导读:本文包含了帧间相关性论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:相关性,视频,色调,性高,动态,磁共振,病灶。
帧间相关性论文文献综述
曾晓宇,矫文成,孙慧贤[1]（2018）在《融合帧间相关性的能量检测方法》一文中研究指出针对能量检测在信噪比较低、噪声具有不确定性时检测性能明显下降的问题,着眼于单一用户,提出了融合帧间相关性的能量检测方法。该方法在不增加感知用户的前提下,通过增加相关统计量参数,分析不同时刻帧间信号的相关性,来辅助能量检测进行主用户存在性的判别。仿真结果表明,该方法与直接进行能量检测方法相比,在虚警概率等于0.1,检测概率不低于90%时,所需的信噪比降低了约1dB。单一用户的检测性能可以接近用户数为2时的双门限协作感知性能。该方法对角度调制信号的适应性优于幅度调制信号。(本文来源于《探测与控制学报》期刊2018年06期）
李如春,俞楷[2]（2018）在《基于帧间相关性的HDR视频压缩算法》一文中研究指出现有的高动态范围(HDR)的色调映射技术基本都是针对静态图像的,与视频相关的算法较少且效率不高。针对现有的HDR视频压缩算法,利用视频的帧间相关性,研究讨论了一种新的高效的压缩算法。单独设置参考帧作基于双边滤波的色调映射处理,将每帧图像分块与参考帧进行块匹配的运动估计,获取参考帧中的匹配块的低动态信息,避免了对视频序列中每帧图像都作色调映射处理。通过比较结构相似性和处理速度2方面对算法进行检验,实验结果表明:该算法在获取较好视觉效果的同时,大大加快了处理速度。(本文来源于《浙江工业大学学报》期刊2018年06期）
李如春,俞楷,虞露[3]（2018）在《基于帧间相关性的高动态视频色调映射研究》一文中研究指出目前高动态范围视频的色调映射基本采用逐帧处理的方式,效率不高。本文利用视频的帧间相关性,摈弃每帧做色调映射处理,研究讨论了一种新的处理方法。基于颜色直方图提取视频序列的关键帧,将视频序列分组并设置每组参考帧,对参考帧做双边滤波的色调映射处理,将组内每帧图像分块,与参考帧进行块匹配的运动估计,块匹配运动估计采用自适应十字模式搜索法和平均绝对误差匹配准则,利用参考帧中匹配块的信息得到对应的低动态图像,由此避免了对视频序列进行逐帧色调映射处理。通过结构相似性和处理速度两个维度对处理方法进行评估,仿真实验结果表明,与逐帧进行双边滤波压缩处理结果有约89%的结构相似度时,处理速度约有2. 7倍的提高。(本文来源于《高技术通讯》期刊2018年07期）
俞楷[4]（2018）在《基于帧间相关性的HDR视频压缩研究》一文中研究指出随着多媒体技术的飞速发展,高清的视频与图像已经在人们平时生活中渐渐普及。高动态范围(High Dynamic Range,HDR)图像就是高清图像的一种,它相比于普通的图像有着更高的动态范围,包含了更丰富的细节信息与良好的整体对比度,同样,HDR视频能带人更贴近真实自然世界的感受。HDR图像与视频在诸多领域都有着广泛的应用,例如军事、医学、卫星遥感等等。但是,平时生活中的显示设备能显示的动态范围较小,不能直接显示HDR视频,需要通过色调映射算法将HDR图像压缩成低动态(Low Dynamic Range,LDR)图像才能显示。HDR视频是由许多帧HDR图像组成的,要在普通显示器上显示HDR视频,传统的方法需要对每帧HDR图像均作色调映射处理,压缩其动态范围,使其适合编码传输,时间复杂度很高。鉴于视频的相邻图像之间存在帧间相关性,论文摒弃了传统逐帧作色调映射的方法,分析了一种新的HDR视频色调映射方案。采用颜色直方图的关键帧提取方法,对HDR图像序列进行基于关键帧的分组,并设置每组的第一帧为参考帧,仅对参考帧作基于双边滤波的色调映射处理,分组内的其余每帧图像分别与参考帧作基于块匹配的运动估计,运动估计算法采用自适应十字搜索法和平均绝对误差匹配准则。若在参考帧中存在完全相似的块,则此块将不必再作多余的色调映射处理,直接使用参考帧中对应块的映射信息。若不存在,此块将于设定的相似度阈值比较以分类处理。