第一章绪论
1.1 引言
最近的几十年里，通信技术的发展日新月异，技术更新也非常快速。图像和视频处理技术作为信号处理技术发展的产物，已经越来越引起国际社会的关注。一个产业的发展离不开标准化，正是基于此国际学术会议以及相关组织所提出的标准化建议或协议就相当重要了。近些年，一系列国际图像和视频压缩编码标准的制定和更新，使得编码压缩技术技术和相关产业日趋成熟，极大的促进了图像视频信号处理技术在社会生活中的应用。尤其是在最近几年，第三代移动通信技术正在蓬勃发展，它将无线通信与国际互联网等各种多媒体通信结合，是当今社会极具发展潜力和价值的新一代移动通信系统。面对巨大的移动终端市场，进行视频压缩也更有利于通信交互，这将会极大地促进通信技术的推广和发展。因此，科技的更新和用户的要求对各种信号的处理技术有了更高的标准。为了适应各种现代通信和信息传输网络的技术要求，除了继续使用与传统的信号处理技术相同的技术外，在此基础上，还应该提出一个新的信号处理技术，算法，模型，以满足应用的需求。
2003年,ITU和ISO联合制定出H．264/AVC，该标准也是至今最新、最先进的的视频压缩编码标准。H．264/AVC以先前制定的视频编码标准为基础，集合了其中的一些已经得到足够发展技术也很成熟的算法，同时吸收了视频编码和图像处理领域里的一些为提高编码性能所提出的最新最有效地研究成果。H.264极大地提高了编码效率，在增强网络适应性方面也有很大的飞跃，它的最终目标是适应人们对基于网络应用的视频多媒体信号的个性要求。
联合视频小组(joint video team，JVT)所提出的新视频编码标准——H．264，与以往标准相比在编码效率方面具有显著的优势；但为了提高压缩效率，它所带来的的高计算复杂度是实际应用领域所承受不了的。在H.264的参考软件JM中，运动估计和模式决策占了大部分的时间。所以，研究简单快速的算法对提高H.264/AVC在实时领域中的应用有着极其重大的意义。
对H.264的一些主要算法进行改进，需要完成的主要工作集中在不对编码质量造成过大影响的前提下减少其编码时间提高编码效率，因此，大部分的研究工作都是为了寻求更合适更快速的算法。
1.2 视频编码标准发展历程介绍
从1984年CCITT研究组发布的第一个视频领域编码标准H.120开始，迄今为止已相继提出了众多国际标准。视频编码标准发展至今也有近三十年的历史，这段历史的一个转折点就是1988年CCITT所提出的H.261建议，从这个转折点开始，国际标准组织ITU－T、ISO 等开始公布了一系列的以H.261为基础的视频编码标准，从此视频编码标准的编码方法统一采用了基于波形的混合编码方法。
一些国际标准组织有联合图像专家组（JPEG，Joint Photographic Experts Group），它是于1986年由ISO和CCITT 联合成立的。此外还有活动图像专家组（MPEG，Moving Picture Expert Group），它于1988年由ISO/IEC信息技术联合委员会组成；并分别在1991 年和1994年公布了MPEG-1 视频编码标准以及MPEG-2 视频编码标准。
新一代视频编码标准H.264 于2003年3月由ITU-T 和ISO/IEC 正式提出，该标准实现了良好的压缩效率，同时对网络具备了良好的亲和性和兼容性，对实时系统的应用及其有帮助。不久的将来，国际视频组织即将推出HIVC，即H.265，可想而知的是该标准的发布将会带来新一轮的研究热潮，对视频的发展和应用也会产生巨大的影响。
1.2.1 视频编码原理
图像(image)的定义是自然景物中物体反射的可见光的强度，也可以是其它的各类电磁波反射后的强度反映。在图像信息处理的过程中用数字来描述图像中的像素点、强度和颜色等信息。在显示的时候，它是通过数字化的方式将呈现对象用一定的分辨率加以分辨后对得到的色彩信息进行呈现，如此可以快速显示在屏幕上[1]。在显示的过程中分辨率和灰度是主要影响参数。图像适用于表现那些含有大量细节（如亮度变化、场景变换、轮廓明显、色彩丰富）的对象，如：影片、绘画等。图像软件可以对复杂图像进行处理，从而得到质量更高的图像，比如提高清晰度或者产生符合个性要求的特殊效果。
运动视频数据本质上就是时间顺序的图片序列，而相机通常每秒产生约24，25，或30帧。这就导致需要处理大量的数据，因此需要使用到压缩技术。例如：假设每个图片都有一个相对较低的QCIF，即176*144样本，每个样本用8个比特表示，我们每三个图片跳过两个以削减比特率。对于彩色图片，三色组成样本对于为每个像素表现足够的色彩空间是必要的。即使是传输这种相对低的高保真的图片序列，原始数据源速率仍然超过6Mbit/s。然而，今天低成本的传输通道经常工作在低得多的数据率，从而视频信号的数据率需要进一步压缩。例如，使用V.34调制解调器在拨号模拟电话线上传输率最多为33.4 Kbit/s，我们仍然需要进一步压缩视频码率至200倍左右（如果音频同一通道耗时6 Kbit/s或电话线实现太吵以至于不能实现V.34的全比特率，压缩率将会更高）。
视频中的每幅图像被称为一帧(flame)，当连续的图像以每秒超过24帧画面以上的速度进行变化时，根据视觉暂留原理可知，人眼是无法辨别单幅的静态画面的；看上去则近似于平滑连续的视觉效果，这样在人眼中形成的连续的画面叫做视频。视频其实就是在时间轴上的一组图像序列的组合，通常也被称为视频图像、视频序列等。视频技术最早是为了电视系统而发展，但现在已经扩展成了多种广泛应用的格式，这样极大地方便了消费者将视频记录下来。
从自然世界所获取的视频场景属于模拟视频信号，通常可以表示为时间与空间上的连续函数[1]。计算机内部是以数字形式来描述信息的，为了更方便地用计算机对最终得到的视频进行一些基本操作，如：处理，传输、存储和加工等；需要对需要处理的模拟信号进行时间空间域的转换，即是讲视频进行数字化处理，最终将模拟视频转换为数字视频。为把模拟视频它转换成数字视频，需要对坐标和幅度分别进行采样操作。数字化坐标值称为采样，包括空间采样和时间采样；而幅度值的数字化则称为量化过程。
最终得到的数字视频信号包含了大量的数据信息，需要对其进行一定的压缩编码才能在实时通信系统中得到实际的应用，也即满足对网络带宽的要求进行实时传输。
数据作为信息的载体，但是数据和信息是两个不同的概念，终归不能完全等价。要想对数字视频进行压缩，就要了解数字视频的特点。数字视频的一个独特特点就是其具有相关性。如果能够利用这些相关性，对数字视频里的各种信息冗余进行去除便能实现对视频信号的压缩。一般将数字视频信号中的冗余归为下面几类[2]：
A：空间冗余。数字图像是视频的基本元素，数字图像的得到要通过对模拟视频信号进行空间采样。这些构成图像的相近像素之间是紧密相关的，即他们之间的像素值一般是没有太大的相差的。当需要预测当前像素的数值时，可以通过分析其相邻像素的数值进而通过一
些数学规则来进行预测而达到目的。
B：时间冗余。从视觉的理论出发，视频是一连串人们看起来连续的图像；但实际上这些图像之间是有间隔的，也就是不连续的。视频帧与帧之间的采样间隔是非常小的，这是为了满足人们对视频信号连续视觉效果的要求。在几乎静止不动的环境中，当前帧和其邻近帧的图像内容几乎是是完全一致的；而在研究场景中变换的运动目标时，若是能掌握其运动规律，也可以很轻易地地由前面帧的图像推算出它在当前帧中的大概位置。这就是视频序列中的时间冗余。
C：心理视觉冗余。总而言之，大部分情况下最终的视频编码系统都是由人类视觉系统来接收的。人类视觉系统理论中提到：人类所感知的图像亮度取决于该点的反射光的强度以及相邻区域的光强。而且，对于不同的视觉信息图像因素等，人类视觉系统表现出了不一样的敏感度。视频中某些信息相比于其他的信息在人类通常的感知过程中更重要，能提供更多的有用信息，也即人眼对该部分信息的敏感度相对要高些。如一定幅度值内的图像信息变化如果相比很微小，人眼是感受不到这样微小的变化的。因此，可以利用人眼视觉系统的这些特点对视频信息中的某些信息进行去除，这些操作并不会对人们去感受图像造成影响，即是不会降低图像质量。这样的特性都可以叫做心理视觉冗余，这充分地利用了人眼视觉系统的一些特点。
1.2.2 视频压缩编码标准发展历史
视频压缩编码标准主要包括两个部分，一个是由国际电信联盟(ITU)所制定的H．26x系列标准，另一个是由国际标准化组织(International Standardization Organization．ISO)和MPEG组织(Moving Picture Expert Group)所制定的MPEG．x系列标准。这些视频编码标准都是为了应对不同领域中对数字音频和数字视频的不同要求而制定的。
第一个视频编码国际标准由CCITT公布于1984年，距今已有28年了。例如，3G时代的来临带来了一个非常重要的概念，即可视电话。由于打破的距离的障碍，在有限的带宽上实现了实时视频的传输，该技术一直被认为是一种非常理想的通信技术，可近30 年来至今仍未能得到广泛的普及，这是因为满足带宽要求所付出的代价极高，从而造成性价比不高。
H.264 视频压缩标准由ITU-T/ISO 于2003年3月正式公布，同以往标准相比它具有非常优秀的性能，受到了普遍的认可。通过每项性能指标的对比可以发现，在同样视频质量下将H.264与H.263或MPEG-4进行对比发现H.264的数码率降低了接近一半的倍数；或者说在码率相同的条件下，信噪比提高很大。正是因为H.264所体现出的良好性能使得其在国际上受到了广泛地认可和重视。
下面按时间顺序对几个重要的视频编码标准作简单介绍[1]：
1．MPEG-1标准及MPEG-2标准
MPEG-1标准出版于1992年，是一个获得广泛成功的视频编解码器，能够近似VHS录像带的质量或更好地将比特率设定为约1.5 Mbit/s。比特率范围覆盖了约1-2 Mbit / s的。MPEG -1的缩写由运动图像专家组制定并被其发展。MPEG-1视频（IS 11172-2 ）是ISO/IEC JTC1组织的一个项目，于1993年获得批准。在技术功能方面，它增加了双向预测帧（B帧）和半像素运动（半像素运动已经在H.261的发展过程中提出来过，但当时被认为是过于复杂）。对数据进行随机访问的要求和高效压缩造成了冲突，为了解决这个问题，MPEG-1定义了四种图像类型：I帧，P帧，B帧和D图像。
在更高的比特率操作时，它提供比H.261更好的质量。（比特率可能低于1兆位/秒，此时H.261的性能更好，因为MPEG -1并没有设计为能够运行在此范围内。）
MPEG -2：在比特率，图像质量和知名度上更上一层楼。 MPEG-2被称为“21世纪的电视标准”，
不管是标准清晰度还是高清晰度电视（SDTV和HDTV）。 MPEG-2视频（ISO 13818-2 / ITU-T 的H.262 ）的目的是要包括MPEG-1，同时还要以更高的比特率提供高品质隔行扫描的视频源。MPEG-2视频作为一个正式的ISO / IEC JTC1和ITU-T组织的联合开发项目，通常被认为是一个ISO标准，并在1994年年底完成。其主要新技术特点是高效处理隔行扫描图片和层次位使用的可扩展性。其目标比特率范围约为4-30 Mbit/s。
2．MPEG-4及MPEG-7标准
