案,该编码方案将FRUC技术与压缩感知理论相结合,在编码端具有采样率低、在解码端具有重建视频帧速度快的技术特点,从而降低了传输码率以及提升了解码效率。通过实验对比,视频压缩感知编码具有较低的率能量失真性能,使其在低能耗环境下更具优势。