分析了视频图像分割的块大小、匹配相似度阈值的设置对重建图像质量和处理时间的影响。仿真结果表明,在块大小取100?100,相似度阈值取20的情况下,论文所提出的压缩算法相比传统方法,能保持89%的结构相似度,处理速度有大约2.7倍的提高。在固定匹配相似度阈值的情况下,随着图像分割块大小的增大,压缩算法所获得图像质量随之降低,但是处理所需要的时间减少;在固定块大小的情况下,随着相似度阈值的增大,图像质量略有降低,但处理时间相应减少,因此需折中选取块大小和匹配阈值。在给出的HDR视频色调映射方案中,选取合适的色调映射算法是十分关键的,本文采用基于双边滤波的色调映射算法,并对其中用到的空间邻域标准差?_s,像素亮度标准差?_r的选取,自适应对比度压缩参数进行了分析。仿真结果表明,空间邻域标准差的两种取值对结果的影响不大,像素亮度标准差取0.7时有较好的结果图像。研究了一种自适应对比度压缩方法,在基本层的压缩过程中使用的对数函数能够根据图像的实际亮度值相应的调整基数,从而在黑暗区域与高亮区域自动调整压缩比例。仿真结果表明,该方法获得的图像明暗层次变化更明显,视觉效果更好。针对未作处理的细节层,根据基本层压缩前后的亮度变化采取不同的补偿措施。结合YUV和HSV颜色空间,优化了色彩保持的方法。仿真结果表明,优化后的双边滤波色调映射算法能够获得视觉效果更好的LDR图像,色彩更加鲜艳,更接近真实自然世界。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2018-06-01）
曹瑶爽[5]（2018）在《基于帧间相关性的流媒体视频压缩算法的研究与设计》一文中研究指出近年来,随着互联网和通信设备的广泛普及,网络成为了人们获取各类信息的重要渠道之一,因此,各种各样的多媒体应用相继产生。在这个过程中,网络带宽影响了信息传输的速率,而信息传输的速率是影响人们体验质量的重要因素,因此流媒体技术应运而生。然而,受到数据量庞大、实时性要求高、数据增长快、查询频率高等因素影响,如何对流媒体视频进行有效地压缩,从而实现信息的传输和存储是目前急需解决的一个问题。传统的香农(Shannon)采样定律采用先采样后压缩的信号采集方式,造成了资源的浪费,而压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论将采样和压缩合二为一,很大程度上降低了编码端的复杂度和资源的浪费,因此在视频编码领域得到了广泛的应用。这种基于压缩感知理论的视频编码方案,称之为视频压缩感知(Compressive Video Sensing,CVS)方案。传统的视频压缩感知算法通常是对每一帧图像采用相同的测量矩阵进行测量和重构,针对视频信号具有很强的帧间相关性这一明显的特征,本文提出了一种基于帧间相关性的视频压缩感知方案,主要的研究内容和工作如下:1.提出一种基于双向预测的变采样率分块视频编码方案。首先,将参考帧进行固定高采样率采样,然后将非参考帧进行不重迭的分块处理,根据图像块的变化程度大小对其进行分类,对不同类别的图像块分配不同的采样率。在图像块分类判决过程中,首先使用双向预测进行初次分类,然后利用视频的帧内相关性对初步得到的分类结果进行校正。实验结果表明,这种基于双向预测的自适应采样率的测量方式能够有效提高图像块的分类准确度,使分类结果更加接近实际情况,从而在一定程度上降低帧的采样率以及有效提高视频的重构质量。2.提出了一种基于变采样率的多假设预测视频解码方案。首先,由于参考帧使用固定高采样率测量,可以对其进行直接重构。对于非参考帧来说,首先要对采样率较低的两类图像块进行预处理,然后进行多假设预测得到预测帧,再通过双向运动估计得到精度更高的预测帧,最后通过残差重构修正预测帧与原始帧之间的误差,得到高质量的重构帧。实验结果表明,这种变采样率的多假设预测视频重构方案可以在较低采样率下重构得到较高质量的视频帧。(本文来源于《浙江工业大学》期刊2018-06-01）