MPEG-4标准正式公布于1998年12月。主要是为了满足窄带多媒体通信等领域的应用要求而制定，其传输码率也限制在64Kbps以下。MPEG-4压缩编码部分所采用的压缩方法的一个特点就是基于内容，使用基于内容的方法作为压缩编码的一个重点，这样做是可以将视频信息的应用从播放型扩展到可以进行基于内容的访问和操作型，丰富了视频信息应用的领域和方式。
MPEG-4是一个开放型的标准，对标准中各种技术的具体实现算法不作规定，由此，研究者可以根据标准的要求制定出更新更优更快速的算法。可以将MPEG-4当做一个工具箱，随时加入新的想法以丰富这个标准。
MPEG-7(多媒体内容描述接口)是对MPEG-4的进一步完善，是为了适应新一代的网络发展要求而制定的，为描述各种纷繁复杂的媒体信息做了一种标准化的规定，这样就为信息的描述与媒体内容建立了一对一更加紧密标准的联系，极大地方便了用户对各种信息进行检索和利用。
3.H.263标准
1996年3月，ITU—T正式通过了H．263国际标准。H.263（第1版）是ITU-T项目，并于1996年初批准（技术内容在1995年年底完成）。是第一个专门用来处理非常低比特率视频的编解码器，其在这一领域的表现仍然是最优秀的。H.263是目前最好的实际视频通信的标准。原来的目标比特率范围约10-30 Kbit / s的，但在开发过程中扩大，大约为10-2048 Kbit / s。很明显，它可以在任何比特率优于H.261。主要应用于视频会议会议、可视电话等跟视频相关的通信业务。该标准的出现解决了视频通信领域的大难题，极大地推动了通信技术的发展，是视频通信领域的重大突破。新的H.263的关键技术特点是可变块大小运动补偿，重叠块运动补偿，运动矢量图片推断，三维的运行水平，最后可变长度编码，平均压预测，更高效的开销信号（相对于H.261其特点有算术编码，半像素运动，双向预测。但第一个特征也包含在JPEG里，其他两个则在MPEG -1）。在非常低的比特率（例如，低于30 kbit/s），H.263可使用一半或不到一半的比特率编码达到与H.261相同的质量。在更高的比特率，例如，高于80千比特/秒，相比H.261它有能够提供更多中等程度性能的优势。亦见于下面的H.263 +。
H．263支持5种图像格式：Sub QCIF(128x96)、QCIF(176x144)、CIF(352x288)、4CⅢ(740x576)、16CIF(1408x1152)，采样格式为4：2：0。
4．H.263 +
H.263 +：技术上是H.263 的第二版。H.263 +项目添加了一些新的可选功能到H.263 。相比于以前标准的H.263+有一个显着的技术进步，它是第一个为无线或基于分组的传输网络提供高度的错误恢复的视频编码标准。H.263 +在压缩效率的研究、灵活的视频格式和可扩展反向兼容补充方面也增加了一些改进。它是在1998年1月由ITU-T批准，在1997年9月完成技术含量。它将H.263的有效比特率扩展到任何比特率和任何逐行扫描（非交错）图片格式和帧速率的范围上， H.263 +的性能在整个的任何现有标准范围内都是相对优越的。H.263 +项目的第一作者是H.263的编辑也是ITU-T的高级视频编码专家组（SG16Q15）开发员（主席）。
5．H．264／AVC标准
2003年3月继H．263标准之后，联合视频专家组(JVT)提出一项最新的视频编码标准—
H．264建议。ISO将其称为“ISO／IEC 14496 Partl0高级视频编码算法”(ISO／IEC 14496 1 0 AVC)，把它作为MPEG．4的第十部分。
H．264主要支持4：2：0格式，其它格式如4：2：2和4：4：4则是作为额外的参考信息参数。支持连续或隔行视频的编码与解码，编码图像类型除了以往标准中有的I帧、P帧和B 帧之外，还新定义了SP帧和SI帧。新定义的这些功能可以实现不同传输速率、不同图像质量码流的条件下的快速切换，同时还具有快速恢复丢失的信息等功能。
H．264标准的编码结构有两层，分别是VCL视频编码层和NAL网络抽象层。H.264高效率的压缩性能的实现就是由VCL层来完成的，为了解决网络适配的问题，需要从具体的传输层中将VCL抽象出来，这部分工作是由NAL完成的。要使得码流适应不同环境的各类信道，需要对不同网络选用一个最合适的方式对数据进行处理、打包和传送。NAL以NALU为单元，这样使得在许多基于包交换的技术网络中H.264都能够能够完成编码数据流的传输的功能，这极大地提高了H.264技术的网络适应性。H．264的双层系统结构在功能上将每一层独立起来，各自独立完成自身的功能，这样的层定义极大地优化了整个编码系统。
1.3 研究工作介绍
本次研究需要深入学习H.264协议，基本掌握整个视频编码的流程及其算法；最重要的是要重点研究H.264模式决策过程和率失真优化技术，同时要在JM里找到实现这些技术的具体程序段。基于这些基本知识，对参考论文进行学习，提炼出其发明的快速算法的重要技术和公式。最后在vs2005的环境下对H.264的官方参考软件JM8.3进行修改，实现快速速率估计算法。
本设计主要内容要求有：
（1）速率估计计算公式设计
（2）对实验仿真结果进行分析
（3）分析该算法的优缺点
1.4 论文章节内容安排
论文围绕如何实现快速速率估计算法而展开。
本文共分为五章，组织结构的安排如下：
第二章介绍最新的视频编码标准H.264，对标准的相关重要技术做了介绍。
第三章介绍了本次设计所要实现的快速速率算法，同时描述了几种相关技术原理，如率失真优化技术，CA VLC编码过程等。
第四章完成实验结果的展示，并对仿真结果进行比对，分析。
第五章是总结和展望。对本文所做的工作进行总结，提出后续工作的方向。
第二章H.264/AVC视频编码协议
2.1 相关理论知识
2.1.1 H.264标准
H.264仍旧吸收了早年的编码标准中一些较为经典的技术，并在此基础上提出了新的关键技术。这些改进都能够满足现在日益增长的需求。这些新的关键技术不仅大大地提高了编码效率，同时还在提高压缩比率方面有很好的表现，这是以往的任何一种编码标准都无法达到的。
H．264标准依旧吸取了早年编码标准的优势，编码方式也没有大的变化。这个大的算法框架同以往的编码标准是相似的，同时在这些大的算法框架范围内，H.264又提出了很多新的关键技术，对视频编码流的时间冗余和空间冗余的去除进行了更加细化的处理。这些新的关键技术大大提高了视频的编码效率，同时也极大地提高了视频在传输过程中的抗误码性能。
从概念出发，为了满足网络应用方面的要求，H．264标准单独划分出网络层，从此概念出发定义了一个新的概念—网络抽象层(NAL)。这样做使得编码的视频流可以通过一个具体定义的接口在实际网络中进行转换和传输，也为其它传输协议如H.320、MPEG-4、H.323／IP、MPEG-2等等也提供了一个入口，由此可以正确的映射到编码数据信息。
H.264的颁布是视频领域的一件大事，尤其是对视频通信领域造成了很深远的影响，极大地推动了这个领域的发展[2]。H.264标准具有优异的压缩性能和网络亲和性，同时在网络传输性能方面表现也非常优秀。这些优异的特性使其在视频通信领域比如无线移动视频通讯、3G可视电话、网络视频直播、视频会议／电话、视频监控、高清晰度数字电视等方面有了重大的应用，其优越的性能也使得在这些领域的视频压缩方面发挥了重大的作用。
2.1.2 基本概念
1.宏块、片及帧
待编码的一个图像通常被划分成若干宏块，一个宏块由一个16×16亮度像素和附加的一个8×8 C b和一个8×8 Cr 彩色像素块组成[1]。H.264／AVC中常用的帧为I帧，P帧以及B帧。
P 宏块是采用帧内预测方式的，其预测是利用先前已编码图象作为参考图象来完成的。一般情况下还要进一步地分割一个帧内编码的宏块，同时对其亮度像素块以及彩色像素进行分割。分割后的模式有16×16、16×8、8×16 、8×8 。另外一点说明是，如果选择的子宏块为8×8模式，则可再度细分成更小的子宏块，即是8×8、8×4、4×8、4×4 的亮度像素块，同时也包括附带的彩色像素。
此外，在压缩码流的过程中，为了实现不插入I帧的情况下可以对码流进行随即切换的功能，H.264／AVC还新定义了两个帧类型SI帧(Switching I Picture)和SP(Switching P Picture)帧，加入的这两个新的帧类型顺应了视频码流的带宽适应性同时提高了视频的抗误码性能。
2.档次和级
H.264有三种档次，即基本档次、主要档次、扩展档次。每个档次有特定的功能，适用于特定的应用。
1）基本档次：运用I片和P片格式，支持帧内、帧间编码，熵编码方式为CAVLC。主要用于电视会议等讲究实时通信的视频通领域；
2）主要档次：支持视频的隔行扫描技术，帧内编码的方式是加权预测法，帧间编码方式为B片；支持CABAC）。
3）扩展档次：支持码流之间高效的切换，即在SP和SI片间进行切换，运用数据分割减少误码，不支持隔行扫描以及 C A B A C。
3.熵编码
熵编码是在统计意义上对数据的冗余信息进行压缩的，是一种无损压缩编码方法[3]。熵编码是基于随机过程的统计特性而建立的一种编码方法。在视频编码时一般采用Huffman编码和变长编码两种编码相结合的方法，概率大的数据用短的字长来表示，概率小的数据用长的字长表示，从而达到降低数据量提高压缩效率的目的[3]。
熵编码直接和信号的传输进行连接，同时熵编码也是编码器的最后一个过程。由于熵编码对视频压缩效率有重大的影响，其压缩效率对整个视频编码器也就起着起着非常重要的作用了。H．264中的熵编码技术主要包括变长编码(VLC)和内容自适应二进制算术编码(CABAC)，其中VLC又分为指数哥伦布编码、内容自适应变长编码(CAVLC)[3]。
2.1.3 视频编码标准对比
MPEG-1
类型：Audio&Video
制定者：MPEG(Moving Picture Expert Group)
所需频宽：2Mbps
特性：
对于一些运动范围较小，运动不激烈的视频信号表现较好，图像质量较高；但当运动范围较大，动作激烈时，会出现马赛克现象。因此这种技术不能广泛适用于实际应用中。优点：对动作范围小，视频内容变化小的视频信号可获得较好的图像质量。
缺点：运动激烈时会有马赛克现象。
MPEG-2
类型：Audio&Video
制定者：MPEG(Moving Picture Expert Group)
所需频宽：视频上的频宽是4.3 Mbps，音频上最低的采样率为16kHz
特性：
编码码率的范围是每秒3兆比特～100兆比特，不同的码率分别用于不同档次和不同级别的视频压缩。该图像压缩标准达到了广播级质量，同时音质也达到了CD级别。有三种分级编码：空间域分级、时间域分级和信噪比分级。用于数字视频广播（DVB）、家用DVD 的视频压缩及高清晰度电视（HDTV）。MPEG-2对于不同速率以及不同分辨率的场合都能够得到应用。但出现的一个问题是，MPEG-2标准所造成的数据量很大，这对存放和传输会有较大的难度。
优点：
MPEG-2可在一个较大的范围内改变压缩比，视频领域存在着不同画面质量、不同存储容量以及带宽不同大小，MPEG-2能够适应这些需求。支持隔行扫描视频格式和其它先进功能。
缺点：
