[发明专利]一种视频编解码体系结构无效
申请号: | 200810048327.0 | 申请日: | 2008-07-08 |
公开(公告)号: | CN101309410A | 公开(公告)日: | 2008-11-19 |
发明(设计)人: | 胡瑞敏;刘琼;李明;牟晓弦 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
主分类号: | H04N7/26 | 分类号: | H04N7/26;H04N7/24 |
代理公司: | 武汉华旭知识产权事务所 | 代理人: | 刘荣 |
地址: | 43007*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 视频 解码 体系结构 | ||
1.一种视频编解码体系结构,其特征在于:该体系结构包括对感兴趣区域的编解码和/或在不同光照条件下的对视频源的编解码,并且包括增强视频序列图像信息安全性的编解码。
2.根据权利1要求所述的一种视频编解码体系结构,其特征在于:对感兴趣区域的编解码包括以下步骤:
(2-1)以计算机可读格式提供数字图像数据,包括关于像素的数值和坐标的数据;
(2-2)选择输入数字图像的感兴趣区域、背景区域和过渡带区域,该输入数字图像是从输入视频中去除了时域冗余而得到的帧图像;
(2-3)根据至少三个优先级对输入数字图像数据进行优先级划分,划分方法为:对输入的视频或图像数据根据用户信息或者其它区域分割算法,确定感兴趣区域、过渡带区域和背景区域的坐标范围,感兴趣区域的数据比感兴趣区域以外区域的数据具有更高的优先级,或者感兴趣区域数据和过渡带区域的像数据具备相同的优先级,过渡带区域的数据比背景区域的数据具有更高的优先级;感兴趣区域内部的数据以宏块为单位,优先级高低相间,其中感兴趣区域内部的优先级高低相间指的是包括但不限于采用小块相间的方法,即区域中每个小块的优先级与相邻的纵向和横向的小块的不同,但与斜向上的小块相同;
(2-4)按照优先级的设定,分别对各个区域的预测变换后的数据进行分级量化,不同区域的量化系数的选择依照优先级进行,并对变换后的图像数据进行量化操作,变换方法包括离散余弦变换和小波变换;对于不同区域的量化系数的选择依照优先级进行的方法为:量化系数的等级总数和优先级的等级总数相等,量化系数的顺序从高到低排列,优先级的顺序从低到高排列,并且两个集合一一对应;或者量化系数的顺序从低到高排列,优先级的顺序从高到低排列,并且两个集合一一对应;然后可按照一般的视频/图像编码系统对数字信号进行编码,包含运动估计单元、预测单元、变换单元、量化单元、熵编码单元等,其中在量化单元需根据步骤(2-3)产生的量化值对各个区域的数据进行分级量化;
(2-5)在输出码流中记录感兴趣区域的位置信息、过渡带宽度信息以及各个区域的优先级数据。
3.根据权利要求1所述的一种视频编解码体系结构,其特征在于:在不同光照条件下的对视频源的编解码包括以下步骤:
(3-1)通过时间的触发设定,将19:00到次日7:00设置为夜间序列编码方式,将7:00到19:00设置为白天序列编码方式,或者判断变换编码后的系数统计分布来进行选择,当变换域码率大于一个事先设定的值时就采用夜间序列编码方式,其他变换域码率值则用白天序列编码方式;
(3-2)白天序列编解码方式通过将编解码出来的码流在现有视频编解码标准基础之上进行编解码,用来编解码白天场景图象;夜间序列编解码方式根据离散余弦变换后系数的特性以及人眼视觉特性将系数块矩阵划分为若干个频带,频带代表不同大小的系数频率,也代表不同类型的系数频率,对不同频带分别采用不同的量化参数进行标量量化。
4.根据权利要求1所述的一种视频编解码体系结构,其特征在于通过利用脆弱性水印技术增强视频图像序列的安全性,包括水印的嵌入和水印的提取,其中通过对分块DCT系数中幅值最大的AC系数进行修改,来实现水印的嵌入,嵌入水印的算法步骤如下:
(4-1)将图像进行8×8分块,然后对每块进行DCT变换,经过JPEG量化表量化,得到分块的DC和AC系数;
(4-2)采取{-1,1}伪随机序列作为嵌入的水印信息,生成的水印长度L=ImgW*ImgH/64,其中,ImgW表示图像宽度,ImgH表示图像高度;
(4-3)对于图像中的每一块,找到AC系数中的最大幅值的位置,并记录用于嵌入水印信息,即每一块最多嵌入伪随机序列中的一比特,嵌入水印时,针对不同特性的块嵌入不同强度的水印信息;水印嵌入式子为F′(i,j)=F(i,j)+α·W(i)(1),其中W(i)是生成的水印信息,α是一个比例因子,α根据块的方差和所要嵌入位置AC系数的大小动态选取:α=0.5*log[F(i,1)*var(F(i,2∶64))],如果α<0,就令α=0;所述水印的提取,根据水印嵌入的算法,对嵌有水印的图像进行8×8DCT变换,然后量化,提取AC系数幅值最大的值F″(i,j),利用相关性计算:T=ln∑F″(i,j)*W(i)。
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