汤超[6]（2017）在《基于帧间相关性的视频篡改检测方法研究》一文中研究指出当今,随着数字信息处理能力的提高,人们能够以非常简便的方式获取数字信息。由于智能手机、摄像头等数字设备的广泛使用,越来越多的图片和视频都是由普通用户制作、编辑的,并被上传到互联网上进行共享。视频编辑、修改技术的易用性引发了视频版权侵权等问题,识别原始视频与非法版本已经成为一个具有挑战性的任务。本文的研究内容主要针对数字视频的帧间篡改检测与帧内篡改检测,主要研究结果如下:提出了一组基于视频帧全局纹理特征的视频帧间篡改检测方法。在提出的方法中,利用一维Haar小波变换,提取视频帧图像的低频分量作为测试帧序列。利用GIST特征作为特征描述符提取视频帧全局纹理特征,针对视频帧复制、帧插入和帧删除篡改,分别利用欧氏距离、相关系数和局部异常因子构造检测算法,设定判别规则,实现视频帧复制、帧插入和帧删除篡改检测。这种方法的特点是利用一种特征实现叁种不同的帧间篡改检测任务。实验结果表明,提出的方案在检测效果与鲁棒性方面都具有较好的性能,并能精确确定被复制的视频帧数与被插入的视频帧数。考虑到视频中运动目标的原始版本与复制版本之间存在着相似的纹理,基于这一事实,提出了一种基于纹理相似性的帧内Copy-Move篡改检测与篡改定位方法。该方法仍然采用小波分解的低频分量作为测试帧序列,使用K-means算法将提取的帧GIST特征进行聚类,根据聚类结果,视频帧序列被分成存在运动目标的帧和不存在运动目标的帧。对于存在运动目标的每一帧序列,提取每帧的SIFT特征并进行匹配,根据匹配结果,进行帧内Copy-Move篡改检测与区域定位。通过实验验证,该算法具有令人满意的检测效果。提出了一种基于噪声一致性的视频异源篡改检测方法,该方法能够实现视频帧插入篡改检测与异源帧内篡改检测。首先将测试视频分帧并从RGB颜色空间转为HSV颜色空间获得H通道帧序列,然后对该帧序列采用维纳滤波进行去噪得到帧噪声残差序列,若检测帧插入篡改,则直接计算相邻帧噪声残差的Spearman相关系数并计算平均值,再根据平均值与次小值的比值与阈值进行比较来确定有无帧插入篡改,若检测帧内篡改,则需对噪声残差序列进行分块处理再采用相同技术进行检测。该方法具有良好的检测能力。(本文来源于《西安理工大学》期刊2017-06-30）
卢波[7]（2017）在《基于帧间相关性的屏幕内容视频编码技术研究》一文中研究指出屏幕内容指的是由图形、文字和自然图像等随机排列组合而成的电子设备的桌面内容,是游戏、动画及新媒体应用中的主要数据内容之一。与广为研究的由摄影摄像设备采集的自然图像内容相比,屏幕内容表现出了许多不同的特征,主要为没有传感器噪声、均匀平坦区域大、重复图像块多、饱和度高、图像块颜色数量有限等。有效的利用这一系列特征能够在现有的基于自然视频的视频编码标准的基础上进一步的提升屏幕内容视频的编码效率。新一代的高效视频编码标准H.265/HEVC引入了屏幕内容编码SCC(Screen Content Coding)并针对屏幕内容的特征开发出了一系列的新的编码技术。本文在HEVC-SCC的基础上,基于帧间相关性对屏幕内容视频的编码进行了深入研究,主要研究内容如下:第一,通过分析帧间相关性对屏幕内容视频对编码效率的影响,提出了优化排序方案,旨在利用屏幕内容编码HEVC-SCC的帧间预测技术更加彻底的去除视频信号中的时域冗余。优化排序方案主要包括哈希特征提取、预测代价计算、最优序列生成和参考帧管理四部分,旨在通过对视频序列进行重排序,使得排序后的编码帧能够获得更好的参考帧,以提升帧间预测的效率的方式提高屏幕内容视频的压缩率。在视频编码中,帧间相关性对于编码质量的影响主要体现在帧间预测预测质量上,本方案对于帧间相关性的计算也是基于帧间预测的基本思想。在方案中,帧间相关性被定义为预测代价,即某一帧以另一帧为固定参考帧进行模拟预测的预测开销,预测代价越小,两帧的相关性越强。我们根据帧间相关性对视频序列进行优化排序。最后,在参考帧管理模块中为每一帧重新配置参考帧。实验结果表明,本方案相比HEVC-SCC显着提高了屏幕内容视频序列的压缩率。第二,在优化排序方案的基础上,我们提出了两种扩展方案,分别为自适应的分组排序方案和基于编码结构的排序方案。通过分析不同长度的分组对优化排序方案编码效率的影响,我们对优化排序方案中的分组策略进行扩展,改进为自适应的分组形式,以解决优化排序方案的结果为局部最优的问题。在优化排序方案中,预测代价的计算是以各帧拥有相同的重建质量为前提的,在基于编码结构的排序方案对序列的排序不仅考虑了帧间相关性对编码效率的影响,也考虑了视频序列中各帧的重建质量对编码效率的影响。实验结果表明,两种扩展方案相比于HEVC-SCC都较为明显的提升了屏幕内容视频序列的编码效率。(本文来源于《北京工业大学》期刊2017-06-01）