压缩率比较低，数据量依然巨大，数据的存放和传输仍然难度大。而网络方面的应用需要比较高的网络带宽，由于带宽限制该标准不适用于网络视频点播等方面。
MPEG-4
类型：Video
制定者：MPEG(Moving Picture Expert Group)
所需频宽：128Kbps~38.4Mbps(600kb/s左右)
特性：
标准中强调了多媒体系统的交互性以及灵活性，主要应用于可视通信、视频会议等。为便于操作和控制对象，采用基于对象的编码方式，MPEG-4 的基于对象操作使用户可以直接在终端对象进行拼接操作。适用于频宽变化大的网络，也适用于远程监控等领域。
优点：压缩效率高，图像质量好，容错性能好，压缩方式为面向对象。
缺点：专利收费不合理。
2.2 JM编码原理
2.2.1 编码原理
H.264编码器包括帧内模式预测，运动估计与运动补偿，整数变换，DCT量化，熵编码，去块滤波等几大部分。
编码过程大致如下，首先编码器读入原始图像，编码器首先解决的问题是选择帧间编码还是帧内编码，该过程需要运用一些判决策略来完成。若是选择帧间编码，则运用运动估计算法；若是选择帧内编码，则采用一些标准定义的预测方法，随后将所得的预测值与实际值进行对比，取一个差值，该差值就是残差值。为了有效地数据传输将数据压缩，还需要对残差值进行整数变换、量化、扫描以及熵编码。最终为了得到重构帧，同时进行的还有对量化后的残差值进行反量化、反变换，将还原的残差值与前面得到的预测值相加重构出当前图像的实际值，最后一步就是进行去块滤波，送入帧存储器。
2.2.2 编码一个宏块
编码一个宏块的具体过程如下图1所示：
图2.1 编码一个宏块的流程图
2.3 视频压缩原理
2.3.1 压缩原理简介
视频信号的信息量很大，对网络传输所需的带宽要求也高，因此对视频信号进行压缩
处理非常有必要。能否将在视频信号传送前先对其进行压缩编码，随后才进行传送，由此达到节省传送带宽和存储空间的目的，这样就提出了一个很重要的问题—视频压缩。
视频质量有两个标准：主观质量、客观质量；主管质量是从人的视觉上进行评定的；客观质量则通用信噪比（S/N）PSNR表示。在评定一个视频的好坏时要综合考虑主管质量和客观质量，两者不可或缺。很多实际情况下，这两个要求会有冲突，最佳的质量往往是在这两者之间求一个最佳的平衡，达到最好的效果。
压缩视频内容的方式之一是使用一种编码语法，如JPEG简单地压缩每幅图片。最常见的“基线”JPEG方案是将图像分解成大小相等的块。这些块由一个离散余弦变换（DCT ）进行转化，然后DCT系数进行量化并使用可变长编码传输。因为该图片的编码没有涉及编码视频序列中的其他图片，我们将把这种方式作为帧内编码的编码方案。事实上，这种单独帧内编码作为一个视频编码方法共同使用在今天的生产质量编辑系统，这种方法要求快速访问视频内容的任何帧。
然而，改进压缩的性能可以通过利用视频内容里存在的大量时间冗余来达到。帧间编码时我们将运用这种技术。通常情况下，所描绘的场景基本上只是重复前后的图片而没有任何显着的变化。可以显而易见的是，在更有效地表示视频这点上，只编码视频内容的变化比反复编码每帧图片要好得多。使用时域冗余提高编码效率的这种能力是视频压缩与静止图像压缩的根本区别。
2.3.2 视频压缩的基本方法和技术
一个通过只编码视频场景的变化来提高视频压缩的简单方法被称为有条件补充（ CR ），它是第一个数字视频编码标准ITU-T建议H.120 [2]里唯一的减少时间冗余的方法。CR编码包括两个过程，发送信号表明图片的哪些区域可以被重复，发送新的编码信息取代产生变化的区域。从而，CR允许为每个区域选择跳过模式和内部模式两种模式之一作为代表。然而，CR编码有一个重要的的缺点，即无法改善一个近似。通常，前一帧图片的某个区域的内容可以是一个新的图片很好的近似，只需要一个小的改动就能成为一个更好的参照。但CR 编码只允许确切的重复或完全替代每一个画面区域。添加的第三种“预测模式” 可以发送一种精炼帧间差分近似，使得压缩性能得到进一步的改善。
通过加入运动补偿预测（ MCP ），帧差细化的概念也迈出了一步。大多数视频内容的变化通常是由于相对的成像平面所描绘的场景中的对象的移动而产生的，即使是少量运动也可能会导致图片区域中的像素值差异较大，尤其是接近一个物体的边缘的区域。通常情况下，用空间位置的几个像素取代前画面的某个区域，这就使得发送帧差分近似信息的数量显着减少。使用这种空间位移形成一个近似位置的方法被称为运动补偿，使用编码器搜索最好的空间位移近似的方法被称为运动估计。
2.3.2 混合编码解码器
最成功的视频压缩设计类被称为混合编解码器。这种编码器的命名是由于其作为一个移动处理和图像编码技术混合体的建设的原因，编解码器这个词用来指视频压缩系统编码器和解码器。其设计和操作涉及了一些决策的优化，包括以下部分：
1.如何将一个图片分割成区域
2.是否完全用新图片内的内容更换图片的各个区域
3.如果不更换新的内部内容
（a）如何做运动估计，即如何选择转移的空间位移用于画面间编码预测。(目前零值
位移一个重要的特殊情况)
（b）如何做DFD的编码，即如何选择近似用来作为帧间预测的细化。（零值逼近作为一个重要的特例）
4.如果新的内容更换一个地区，发送一个近似值作为更换的内容。
工程师设计这样一个视频编码系统就引入了一个问题，即应当编码图像的哪个部分？应使用什么方法编码？如果可能的运作模式在帧内编码时受到限制和跳过，选择会相对比较简单。但混合视频编解码器是通过运用自适应分配部分编码图片的操作模式以达到达到对压缩性能的要求。同时由于两个运动估计的影响在帧间编码D和FD编码阶段之间产生了依赖关系。这些决定视频编码器的设计和操作的优化是视频压缩中的重要内容。
第三章快速速率估计算法
3.1 H.264模式决策过程
每个16×16宏块可以有以下两种待选编码类型:Intra4×4和Intra16×16。不同于与其它视频标准的Intra编码，H.264的帧内编码是参考空间域中已编码的邻居，对其进行采样进而作预测编码的。帧内模式决策有以下常用准则：
1.利用相邻块预测模式的相关性为准则；
2.利用结合全零块提前终止的准则；
3.基于纹理特征的预测模式块尺寸预先选择准则；
4.通过量化系数QP进行判断；
当前帧或块的编码模式在7 种帧间或17 种帧内模式中间选择。7种帧间模式分别是：16x16、16x8、8x16、8x8、8x4、4x8、4x4，相应的模式编号为1-7。17 种帧内模式分别是：9 种基于 4x4 块进行亮度分量预测的帧内模式，基于宏块进行亮度分量预测的4 种模式和相同块色度分量预测的4 种模式[4]。需要注意的一点是，帧间预测中，若是要选择8x4,4x8 和4x4 的分块首先要完成先选择一个宏块再将其细分成4个8×8模块。
H．264／AVC标准的帧间模式选择算法是针对多参考帧进行全搜索运动估计算法，该算法也是基于RDO策略的。模式选择的大致过程是：
编码器先对帧间预测模式的8种（ SKIP，M_16x16，M_16x8，M_8x16，M_8x8，M _8x4，M_4x8，M_4×4）待选模式分别进行残差块的计算，SAD定义为即当前宏块与参考宏块之间的差值。然后对比经过R-D代价函数计算后的数值，确定R-D代价最小的模式选项。帧间预测模式的判决所采用的方法同帧内的情况是一致的，这意味着，编码器需要尝试所有的模式组合，包括不同的帧内及帧间预测模式，同时要编码所有的模式组合。
JM采用这样的判决策略，类似用穷尽所有预测模式的方法，参考了多个帧的优点是保证了视频的质量，性能好，使得在码率优化方面也有了很大的提高，以较小的码率传输内容更大的视频信息。可想而知的是这样的穷尽算法需要极大的运算量，计算方案也是相对复杂的，这些都极大地影响了编码对实时性的要求。
3.1.1 率失真优化策略
率失真优化( Rate Distortion Optimized) 策略是基于率失真理论，在其基础之上提出的一种代价函数方案。它在网络传输和编码技术中有着广泛的应用[5]。 H.264/ AVC引入了RDO作为算法中的代价函数策略，在模式决策的过程中就是运用RDO进行代价的计算，相比于以往的传统代价计算函数，该方法的应用使得编码效率有了极大的提高。
RDO 在计算代价函数时，由于码率和失真度都成为了代价大小的制约因素，这样的制约关系体现在为了利于视频数据流的传输还在低失真度的条件下保证低的码率。H.264中有三个地方运用到了RDO代价函数，他们分别是运动搜索、参考帧择优、模式决策，但他们所使
用的代价函数有一定的区别。在某些情况下也将非RDO 代价函数即without RDO 列为可选模式, 以满足不同的需要[6]。
H.264 编码标准采用率失真优化对各宏块的所有待选编码模式逐一进行选择并且从算法的角度进行一定的优化。为了给每一个宏块选择出最佳编码模式, H.264 编码器对7种编码模式分别计算率失真代价值。
拉格朗日率失真代价函数如下:
R D J e e mod mod λ+= （1）
其中：D 和R 分别为宏块编码的失真度的表征和码率；λmode 为拉格朗日乘子。 H.264的模式选择中对帧内模式的选择需要进行592次率失真代价的计算；对帧间模式的选择还涉及到运动搜索、运动补偿、变换、量化、编码等步骤。
对不同纹理特性的图像子块图像，各个预测模式中还定义了更多的预测选项以应对不同的纹理方向，从而要保证其预测的准度。预测时，每个单独的块都要全部使用到所有定义的预测选项进行预测，得出每种预测选项下相应的SAD 值，其实该SAD 值就是上式中定义的D ，最终根据SAD 值确定最优预测选项。由于设计了针对不同纹理方向的多种预测选项，即使是不同类型的图像，这种预测方法也能够以较小的误差逼近实际的真实值。空间域帧内预测算法在这里起到了相当重要的作用。SAD 指的是原始块与重构块之间的绝对误差总和，计算的公式如下： ∑∑=-=-=1-N 0x 1
0),(),(y),SAD(x N y s
c y x f y x f （2） fc(x ，y)、fs(x ，y)分别表示重构图像和原始图像的像素值。
3.2.1 CA VLC 编码
熵的大小与信源的概率模型是密切相关的，那么信源的熵随着各个符号的概率不同而不同。熵取得极大值发生在当信源中各事件的发生等概分布时。这个极大值与当前信源的熵的差值反映了信息冗余度的高低。冗余度越低，信息所携带的内容也就是信息量越大，对提高后面的视频压缩效率也就越有益。视频压缩的一项重要技术就是熵编码。H.264的熵编码包括两类，CAVLC 和CABAC 。下面重点介绍CAVLC 编码理论及其原理。
CAVLC 是基于上下文的自适应变长编码。视频块经过整形变换和量化后，大部分系数都是0，只有较少的一部分非零数据集中在较低频率部分。针对这样的特点运用游程编码能够极大地减少编码所需的码字子长。H.264标准中分别定义了不同的码表，以便于对亮度块和色度块的编码进行直接查询。
在CAVLC 中，对各个系数的幅值大小、空间位置进行独立的编码。残差数据经过变换量化后所产生的数据呈现出一些较为明显的特点：非零系数的数量较少，幅值也小，并且大
部分都在低频部分；其他大部分数据则变成了零，并且主要出现在高频区域。
