視頻幀率上轉換技術及其應用

第1章 緒論 1
1．1 幀率上轉換技術概述 1
1．2 幀率上轉換技術的發(fā)展現(xiàn)狀 3
1．3 幀率上轉換技術的應用領域 5
1．4 本書結構與內容安排 8
參考文獻 8
第2章 幀率上轉換技術基礎 10
2．1 引言 10
2．2 運動估計 12
2．2．1 塊匹配估計 13
2．2．2 光流估計 14
2．3 運動向量平滑 16
2．3．1 中值向量濾波 16
2．3．2 加權中值向量濾波 17
2．3．3 三維遞歸搜索 17
2．4 運動向量映射 18
2．4．1 傳統(tǒng)映射法 18
2．4．2 單向映射法 19
2．4．3 雙向映射法 20
2．5 運動補償內插 21
2．5．1 傳統(tǒng)內插法 21
2．5．2 重疊塊內插法 21
2．6 圖像質量評價 22
2．7 本章小結 23
參考文獻 23
第3章 基于多色度混合匹配的幀率上轉換算法 25
3．1 引言 25
3．2 存在難題與解決方案 26
3．3 多色度混合匹配幀率上轉換算法 28
3．3．1 多色度混合塊匹配準則 28
3．3．2 基于三維遞歸搜索的前后向運動估計 30
3．3．3 時空運動向量提純 31
3．3．4 高容錯運動向量平滑 32
3．3．5 雙加權重疊塊運動補償 33
3．4 實驗結果與分析 35
3．4．1 逐步評估 35
3．4．2 整體評估 38
3．4．3 計算復雜度 42
3．5 本章小結 43
參考文獻 44
第4章 基于小波金字塔的幀率上轉換算法 46
4．1 引言 46
4．2 小波金字塔幀率上轉換算法 47
4．2．1 小波金字塔構造 47
4．2．2 多分辨率雙向運動估計 48
4．2．3 計算復雜度分析 50
4．3 實驗結果與分析 50
4．4 本章小結 56
參考文獻 56
第5章 基于聯(lián)合運動補償?shù)膸噬限D換算法 58
5．1 引言 58
5．2 運動補償幀率上轉換的數(shù)學模型 59
5．3 運動估計與候選運動向量集構造 60
5．4 聯(lián)合運動補償 61
5．5 實驗結果與分析 62
5．6 本章小結 65
參考文獻 65
第6章 基于稀疏表示模型的幀率上轉換算法 67
6．1 引言 67
6．2 稀疏表示模型的幀率上轉換算法 69
6．2．1 基于子塊的雙向運動估計 69
6．2．2 稀疏先驗重建 72
6．3 實驗結果與分析 75
6．3．1 參數(shù)設置 76
6．3．2 客觀性能評估 77
6．3．3 主觀性能評估 80
6．3．4 計算復雜度分析 82
6．4 本章小結 83
參考文獻 84
第7章 基于時空顯著分析的自適應幀率上轉換算法 86
7．1 引言 86
7．2 相關工作 87
7．3 時空顯著分析自適應幀率上轉換算法 89
7．3．1 時空顯著性 90
7．3．2 運動估計策略切換 92
7．3．3 計算復雜度 94
7．4 實驗結果與分析 95
7．4．1 閾值設置 95
7．4．2 客觀性能評估 96
7．4．3 主觀性能評估 98
7．5 本章小結 99
參考文獻 100
第8章 幀率上轉換技術在分布式視頻編碼中的應用 103
8．1 引言 103
8．2 基于自回歸模型的邊信息外推算法 105
8．2．1 運動對齊自回歸模型 105
8．2．2 模型參數(shù)計算和重疊塊內插 106
8．3 實驗結果與分析 108
8．4 本章小結 109
參考文獻 109
第9章 幀率上轉換技術在視頻壓縮感知中的應用 111
9．1 引言 111
9．2 基于平滑投影的視頻壓縮感知重建 115
9．2．1 錯誤檢測 116
9．2．2 自適應殘差重建 117
9．3 實驗結果與分析 117
9．4 本章小結 121
參考文獻 121
第10章 鑒別幀率上轉換的數(shù)字取證算法 123
10．1 引言 123
10．2 背景知識 124
10．2．1 幀復制篡改取證 124
10．2．2 運動補償幀率上轉換 126
10．2．3 高斯噪聲方差估計 127
10．3 混噪取證算法 128
10．3．1 混噪與取證 128
10．3．2 周期性檢測 129
10．4 實驗結果及分析 131
10．4．1 算法性能分析 131
10．4．2 篡改檢測結果 133
10．5 本章小結 136
參考文獻 136
第11章 總結與展望 138
附錄A 與本書相關的研究成果 141