张雯[8]（2017）在《利用帧间相关性的视频修复算法研究》一文中研究指出数字视频处理已经在机器视觉、交通监控、环境监测等多个领域获得广泛应用。在实际应用中很多因素会引起视频帧的对比度下降、画面模糊不清,细节信息不明显,另外雾气也会对视频清晰度造成损害。数字视频修复是通过合理高效的算法来填充或修复视频帧中的模糊甚至破损区域。目前视频修复多是对单帧图像逐帧处理,很少利用到帧与帧之间的相关性,从而导致了视频修复运算量大,修复质量有待提高~([1-2])。针对上述问题,本文主要围绕帧间相关性的数字视频修复和数字视频去雾算法展开研究。主要工作概述如下:(1)小波域快速行进法与块平移法加权融合的数字视频修复快速行进法(FMM)在小面积破损的数字图像修复过程中获得广泛应用,本文考虑视频中前后帧的相关性,改进了一种小波域快速行进法与块平移法加权融合的数字视频修复算法。首先,通过二抽取小波变换将视频帧进行分解,低频部分采用FMM进行修复;其次,计算破损视频帧上定义的模板图像在当前视频帧和相邻视频帧的像素差,利用块平移法将相邻视频帧的对应完整部分平移至当前破损视频帧上;最后,进行FMM的修复结果和平移结果的像素级加权平均融合,完成视频修复全部过程。实验验证了本文算法的可行性、实用性和高效性,对视频破损区域的修复效果较好。(2)BSCB与块平移法小波域融合的数字视频修复数字视频修复算法多建立在数字图像修复算法基础上,BSCB(Bertalmio-Sapiro-Caselles-Bellester)算法作为数字图像修复算法中的典型代表,具有较好的修复效果。本文改进一种BSCB与块平移法小波域融合的数字视频修复算法。首先利用BSCB修复当前帧的破损部分,之后利用块平移法将后一视频帧中对应位置的完整部分平移到当前帧破损部分。两种方法得到两种结果的视频帧,在小波域对其按照一定规则融合。通过合理地选择母小波,将待融合视频帧分解为结构部分和细节部分;之后对各分解层分别进行融合处理,低频部分通过加权平均方法进行处理,高频部分则采用绝对值取大,最后对融合后的小波视频帧进行小波逆变换,所得重构结果即为融合后的视频帧。(3)结合加权最小二乘和导向滤波的暗通道先验视频去雾目前的视频去雾算法多是针对单帧图像逐帧进行处理,由于没有利用帧与帧之间的相关性,因此去雾效果有待提升。针对这一问题,本文改进了一种结合加权最小二乘和导向滤波的暗通道先验视频去雾算法。由于相邻两个视频帧间有很强的相关性,算法利用加权最小二乘和导向滤波的保边特性细化其中一帧视频透射率图,使其作为所有视频帧的通用透射图,然后应用于所有视频帧去雾过程。考虑到去雾处理后的视频普遍存在亮度降低、颜色较实际场景偏暗的问题,算法增加了简单有效的自动色阶调整步骤,能自适应增强视频亮度。实验结果表明,该算法在视频去雾后具有较好的清晰度。在大雾和视频色彩失真严重情况下,仍可有效实现视频去雾。(本文来源于《河北工业大学》期刊2017-03-01）