CA VLC编码的每个子块总共含有5个部分，分别是非零系数CoeffToken、正负1标记或拖尾系数TrailingonesFlag、非0系数幅值Level、0系数总个数Totalzeros和非0系数间连0总个数Runbefore。
下面举例说明CA VLC对五种系数的具体编码过程：
编码过程：
一个4*4块的数据如下：
{
0、3、-1、0、
0、-1、1、0、
1、0、0、0、
0、0、0、0、
}
数据重排列：0，3，0，1，-1，-1，0，1，0……
1）
初始值设定：
非零系数的数目（TotalCoeffs）=5;
拖尾系数的数目（TrailingOnes）=3;
最后一个非零系数前零的数目（Total_zeros）= 3；
变量NC=1;
suffixLength = 0；
i = TotalCoeffs = 5;
2）编码coeff_token：
查标准（BS ISO/IEC 14496-10:2003），可得：
If (TotalCoeffs == 5 && TrailingOnes == 3 && 0 <= NC < 2)
coeff_token = 0000 100;
Code = 0000 100;
3）编码所有TrailingOnes 的符号：
逆序编码，三个拖尾系数的符号依次是＋（0），－（1），－（1）；
即:
TrailingOne sign[i--] = 0;
TrailingOne sign[i--] = 1;
TrailingOne sign[i--] = 1;
Code = 0000 1000 11;
4）编码除了拖尾系数以外非零系数幅值Levels：
过程如下：
（1）将有符号的Level[ i ]转换成无符号的levelCode；
如果Level[ i ]是正的，levelCode = (Level[ i ]<<1) –2;
如果Level[ i ]是负的，levelCode = - (Level[ i ]<<1) –1;
（2）计算level_prefix：level_prefix = levelCode / (1< （3）计算level_suffix：level_suffix = levelCode % (1< （5）suffixLength updata： If ( suffixLength == 0 ) suffixLength++； else if ( levelCode > (3< 依然按照逆序，Level[i--] = 1；（此时i = 1） levelCode = 0；level_prefix = 0； 查表可得level_prefix = 0时对应的bit string = 1； 因为suffixLength初始化为0，故该L evel没有后缀； 因为suffixLength = 0，故s uffixLength++； Code = 0000 1000 111； 编码下一个L evel：Level[0] = 3； levelCode = 4；level_prefix = 2；查表得bit string = 001； level_suffix = 0；suffixLength = 1；故码流为0010； Code = 0000 1000 1110010； i = 0，编码L evel结束。 5）编码最后一个非零系数前零的数目（TotalZeros）： 查表当T otalCoeffs = 5，total_zero = 3时，bit string = 111； Code = 0000 1000 1110 0101 11； 6） 对每个非零系数前零的个数（RunBefore ）进行编码： i = TotalCoeffs = 5；ZerosLeft = Total_zeros = 3；查表 依然按照逆序编码 ZerosLeft =3, run_before = 1 run_before[4]=10; ZerosLeft =2, run_before = 0 run_before[3]=1; ZerosLeft =2, run_before = 0 run_before[2]=1; ZerosLeft =2, run_before = 1 run_before[1]=01; ZerosLeft =1, run_before = 1 run_before[0]不需要码流来表示 Code = 0000 1000 1110 0101 1110 1101； 编码完毕。 3.2 快速速率估计算法 为了估计量化变换后的系数，我们需要对CA VLC 五种不同类型的符号分别进行估计。 1、非0系数标记(非0系数个数，拖尾系数) 编码系数标记的比特消耗与非0系数个数是成正比的；由VLC 码表也可得到编码系数标记的比特消耗与拖尾系数个数成反比。基于这些准则可以推导出下面的表达式[8]： 321ωωω+-=o off T Tc R （3） Tc ：非0系数的总个数，To ：拖尾系数的个数，ω1，ω2， ω3为权重因子。经过对不同类型序列(Akiyo, Foreman, Stefan, Mobile, Table Tennis, Paris)的实验发现，当ω1，ω2， ω3分别取1,1,0时，率失真性能最优。 2、正负1标记 对每一个To ，用一个比特编码标记（0=+，1=-）。编码拖尾系数的比特数按如下公式计算[8] ： To R traill = （4） 3、除拖尾系数之外的非零系数的幅值(Levels)进行编码 通过对level-VLC 码表观察可知，比特的需要量同非零系数的量级成正比。编码幅值信息的比特如下式所示： l level SAT R 4ω= （5） 其中l SAT 定义如下： ∑==Tc k k l L SAT 1 （6） k L 是第k 个非零系数的绝对值，l SAT 是量化残差块所有幅值的绝对值总和，4ω是一个正数常量。通过改变4ω的值发现当其值为1时结果更好。 4、对最后一个非零系数前零的数目(TotalZeros)进行编码 编码所需的比特率与TotalZeros 的个数成正比，故可以设计下面的公式[8]： z zero T R 5ω= （7） z T 为最后一个非零系数前零的数目，同样的方法可以设定5ω=1。 5、对每个非零系数前零的个数(RunBefore)进行编码 非零系数的变化有一些规律，这些系数之间都有一定的相关性，零系数的游程编码也具有一定特性。由VLC 码表可以看出，比特率与高频部分非零系数游程数有以下关系： 150,6)(≤≤=k k f Rrun k ω （8） k f 是编码块第k 个非零系数的频率，运用前面相同的办法得出6ω的值为0.3 通过前面的分析，可以得出编码残差块所需的比特率[9]: ∑=+++=Tc k run zero traill coeff k res R R R R st 1)()(Re （9） 将之前的结论代入上式： ∑=+++=Tc k k l z c st f SAT T T res 1e 3.0R )( （10） 3.3项目编程环境 3.3.1 JM 编程概述 H. 264 标准领域的算法层面的研究是基于其对应的编解码软件JM 来实现的，一些基于标准的实际应用的搭建工作也是在JM 平台完成的。要对H.264作更多的研究，需要深入理解JM 的程序组织结构，掌握其具体实现H.264重要技术算法的程序段。JM 是H.264的官 方测试源码，是H.264标准的国际参考软件，通过搭建复杂的程序结构一步一步实现了H.264的所有特性。正是由于JM的官方地位，所有对H.264进行的学术研究以及提出的新的算法都是在JM平台上进行实现并同JM的源代码进行比较。JM编码的主旨是要实现H.264的特性，需要考虑引入标准所定义的新特性，完成标准所需要体现的优越性能以及编码效率。在编码的过程中，只实现性能便忽略了复杂度的问题，如此便造成了特别复杂的程序结构以及相当高的编码复杂度。 帧间的编码模式一共有7 种，帧内编码模式有17 种。需要说明的一点是，当进行帧间预测时，只有通过先把一个宏块划分成8x8的模式的操作之后，才能选择8x4,4x8 和4x4 这三种类型。 根据配置文件encoder_baseline中RDOptimization 的不同取值情况，模式选择开销的计算分为两种方式。 没有使用率失真优化[10]： cost_mode=cost_ref+lambda_motion*Rate_mode Rate_mode 代表编码该参考帧信息所产生的比特数。其具体的数值可以在JM 中查表的得到。 如果使用了率失真优化，则： cost_mode=SSD+lambda_mode*Rate SSD 表示原始块与重建块之间的差值的总和。 完成上文中所介绍的模式选择的操作后，JM此处的编码是程序调用store_macroblock_parameters ()函数和set_stored_macroblock_parameters ()函数，调用这两个函数完成存储相关的编码信息的工作。程序从encode_one_macroblock ()函数返回以后，会接着调用write_one_macroblock ()进行熵编码和码流生成的工作。 3.3.2 仿真平台 本次设计实验仿真的平台是Visual Studio 2005，在该平台运行JM8.3工程，对其进行修改，修改完成调试实验结果，完成仿真。 Visual Studio 2005是基于.NET2.0框架的。它同时也能开发跨平台的应用程序，如手机操作系统等较大的程序。总的来说，Visual Studio是一个比较庞大的软件，甚至还包含了测试代码的功能。 3.3.3 待修改程序段落 需要修改的程序段落分别被包含在rdopt.c、macroblock.c、slice.c等文件中。rdopt.c文件的主要内容是完成JM编码部分的率失真技术，macroblock.c文件的内容是编码一个块的 所有信息，包括头信息，运动矢量信息以及残差信息，slice.c 文件主要是各个片的定义，该文件对于整个JM 的组织架构很重要。本次设计主要是修改编码一个块时对残差信息的估计部分。程序修改的工作集中在macroblock.c 文件。 3.4 算法具体实现办法 3.4.1 修改计算RD-cost 程序段 RD-cost 是JM 里RDO 技术的具体计算公式，快速算法主要是修改该公式中计算比特率的部分，具体在JM 中就是要修改下列公式 rdcost = (double)distortion + lambda*(double)rate 中计算rate 的部分。通过阅读程序得知，在该程序段中rate 是用公式 rate += writeCoeff4x4_CA VLC 来计算的，由此发现，最终需要修改的函数是writeCoeff4x4_CA VLC ，本次设计中定义新的rate 计算公式，最终编写了新的函数命名为writeCoeff4x4_CA VLC_my 。 3.4.2 修改JM 模式选择过程涉及的调用关系 JM 中的调用关系一环一环，算法比较复杂，对于修改后的函数，有许多地方都存在调用关系；在这些调用关系里需要进行分析，然后决定是否调用新编写的函数。同时，在最后写入rate 的时候函数段也调用了writeCoeff4x4_CA VLC ，此处的调用关系需要保留，所以需要重新定义一个函数体，保留写的功能。 3.4.3 编程实现速率计算公式 当编码器读入一个4×4块时，如前文所述，这个块是一串数据流，编码为含0，+1，-1的一串数字。算法中计算rate 的公式如上式 （10）： ∑=+++=Tc k k l z c st f SAT T T res 1e 3.0R )( 各个系数的具体含义前文已经做了详细叙述，所以程序的重点就放在如何统计这个4×4块中的16个数据。修改的程序段落见附件，具体编程流程如下图所示： 第四章 实验仿真结果与分析 4.1 实验环境概述 本次仿真实验使用了参考软件JM8.3，具体的测试条件如下： 1）CA VLC 可使用 2）帧率30 3）MV 搜索范围为±32 4）编码帧数为100 5）配置文件为encoder_baseline.cfg 最终调试结果显示在Intel(R) Pentium (R) Dual T3200@ 2.00GHz个人笔记本电脑。调试结果用ΔT%，ΔPsnr%，ΔBit%表示，他们分别代表快速算法同JM原算法相比较之后的时间，信噪比，比特率的增减百分比大小。 4.2实验调试结果展示 4.2.1 快速算法对比原JM算法 最终调试结果显设置不同的Qp值，为保证描点的准确性，在调试过程中取六组数值。将Qp分别设置在20、24、28、32、36、40；记录对应于每个Qp值下的比特率。最后分别记录下快速算法和原JM算法的这六组数据，以比特率为横坐标，Qp值为纵坐标用matlab7.0描点画出对应的曲线。对Forman（QCIF）、Akyio（QCIF）、stefan（CIF）、Paris（CIF）序列进行测试，仿真结果如下列图所示： 4.2.2 对不同序列全I帧预测实验结果 对以下序列设置三组Qp值，即20、28、36；记录比特率、PSNR，编码时间encoding time，通过计算得出ΔPsnr、ΔBit%、ΔT%。 4.3实验结果分析 最终得到的实验结果与参考论文中的结果基本一致，证明此次设计获得了成功。对各种序列的测试实验结果表明，该快速算法适用于各种序列，有较大的可行性。在视频质量没有大的损失的情况下，编码时间大大的减少，由实验结果可知，时间的减少量平均达到了40%以上。 通过快速算法和JM原算法的比对，如图1，图2，图3；可知，两条绘制的曲线非常接近，证明该算法的应用并未对视频质量造成消极的影响，同时编码效率却大大的提高了。由此得出，在编码效率这个角度上来说该算法是比较成功的。 但是通过对结果的分析发现，当比特率较大的时候，两条曲线之间的差距拉大，较之比特率较小的时候视频质量有下降趋势。因此，该算法在低比特率的条件下，表现更优。 第五章总结与展望 5.1工作总结 本文对快速速率估计算法的实现做了详细的介绍，学习了H.264视频编码标准协议的研究前景和重要意义。基于vs2005平台，对JM作出修改，实现了快速算法，完成了此次设计。文章重点介绍了H.264协议中的一些重要技术，并对快速算法的具体实现办法和过程进行了详细的介绍。最终实现的算法，有效地减少了JM编码器的编码时间，同时PSNR值也没有过大的损失，证明了该算法的可行性。在整个设计的过程中，主要做了以下工作： 1.学习视频编码最新标准H.264，了解其发展历史和前景。掌握其中的重要技术及相关理论知识。 2.学习CA VLC，掌握其编码思想，对其中的五个系数进行了解。 3.掌握率失真优化技术，结合JM了解RDO的全过程。 4.仔细阅读JM中的相关程序段，找出要修改的代码，添加新的函数，完成调用关系的修改。 5.以科学严谨的态度对仿真实验结果进行记录统计。 6.对实验结果进行分析。 5.2工作展望 本次设计实现了快速算法，得到了正确的实验结果，但是通过对实验结果的分析可以看出，当比特率较高的时候，该算法的psnr表现不好，也即视频的质量性能不好，可见今后的工作当中可以在比特率较高的时候，对算法做出修改。 本次的工作也对我今后的研究生阶段的学习打下了基础，着眼于自己的研究方向，可以在模式决策，DCT量化技术中做出努力，争取获得有效的研究成果。本次设计对于今后的方向也是有极大的帮助的。 高等专科学校 毕业论文（设计）论文题目以《人物写真》为例照片设计 系（部）计算机与信息工程系 专业计算机应用技术 班级计应0901班 学号 学生姓名 指导教师 职称讲师 2012年5月完成 目录 内容摘要： (2) Abstract (3) 一、Photoshop软件介绍 (4) 二、设计的目的 (4) 三、实验目的和创意 (5) 四、实例制作 (6) 五、电子相册 (9) 总结： (10) 致谢： (11) 参考文献： (12) 内容摘要： 在生活中艳丽的色彩、清新的画面、爽朗的笑容及人物富有个性的体态举止是Photoshop设计者作品成功地重要组成部分，本文主要围绕对Photoshop软件简单的介绍以及对怎样使人物与环境完美的组合的方法来阐述在Photoshop中人物面部处理的技巧。又通过使用《高影相册》工具制作了一个电子相册，使我们这些零散的照片成为一个整体，有整体美的效果。通过这次的设计更加的了解Photoshop，掌握了作为一个设计者在人物设计方面的技巧。 关键字：Photoshop 人物处理电子相册整体效果 Abstract In life, bright colors, fresh images, bright smile and a body full of personality character behavior is PS designers an important part of successful work, the main focus of this paper, a simple Photoshop software as well as how to refer to characters facial skin texture, The characters facial treatment methods, the character body treatments are used to elaborate the characters face in Photoshop processing skills. Through this greater understanding of the design of Photoshop as a master designer in the character design skills. Key words:Photoshop People deal with Electronic albums Effect all day 数字图像处理相关论文 “数字图像处理”是一门利用计算机解决图像处理的学科。并且，现代多媒体计算机中又广泛采用了数字图像处理技术。下面是店铺给大家推荐的数字图像处理相关论文，希望大家喜欢! 数字图像处理相关论文篇一 浅谈“数字图像处理”课程教学改革实践 摘要：数字图像处理技术是一种发展迅速且应用广泛的新兴技术，就“数字图像处理”课程的特点，从教学内容、教学手段和方法、教学理论和实践等方面进行改革与实践，增强了学生的实践创新能力，提高了教学质量，收到良好的教学效果。 关键词：数字图像处理;教学手段;实践 作者简介：刘忠艳(1975-)，女，黑龙江依安人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，副教授;周波(1963-)，男，黑龙江绥化人，黑龙江科技学院计算机与信息工程学院，教授。(黑龙江哈尔滨 150027) 一、“数字图像处理”概述 数字图像处理技术是集微电子学、光学、应用数学和计算机科学等学科的一门综合性边缘技术。[1，2]是当今信息社会中发展迅速且应用广泛的新兴科学技术。数字图像处理技术广泛应用到通信、计算机、交通运输、军事、医学和经济等各个领域，在各个领域发挥着越来越重要的作用。 随着计算机技术的迅速发展，图像处理的技术和理论不断完善和丰富，新的理论、技术也不断涌现，并逐渐进行应用。面对这样一门理论与实际紧密结合的课程，在学习过程中，学生常常会遇到很多问题，既为数字图像处理技术应用的广泛前景所吸引，也时常对课程的抽象理论感到苦恼，渐渐失去学习兴趣。为了激发学生的学习兴趣，提高教学质量，对该课程进行教学改革，势在必行。经过两年半的教学改革与实践，取得了一定的教学效果。 二、教学改革措施 为了提高“数字图像处理”课程的教学质量，激发学生学习本课 江苏科技大学 数字图像处理本科生课程论文 论文题目：图像增强方法综述与matlab实现完成时间：___2016年6月2日________ 所在专业：____软件工程____________ ____ 所在年级：____13419042___________ __ 图像增强方法综述与matlab实现 软件工程专业 1341904222 陆建伟 摘要：本文介绍图像增强的内容，并就内部几种方法进行更深一步的探索，利用matlab 使得算法实现并对比。 关键词：图像增强；数字图像处理；灰度变换；直方图；matlab； 一、研究背景 1.1研究目的 经过图像的传送和转换，如成像、复制、扫描、传输和显示等，经常会造成图像质量的下降。光学系统的失真、相对运动、大气流动等都会使图像模糊，传输过程中会引入各种类型的噪声。总之输入的图像在视觉效果和识别方便性等方面可能存在诸多问题。通过本课题的研究能够使图像有更好的视觉感受效果，更能够满足社会生活和生产的需要是本文的最终目的。 1.2研究现状 计算机图像处理的发展历史并不长,但是引起了人们的足够重视。总体来说，图像处理技术的发展大致经历了初创期、发展期、普及期和实用化期4 个阶段。随着对图像技术研究的不断深入和发展,新的图像增强方法不断出现。图像作为自然界景物的客观反映是人类感知世界的视觉基础也是人类获取信息、表达信息和传递信息的重要手段。 二、主要理论概况 图像增强是指根据特定的需要突出图像中的重要信息同时减弱或去除不需要的信息。从不同的途径获取的图像通过进行适当的增强处理可以将原本模糊不清甚至根本无法分辨的原始图像处理成清晰的富含大量有用信息的可使用图像有效地去除图像中的噪声、增强图像中的边缘或其他感兴趣的区域从而更加容易对图像中感兴趣的目标进行检测和测量。处理后的图像是否保持原状已经是无关紧要的了不会因为考虑到图像的一些理想形式而去有意识的努力重现图像的真实度。图像增强的目的是增强图像的视觉效果将原图像转换成一种更适合于人眼观察和计算机分析处理的形式。它一般要借助人眼的视觉特性以取得看起来较好地视觉效果很少涉及客观和统一的评价标准。图像增强的方法可以大致分为两类，一类是空域处理方法，一类是频域的处理法1 视频图像处理技术中的关键技术分析 随着科技的进步，视频图像处理技术得到了广泛的应用，它能够改善图像的质量，增强图像要素，提高图像的准确性，广泛应用于医学、军事、电视、工业等多领域。本文将从关键技术的角度出发，对视频图像处理技术进行分析。 一、数字图像处理技术 数字图像处理技术主要包括数字化、数字滤波、数字图像增强、数字几何正畸 和数字复原等子技术。其中数字化是整个处理过程的基础，它把信号从连续性的数值变量转为离散性的数值变量。数字滤波技术则是去除信号中的噪声，然后提高信号的频率分辨率和时间分辨率。数字图像增强技术可以使得图片在对比度、亮度、饱和度等方面更加突出，从而使得实际细节更加清晰明了。