王星宇[9]（2016）在《基于帧间相关性的乳腺MRI叁维分割》一文中研究指出乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤之一,它对女性的身心健康和生活构成了威胁。乳腺癌的早期诊断和治疗有助于病人的生存率和生活质量进一步提高。磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)技术被认为具有高敏感性,对乳腺癌早期诊断和治疗具有极大的辅助作用。计算机辅助诊断技术(Computer-Aided Diagnosis,CAD)是一种可以帮助医师对医学影像进行筛查的新兴技术,大大减少了医师的工作量,提高了诊断的准确性和效率。医学图像分割,作为计算机辅助诊断系统的关键性步骤,其分割结果的准确程度,将给后续肿瘤区域良恶判断,特征分类以及叁维重建可视化的效果造成很大的影响。本文主要针对乳腺MRI图像分割准确率较低,自适应分割效果不理想,不能正确分割起始和终止帧上的肿块等问题,依据乳腺MRI图像序列的特点,提出了一种基于序列图像帧间相关性的SLIC0超像素和改进C-V水平集相结合的叁维乳腺MRI图像肿瘤自动分割方法。该算法在粗分割部分改进了SLIC的参数设置,使其更好的将MRI图像中的乳腺肿块与背景组织分离开来;在细分割部分结合改进的C-V水平集模型,更加快速准确地确定肿瘤轮廓;在二维分割过程中结合叁维帧间相关信息,解决了起始帧和终止帧上肿瘤分割不理想的问题,为显示病灶的叁维立体结构打下基础。本文算法的整个分割过程为全自动过程,适用于MRI图像的自动批量处理。在分割评价部分,将本文方法及叁种对比方法应用于90例乳腺MRI序列图像,得到对应的分割结果。以医师手动分割的金标准廓为基准,本文方法得到的平均重迭率为87.84%,相比于C-V模型58.9%,超像素和水平集结合的76.36%,K均值的83.62%,有明显提升。实验结果表明,本文提出的方法的全自动分割结果对于乳腺肿瘤MRI图像,尤其是起始和终止帧图像,具有较高的分割精度。(本文来源于《天津大学》期刊2016-11-01）
蓝章礼,帅丹,李益才[10]（2015）在《基于帧间相关性的道路监控视频关键帧提取》一文中研究指出为提取道路固定摄像头监控视频的关键帧,提出了基于帧间相关性的关键帧提取算法.算法将监控视频中的彩色图像帧预处理为灰度图像帧,结合滑动窗口机制,通过帧间相关性与帧自相关性的相对偏差与阈值θ的比较判定关键帧.实验结果表明,算法流程清晰,能够有效提取与目测一致的关键帧,同时关键帧的灵敏程度可以通过阈值θ调节.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2015年05期）
帧间相关性论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
现有的高动态范围(HDR)的色调映射技术基本都是针对静态图像的,与视频相关的算法较少且效率不高。针对现有的HDR视频压缩算法,利用视频的帧间相关性,研究讨论了一种新的高效的压缩算法。单独设置参考帧作基于双边滤波的色调映射处理,将每帧图像分块与参考帧进行块匹配的运动估计,获取参考帧中的匹配块的低动态信息,避免了对视频序列中每帧图像都作色调映射处理。通过比较结构相似性和处理速度2方面对算法进行检验,实验结果表明:该算法在获取较好视觉效果的同时,大大加快了处理速度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
帧间相关性论文参考文献
[1].曾晓宇,矫文成,孙慧贤.融合帧间相关性的能量检测方法[J].探测与控制学报.2018
[2].李如春,俞楷.基于帧间相关性的HDR视频压缩算法[J].浙江工业大学学报.2018
[3].李如春,俞楷,虞露.基于帧间相关性的高动态视频色调映射研究[J].高技术通讯.2018
[4].俞楷.基于帧间相关性的HDR视频压缩研究[D].浙江工业大学.2018
[5].曹瑶爽.基于帧间相关性的流媒体视频压缩算法的研究与设计[D].浙江工业大学.2018
[6].汤超.基于帧间相关性的视频篡改检测方法研究[D].西安理工大学.2017
[7].卢波.基于帧间相关性的屏幕内容视频编码技术研究[D].北京工业大学.2017
[8].张雯.利用帧间相关性的视频修复算法研究[D].河北工业大学.2017
[9].王星宇.基于帧间相关性的乳腺MRI叁维分割[D].天津大学.2016
[10].蓝章礼,帅丹,李益才.基于帧间相关性的道路监控视频关键帧提取[J].微电子学与计算机.2015
论文知识图