数字几何正畸技术则能够对图片进行大小和位置的修复，而数字复原技术则能够使得损坏的图片结构或内容得到还原。 二、图像编码压缩技术 图像编码压缩技术的核心在于将大量图像信息进行压缩存储，从而方便传输和 后续处理。目前主要的编码压缩技术有基于小波变换的压缩、离散余弦变换（DCT）压缩技术和有损压缩技术。其中基于小波变换的压缩又分为整体小波变换和局部小波变换。 三、图像识别与分析技术 从算法角度，图像识别与分析技术主要包括特征识别技术、统计学习方法、神 经网络和虚拟现实等。特征识别技术主要解决如何确定图像中所对应的特征，以便进行统计和分析。统计学习方法可以帮助我们理解和处理复杂的数据，而神经网络则根据图像模拟神经元的感知机制，快速进行准确的识别。虚拟现实技术则是一种从现实世界提取图像信息，进行信号分析和重建图像的新型技术。 四、图像处理应用领域 图像处理已经应用于多种不同的领域，其中医学领域、军事领域和工业领域的应用最为广泛。在医学领域，图像处理技术被广泛运用在图像诊断、医学检测、医学提高及病理分析等方面。在军事领域，图像处理技术被广泛应用在成像装备中，如夜视仪、雷达和弹药追踪技术等。而在工业领域，图像处理技术则被用于视觉检测、无损检测、原材料的颜色鉴定和检测，如溶液浓度检测、油污染检测和热流量检测等。 总之，随着科技的发展，各种图像处理技术在不同领域得到了广泛的应用。本文从数字图像处理技术、图像编码压缩技术、图像识别与分析技术和图像处理应用领域这几方面来初步地分析了视频图像处理技术的关键技术，如有不足之处还请指正。 数字图像处理技术论文 数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。下面是店铺整理的数字图像处理技术论文，希望你能从中得到感悟! 数字图像处理技术论文篇一 数字图像处理技术研究 [摘要]数字图像处理技术是研究采用计算机和其他数字化技术对图像信息进行处理的新技术。图像处理科学与技术已经成了工程学、计算机科学、通信科学、信息科学、军事、公安、医学等众多学科学习和研究的对象。本文从数字图像处理的基本概念，研究内容为出发点，重点探讨了数字图像复原技术，最后介绍了数字图像处理系统，但由于数字图像处理技术领域内容极其广泛，与其他很多学科都有着千丝万缕的联系，所以对这项技术的研究还需要人类的进一步努力。 [关键词]数字图像处理技术数字图像处理主要研究 中图分类号：IP391.41 文献标识码：A 文章编号：1009-914X(2015)05-0280-01 1 引言 “图”是物体透射光或反射光的分布，“像”是人的视觉系统对图的接收在大脑中形成的印象或认识。前者是客观存在的，而后者为人的感觉，图像应是两者的结合。图像处理就是对图像信息进行加工处理，以满足人的视觉心理和实际应用的要求。人类获取外界信息有视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉等多种方法，但绝大部分(约80%)是来自视觉所接受的图像信息，即所谓“百闻不如一见”。因此，图像处理技术的广泛研究和应用是必然的趋势。 2 图像数字化 2.1 基本概念 一幅黑白静止平面图像(如照片)中各点的灰度值可用其位置坐标(x，y)的函数f(x，y)来描述。显然f(x，y)是二维连续函数，有无穷多个取值。这种用连续函数表示的图像无法用计算机进行处理，也无法在各 视频图像处理技术及应用 随着技术的不断发展，视频图像处理技术已经逐渐成为我们生活中不可或缺的 一部分。视频图像处理技术不仅适用于电影、电视等娱乐行业，还广泛应用于医学、教育、工业等领域中。本文将从图像处理技术的基本原理、应用领域和未来发展趋势三个方面进行探讨。 一、图像处理技术的基本原理 图像处理技术是指利用计算机技术对数字图像进行处理、分析、加工、压缩、 存储、传输等一系列操作的过程。图像处理技术的基本原理包括数字图像采集、数字图像处理和数字图像显示三个过程。 数字图像采集是指利用摄像机等设备将物体的光学信号转换为数字信号的过程。数字图像处理是指将数字信号进行处理，实现图像增强、噪声去除、图像分割等功能。数字图像显示则是将处理后的数字信号转换为可见的图像的过程。 数字图像处理技术包括图像增强、图像复原、图像分割、目标识别、图像压缩 等多个方面。图像增强是指对数字图像进行处理，提高图像的质量和清晰度。图像复原则是指基于图像恢复原理，将受损的图像恢复到原始状态的过程。图像分割是指将数字图像分成若干个子区域，划分出各自的物体。目标识别则是将图像划分出的物体进行识别和标记。图像压缩则是将数字图像文件进行压缩、存储，以减少数据量和存储空间。 二、应用领域 视频图像处理技术已经广泛应用于不同领域中。以下是一些应用领域的简单介绍： 1.医学领域 视频图像处理技术在医学领域中有着广泛的应用。比如MRI和CT等成像技术，利用数字图像处理技术，对成像的图像进行处理和分析，帮助医生准确地识别病灶和病变，以实现临床治疗。此外，视频图像处理技术还广泛应用于医学图像测量、病理分析、生理监护等方面。 2.教育领域 视频图像处理技术已经成为教育领域中不可或缺的一部分。学生可以通过数字 图像处理技术，快速准确地完成图像的处理和分析，提升学习效率。另外，数字图像处理技术也广泛应用于教学演示、实验指导等方面，帮助学生更好地理解和学习知识。 3. 工业领域 数字图像处理技术在工业领域中应用广泛。比如机器视觉技术，利用数字图像 处理技术，对生产过程中的图像进行处理和分析，实现自动检测、自动分类等功能。另外，数字图像处理技术还广泛应用于无损检测、工业质检、自动化生产等领域。 4. 娱乐领域 图像处理技术在娱乐领域中有着广泛的应用。比如电影、电视、游戏等，利用 数字图像处理技术，对画面效果进行优化和提升，提供更加丰富和逼真的视觉体验。 三、未来发展趋势 未来，视频图像处理技术将会持续迎来新的发展趋势。以下是一些关键发展趋 势的简单介绍： 1. 智能化发展 随着人工智能技术的不断普及和发展，数字图像处理技术将会智能化发展。利 用深度学习等人工智能技术，对数字图像进行处理、分析和识别，将会具有更高的准确性和效率。 图像处理技术及其应用 摘要：数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。在当今，数字图像处理正与当今社会的各个方面紧紧相连，密不可分。本文针对其发展应用进行了系统的论述。 关键字：数字图像处理；计算机技术；检测；应用 引言 计算机图像处理技术是在20世纪80年代后期，随着计算机技术的发展应运而生的一门综合技术。图像处理就是利用计算机、摄像机及其它有关数字技术，对图像施加某种运算和处理，使图像更加清晰，以提取某些特定的信息，从而达到特定目的的技术。随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。无论在哪个领域中，人们喜欢采用图像的方式来描述和表达事物的特性与逻辑关系，因此，数字图像处理技术的发展及对其的要求就越来显得重要。 1数字图像处理技术概述及发展 20世纪20年代，图像处理首次应用于改善伦敦和纽约之间海底电缆发送的图片质量。到20世纪50年代，数字计算机发展到一定的水平后，数字图像处理才真正引起人们的兴趣。1964年美国喷气推进实验室用计算机对“徘徊者七号”太空船发回的大批月球照片进行处理，收到明显的效果。20世纪60年代末，数字图像处理具备了比较完整的体系，形成了一门新兴的学科。20世纪70年代，数字图像处理技术得到迅猛的发展。理论和方法进一步完善，应用范围更加广泛。在这一时期，图像处理主要和模式识别及图像理解系统的研究相联系，如文字识别、医学图像处理、遥感图像的处理等。20世纪70年代后期到现在，各个应用领域对数字图像处理提出越来越高的要求．促进了这门学科向更高级的方向发展。特别是在景物理解和计算机视觉(即机器视觉)方面，图像处理已由二维处理发展到三维理解或解释。近年来，随着计算机和其它各有关领域的迅速发展，例如在图像表现、科学计算可视化、多媒体计算技术等方面的发展，数字图像处理已从一个专门的研究领域变成了科学研究和人机界面中的一种普遍应用的工具。它也促进了图像处理技术的教学。数字图像处理常用方法包括：图像变换、图像编码压缩、图像增强和复原、图像分割、图像描述、图像分类(识别)。 计算机的特点是能处理各种数据，图像经过采样、量化后变为数字存储在计算机中，使用计算机对数字图像进行去噪、增强、复原、分割、特征提取等处理，就称为数字图像处理。数字图像处理既涉及到计算机软件，也和硬件相关。计算机的发展、数学的发展以及各个行业的应用需求的增长与图像处理技术的发展密切相关。上个世纪60年代，计算机图像处理的技术发展迅速，应用也逐渐增多，人们使用计算机数字图像处理技术完成对图像的预期处理。 随着计算机周边技术的发展，现在的数字图像处理技术已具有了以下特点： 数字图像处理毕业论文 目录 第一章绪论 (3) 1.1论文研究的背景与意义 (3) 1.2数字图像评价研究现状及关键技 (3) 第二章基本原理 (4) 2.1 直方图均衡化 (4) 2.2 小波变换 (4) 第三章数字图像评价的原理 (5) 3.1主观评价方法 (5) 3.2客观评价方法 (6) 3.3本章小结 (7) 第四章数字图像处 (8) 4.1数字图像处理系统基本组成 (8) 4.2图像变换 (8) 4.2.1：傅立叶变换 (8) 4.2.2、其他常见变换概述 (9) 4.3 数字图像处理容 (9) 4.3.1、图像增强 (9) 4.3.2、图像恢复 (10) 4.3.3、图像压缩 (10) 4.3.4、图像分割 (11) 第五章总结和展望 (11) 5.1总结 (11) 5.2对未来的展望 (11) 致谢 (13) 参考文献 (14) 第一章绪论 1.1论文研究的背景与意义 随着多媒体技术和网络技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到了人类社会生活的各个方面，如：遥感，工业检测，医学，气象，通信，侦查，智能机器人等。作为数字图像处理重要环节的图像评价技术的研究也受到广泛关注，在图像处理各项技术，如图像采集，图像压缩，图像增强与复原，以及图像去模糊等算法中，图像质量评价都起到了非常重要的作用。总的来说，图像质量评价的主要应用有以下几方面：运用于图像或视频系统，使其能够获得最佳图像；作为图像系统的一项基准指标，用以评价图像或视频质量；作为反馈量，优化算法中的各项参量，改善系统性能等[1]。由此可见，数字图像评价的研究具有重要意义。 数字图像评价是图像处理的重要技术，随着研究的不断深入，视频监控成为了现在数字图像处理很重要的一个研究方向，而且在实际的应用当中非常有实用价值。如在由于车辆的牌照在交通道口经常会受到对面车灯强光等或外部光源的照射，使得摄像机拍摄出来的车牌照片反光，人眼根本无法识别的情况下，通过进行处理而不断改善图像质量，提取有效信息，从而分辨汽车牌照；又如通过数字图像评价系统的研究，改善摄像机对于一些由于逆光、弱光、暗光、偏色或综合因素影响的监控质量等等。另外，数字图像评价在数字在影像压缩方面，解决影像测量中分辨率与数据量之间矛盾也有重要应用[2]。随着图像压缩技术的迅速发展，压缩算法的一个重要指标就是有损压缩造成图像退化的程度，因而可以大大促进图像评价的发展与完善。 1.2数字图像评价研究现状及关键技术 人类视觉特性主要有：幅度非线性特性，视觉敏感度带通和多通道，掩盖效应。幅度非线性特性是指视觉系统分辨细节的能力与亮度的关系取决于相对亮度的变化，而不是整幅图像的基底亮度。视觉敏感度带通表示人眼视觉系统（HVS）的对比敏感度是是时间频率的函数，且具有带通滤波器特性，对高低频端敏感度下降。掩盖效应是指由于另一个激励的存在导致一个激励不能或不容易被检测到的现象，而当它单独存在时，是很容易识别的。掩盖效应导致视觉系统的探测阈值改变，可能会增大或减小。 毕业设计说明书基于ARM的嵌入式数字图像处理系统 设计 学生姓名：张占龙学号： 0905034314 学院：信息与通信工程学院 专业：测控技术与仪器 指导教师：张志杰 2013年 6月 摘要 简述了数字图像处理的应用以及一些基本原理。使用S3C2440处理器芯片，linux内核来构建一个简易的嵌入式图像处理系统。该系统使用u-boot作为启动引导程序来引导linux内核以及加载跟文件系统，其中linux内核与跟文件系统均采用菜单配置方式来进行相应配置。应用界面使用QT制作，系统主要实现了一些简单的图像处理功能，比如灰度话、增强、边缘检测等。整个程序是基于C++编写的，因此有些图像变换的算法可能并不是最优化的，但基本可以满足要求。在此基础上还会对系统进行不断地完善。 关键词：linnux 嵌入式图像处理边缘检测 Abstract This paper expounds the application of digital image processing and some basic principles. The use of S3C2440 processor chip, the Linux kernel to construct a simple embedded image processing system. The system uses u-boot as the bootloader to boot the Linux kernel and loaded with file system, Linux kernel and file system are used to menu configuration to make corresponding configuration. The application interface is made using QT, system is mainly to achieve some simple image processing functions, such as gray, enhancement, edge detection. The whole procedure is prepared based on the C++, so some image transform algorithm may not be optimal, but it can meet the basic requirements. On this basis, but also on the system constantly improve. Keywords:linux embedded system image processing edge detection 数字图像处理在医学上的应用 摘要: 数字图像处理是一种通过计算机采用一定的算法对图形图像进行处理的技术,随着计算机技术的发展越来越广泛的应用于各个领域,在医学领域也不例外,无论是在临床诊断还是病理研究都大量采用了图像处理技术。在数字图像处理中通过各种运算变换,可以突出强化出图像特征中需要的部分,使医学诊断和治疗技术取得了很大的进展,同时将各种成像技术得到的信息进行互补,也为临床诊断及生物医学研究提供了有力的科学依据。 关键字:数字图像处理,医学 一、医学图像处理技术发展现状 数字图像处理在医学上有着广泛的应用。在医学影像方面,各种先进医用成 像设备使临床医生对人体内部病变部位的观察更直接、更清晰,确诊率也更高。 20 世纪70 年代,数字图像处理在医学上的应用有了重大突破,1972 年X 射线断层扫描CT 得到实际应用;1977 年白血病自动分类仪问世;1980 年实现了CT 的立体重建。近年来,随着电脑彩色数字打印技术的进步,在临床病理彩色报告保存打印等方面得到飞速发展,改进了原来的胃肠镜、胆道镜技术,增加数字图像保存功能。随着技术的进步,数字x光技术将逐步应用于临床。这种在医学领域利用图像处理技术可以实现对疾病的直观诊断和无痛、安全、快速方便的诊断和治疗,受到了广大患者的欢迎。 二、医学图像处理与分析 所谓医学图像处理与分析就是借助计算机这一工具,根据临床特定的需要利 用数学的方法对医学图像进行各种加工和处理,以便为临床提供更多的诊断信息 或数据。例如,对于对比度不理想和信噪比不高的图像,利用图像增强和滤波的 方法改变图像的对比度,提高图像的信噪比,从而提供给放射科医生较高质量的 图像,以便于放射科医生对图像的判读。另外,医学图像处理与分析技术在外科 手术术前计划的制订,神经外科导航,虚拟内窥镜以及放射治疗计划的制订等方 面都具有重要的应用价值。 三、医学中用到的数字图像处理技术 在医学领域中,为了诊断、教学、科研等目的,常常要对医学影像进行一些处理操作,包括:图像分割、图像增强、图像配准、图像纹理、图像平滑处理等。 1、图像分割 图像分割就是把图像中具有特殊涵义的不同区域分开来,这些区域使互不相交的每一个区域都满足特定区域的一致性。它是图像处理与图像分析中的一个经典问题。 图像分割技术发展至今,已在灰度阈值分割法、边缘检测分割法、区域跟踪分割法的基础上结合特定的理论工具有了更进一步的发展。分割可以帮助医生将感兴 软件工程中的图像与视频处理技术 随着科技的发展，图像和视频处理技术在软件工程领域扮演着越来越重要的角色。无论是在娱乐、教育还是工业领域，图像和视频处理技术都能够为人们带来丰富的体验和巨大的便利。本文将讨论软件工程中的图像与视频处理技术，并探讨其在实际应用中的潜力和挑战。 一、图像处理技术 图像处理技术是对数字图像进行操作和改变的过程。在软件工程中，图像处理 技术可以应用于多个领域，如计算机视觉、图像识别和图像增强等。其中，计算机视觉是图像处理技术的重要应用之一。通过计算机视觉，我们可以让计算机“看懂”图像，并进行相关的处理和分析。 在计算机视觉领域，图像处理技术可以用于目标检测、目标跟踪和图像分割等 任务。例如，在自动驾驶领域，图像处理技术可以帮助车辆识别道路、识别交通标志和检测障碍物，从而实现自动驾驶的功能。此外，图像处理技术还可以应用于医学影像诊断、安防监控和虚拟现实等领域，为人们的生活和工作带来更多的可能性。 然而，图像处理技术也面临着一些挑战。首先，图像处理技术需要消耗大量的 计算资源，特别是在处理大规模图像和视频时。其次，由于图像的复杂性和多样性，图像处理算法的设计和优化也是一个复杂而困难的问题。此外，图像处理技术还需要考虑到对隐私和安全的保护，以防止个人信息的泄露和滥用。 二、视频处理技术 与图像处理技术类似，视频处理技术是对数字视频进行操作和改变的过程。在 软件工程中，视频处理技术可以应用于视频压缩、视频编辑和视频分析等领域。其中，视频压缩是视频处理技术的重要应用之一。通过视频压缩，我们可以将大容量的视频数据压缩成较小的文件，以便在网络上传输和存储。 在视频处理领域，视频分析是一个重要的研究方向。通过视频分析，我们可以 从视频中提取出有用的信息，并进行相关的处理和分析。例如，在视频监控领域，视频处理技术可以帮助人们实时监测和分析视频流，以便及时发现异常情况和做出相应的决策。 然而，视频处理技术也存在一些挑战。首先，视频处理技术需要处理大量的数据，特别是在高分辨率和高帧率的视频处理中。其次，视频处理技术需要考虑到视频的时序关系和连续性，以保证视频处理的准确性和一致性。此外，视频处理技术还需要考虑到对版权和知识产权的保护，以防止视频内容的盗用和侵权。 三、图像与视频处理技术的潜力 图像与视频处理技术在软件工程中具有广阔的应用前景。首先，随着人工智能 和深度学习的发展，图像与视频处理技术可以帮助计算机更好地理解和处理图像和视频数据，从而实现更智能、更高效的应用。其次，图像与视频处理技术可以应用于虚拟现实和增强现实等领域，为用户带来更沉浸式的体验和更丰富的交互方式。 此外，图像与视频处理技术还可以应用于医疗诊断、文化遗产保护和环境监测 等领域，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。例如，在医疗领域，图像与视频处理技术可以帮助医生更准确地诊断疾病和指导手术，从而提高医疗水平和治疗效果。 然而，图像与视频处理技术的应用也面临一些挑战。首先，图像与视频处理技 术需要消耗大量的计算资源和存储空间，特别是在处理大规模图像和视频时。其次，图像与视频处理技术需要考虑到隐私和安全的保护，以防止个人信息的泄露和滥用。此外，图像与视频处理技术还需要考虑到对版权和知识产权的保护，以防止内容的盗用和侵权。 综上所述，图像与视频处理技术在软件工程中具有重要的地位和潜力。通过不 断地研究和创新，我们可以进一步发展和应用图像与视频处理技术，为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。然而，我们也需要认识到图像与视频处理技术所面 基于人工智能的视频图像处理技术研究 近年来，随着计算机技术的不断发展，人工智能的应用越来越广泛。其中，基于人工智能的视频图像处理技术已经成为一种热门的研究方向。这种技术不仅可以改善视频图像的质量，还可以实现视频内容的自动分析和智能识别，极大地提高了视频图像处理的效率和精度。本文将从人工智能的基础原理、视频图像处理的应用现状和未来发展方向等多方面进行介绍和讨论。 1. 人工智能的基础原理 人工智能的基础是计算机科学、数学、统计学等多学科交叉的知识体系。人工智能的核心是机器学习和深度学习。机器学习是指计算机系统通过分析数据，发现数据的规律和模式，从而改进自身算法和模型的过程。深度学习是机器学习的重要分支，其核心是人工神经网络。通过模拟人类神经元的结构和功能，使计算机系统具备了解决复杂计算和决策问题的能力。 2. 视频图像处理的应用现状 视频图像处理技术是一项综合性的技术，包括视频采集、视频编解码、视频分析、视频存储等多个方面。近年来，随着人工智能技术的不断发展和应用，基于人工智能的视频图像处理技术已经在多个领域实现了成功应用。 （1）视频监控领域。基于人工智能的视频监控系统可以通过视频分析技术，实现对图像内容的自动识别和分类，从而大大提高监控效率和安全性。比如，通过人脸识别技术，可以对不同人脸进行识别和跟踪，从而实现智能视频监控。 （2）医疗领域。基于人工智能的医疗图像处理技术可以对医学图像进行自动分析和诊断，帮助医生实现精准诊断和治疗。比如，通过对医学影像进行分析，可以对疾病的发展和预测进行精准的预测和诊断。 （3）虚拟现实领域。基于人工智能的虚拟现实技术可以通过对视觉图像和声 音的模拟，让用户身临其境地感受到虚拟世界。比如，通过对视频图像进行分析和处理，可以实现对虚拟人物的智能交互和语音指令。 3. 基于人工智能的视频图像处理技术的未来发展 虽然基于人工智能的视频图像处理技术已经在多个领域实现了成功应用，但是 在未来的发展中，仍然存在着很多挑战和机遇。 （1）技术创新。随着人工智能技术的不断发展和创新，视频图像处理技术也 在不断地向更加高效、精准和智能化方向发展。比如，将深度学习技术应用到视频编解码中，可以大大提高图像质量和压缩比率。 （2）多样化应用。目前，基于人工智能的视频图像处理技术已经在多个领域 实现了成功应用，但是在未来的发展中，仍然存在着很多新的应用挑战和机遇。比如，在体育赛事中，基于人工智能的视频图像处理技术可以通过视频图像分析，实现对比赛情况的实时监控和分析。 （3）数据安全。随着基于人工智能的视频图像处理技术应用场景的不断拓展，保护和管理数据安全变得越来越重要。比如，在视频监控领域，保证视频数据的安全是必须要考虑的问题。因此，在未来的发展中，如何保障数据安全和隐私保护将成为必须要解决的问题。 综上所述，基于人工智能的视频图像处理技术是一项具有广泛应用前景和巨大 潜力的技术。在未来的发展中，我们应该不断探索技术创新、多样化应用和数据安全等重要问题，从而实现对视频图像的智能化处理和应用。 图像和视频处理技术的研究与应用 近年来，图像和视频处理技术得到了越来越广泛的应用和发展。随着计算机技术、机器学习和人工智能等多种技术的不断进步和 融合，图像和视频处理技术的应用范围也不断扩大，从图像超分 辨率、图像去噪、图像分割到视频编解码、视频增强、视频理解 等方向，这些技术的应用领域涉及到医疗、安防、娱乐、游戏、 电商等多个行业。 一、图像处理技术的应用 图像处理技术一般指对数字图像进行处理，通过数字信号处理、数学推导、物理建模等方法，对图像进行分析、解释和处理，达 到提高图像质量、增强图像功能和实现自动化处理等目的。 在医疗领域，图像处理技术可以用于医学影像诊断、病理学分析、手术规划等方向，提高医学诊断的精度和治疗效果。例如， 医学影像中常用的X光片、CT、MRI等图像，经过图像处理技术 可以实现针对性的分析和诊断。 在安防领域，图像处理技术可以用于图像增强、目标识别、目 标跟踪等方向，提高安防系统的精度和效率。例如，在监控视频中，使用人工智能技术进行目标检测和识别，可以实现自动化的 监控和报警。 在电商领域，图像处理技术可以用于商品分类、商品搜索、商 品推荐等方向，提高电商平台的用户体验和销售转化率。例如， 在电商商品搜索中，使用图像识别技术可以实现基于图像的商品 搜索，让用户更加直观地找到自己需要的商品。 二、视频处理技术的应用 视频处理技术一般指对数字视频进行处理，通过数字信号处理、运动学模型、深度学习等方法，对视频进行分析、解释和处理， 达到提高视频质量、增强视频功能和实现自动化处理等目的。 在娱乐领域，视频处理技术可以用于视频剪辑、视频合成、特 效制作等方向，提高视频的观赏性和趣味性。例如，在影视制作中，使用视频处理技术可以实现复杂的特效和场景重构。 在游戏领域，视频处理技术可以用于游戏物理引擎、游戏渲染 引擎等方向，提高游戏的真实感和交互性。例如，在游戏物理引 擎中，使用视频处理技术可以实现逼真的物理模拟和碰撞检测。 在安防领域，视频处理技术可以用于视频编解码、视频增强、 物体检测等方向，提高安防系统的精度和效率。例如，在视频监 控中，使用视频编解码技术和物体检测技术，可以实现高清流畅 的视频录制和目标识别。 三、图像和视频处理技术的研究 视频剪辑毕业论文 视频剪辑毕业论文 随着互联网和数字技术的快速发展，视频剪辑作为一种新兴的艺术形式和传媒工具，越来越受到人们的关注和喜爱。本篇论文将探讨视频剪辑的定义、历史发展、技术特点以及对现代社会的影响等方面，旨在深入了解视频剪辑的本质和重要性。 一、视频剪辑的定义 视频剪辑是指将一段或多段影像素材进行编辑、处理和组合，以达到表达特定主题、情感或故事的目的。通过剪辑、调整画面、音频、特效等手段，创造出独特的视觉和听觉体验。视频剪辑可以是电影、电视剧、广告、音乐视频等各种形式，它是一种融合了艺术和技术的创作过程。 二、视频剪辑的历史发展 视频剪辑的历史可以追溯到电影的诞生。早期的电影是通过胶片的剪切和拼接来实现剧情的连贯和流畅。随着技术的进步，电影剪辑逐渐发展成为一门独立的艺术形式。20世纪80年代，随着数字技术的引入，视频剪辑开始进入大众视野。从此以后，视频剪辑逐渐成为一种广泛应用于电影、电视等领域的创作工具。 三、视频剪辑的技术特点 1. 剪辑软件的普及：随着计算机技术的快速发展，视频剪辑软件的普及和更新换代，使得剪辑变得更加简便和高效。剪辑师只需通过鼠标和键盘操作，就能完成复杂的剪辑任务。 2. 多媒体技术的应用：视频剪辑不仅仅是对影像的处理，还包括对音频、特效 等多媒体元素的处理。通过合理运用音频和特效，可以增强影片的表现力和感染力。 3. 非线性剪辑的特点：与传统的线性剪辑相比，非线性剪辑具有更大的灵活性和创造性。剪辑师可以随时调整和修改剪辑内容，实现对影片的精细控制。 四、视频剪辑对现代社会的影响 1. 传播力和影响力的增强：视频剪辑作为一种视听传媒工具，具有很强的传播力和影响力。通过视频剪辑，人们可以更直观地了解和感受世界各地的文化、风景和事件。 2. 创作力的释放和激发：视频剪辑为创作者提供了一个广阔的创作平台。任何人都可以通过视频剪辑软件，将自己的创意和想法转化为具有艺术性和观赏性的作品。 3. 娱乐和教育的结合：视频剪辑不仅仅是一种娱乐形式，还可以用于教育和学习。通过视频剪辑，教师可以将抽象的知识变得更具体和生动，提高学生的学习兴趣和效果。 总结： 视频剪辑作为一种新兴的艺术形式和传媒工具，正在改变人们的生活方式和思维方式。通过视频剪辑，人们可以更好地表达自己的创意和情感，传递信息和观点。随着技术的不断进步，视频剪辑的发展空间将会更加广阔。我们应该保持对视频剪辑的关注和研究，不断探索和创新，为这个领域的发展做出自己的贡献。 实时视频处理与图像处理技术研究 摘要： 实时视频处理与图像处理技术在现代社会中得到了广泛应用。 本文将从实时视频处理和图像处理两个方面进行研究，探讨其技 术原理、应用领域以及研究进展。通过对实时视频处理与图像处 理技术的研究，可以使我们更好地理解和应用这些技术，提高社 会生产效率和人民生活水平。 1. 引言 随着科技的快速发展，实时视频处理与图像处理技术不断创新 与进步。这些技术不仅仅应用于娱乐领域，如实时视频直播和图 像美化等，还广泛应用于安防监控、医疗影像、无人驾驶等领域。本文将对实时视频处理与图像处理技术进行深入研究，以期更好 地理解和应用这些技术。 2. 实时视频处理技术 实时视频处理技术是对采集到的视频数据进行实时处理和分析 的过程。首先，该技术可以对视频数据进行压缩和解码，以减少 数据的存储和传输成本。其次，实时视频处理技术可以实现视频 的实时编辑和剪辑，以满足用户对视频内容的个性化需求。最后，实时视频处理技术还能够进行视频内容的分析和识别，如行人检测、车辆跟踪等。 实时视频处理技术的应用领域非常广泛。在安防监控领域，实 时视频处理技术可用于实时监测和警报，通过分析视频数据，可 以实时检测出异常行为，并及时采取相应的措施。在医疗影像领域，实时视频处理技术可以支持医生进行手术操作和病情诊断， 实现远程医疗和医疗资源共享。此外，在无人驾驶领域，实时视 频处理技术可以实现车辆周围环境的感知和识别，从而帮助车辆 做出正确的决策。 目前，实时视频处理技术还存在一些挑战和问题。例如，数据 量庞大，对计算能力的要求较高；复杂的视频内容分析和识别算 法需要不断优化和改进；视频数据的实时传输和处理可能会面临 网络延迟等问题。因此，需要进一步研究和改进实时视频处理技术，以应对不断增长的应用需求。 3. 图像处理技术 图像处理技术是对图像数据进行处理和分析的过程。该技术可 以对图像数据进行滤波、增强、分割等操作，以得到更好的图像 质量和更多的图像信息。除了对静态图像的处理外，图像处理技 术还可以应用于实时视频处理中，对视频中的每一帧图像进行处理。 图像处理技术的应用领域非常广泛。在医学领域，图像处理技 术可以应用于医学影像的分析和识别，如肿瘤检测、器官分割等。在工业领域，图像处理技术可用于产品质量检测和机器视觉系统，提高生产效率和质量。此外，图像处理技术还广泛应用于数字媒 体领域，如图像编辑、虚拟现实等。 图像处理技术的研究进展主要体现在算法的创新和性能的提升上。随着深度学习和人工智能的发展，图像处理技术已经取得了 显著的进展。例如，卷积神经网络（CNN）被广泛用于图像识别 和分类任务，在图像处理领域取得了重大突破。此外，对于复杂 场景中的图像处理问题，研究者们不断提出新的算法和技术，以 应对挑战。 4. 实时视频处理与图像处理技术的结合 实时视频处理技术和图像处理技术可以相互结合，实现更复杂 和更高级的处理和分析任务。例如，可以将图像处理技术应用于 实时视频处理中，对视频中的每一帧图像进行滤波、增强等处理，以提高最终视频的质量和观看体验。此外，也可以将实时视频处 理技术应用于图像处理中，对连续的图像序列进行处理和分析， 以得到更全面和准确的图像信息。 视频制作毕业论文 随着互联网的发展和普及，视频已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。由此，视频制作也成为了一个繁荣的行业。视频制作是一项广泛的技术和创意工作，涉及到视频的拍摄、剪辑、以及后期制作等多个环节。本篇毕业论文将阐述视频制作的一些基础知识，重点讨论视频制作的过程中的一些关键技能和应用。 一、视频制作的基础知识 1.1 视频的基本概念 视频是由一系列的图像和声音组合而成的数字化的多媒体信息。在制作视频的过程中，摄像机采集了许多的帧，每个帧都是由图像和声音混合而成的，所以视频制作是图像处理和声音处理的结合。 1.2 视频制作的分类 根据视频的用途和制作的目的，视频制作可分为多种类型：宣传片、广告片、电视短片等等，视频的制作方式和流程因类型而异。 1.3 视频制作的软件 目前市场上有许多的视频编辑软件，如Adobe Premiere、Final Cut Pro、Avid Media Composer等。这些软件基于不 同的平台，有一些是 Mac OS 上的，有一些是 Windows 平台上的。这些工具提供了各种工具和功能，可以帮助视频制作人员轻松的进行视频编辑和制作。 二、视频制作的关键技能 2.1 拍摄技巧 视频制作中最关键的环节就是摄影。摄影不仅仅是和拍摄设备有关，还涉及到摄影师的技巧和创造力。摄影师需要掌握光影的运用、画面构图和镜头运动等技能。这些技能都能够帮助摄影师拍出优秀的画面。 2.2 剪辑技巧 剪辑是视频制作的一个重要环节。剪辑师需要根据创意和节奏将不同画面拼接起来，形成一个有情感和流畅的故事。在剪辑过程中，剪辑师需要精通各种剪辑技巧，如剪辑速度、剪辑过渡和颜色校正等。 2.3 色彩调节 视频的色彩是视频品质的重要因素之一，良好的色彩可以为观众带来极佳的视觉体验。视频制作者需要学会如何调整视频的色彩，让视频更加清晰明亮、自然，从而更好地传达故事的情感表达。 2.4 音频处理 视频处理 [摘要]：视频是对现实世界的真实记录，具有表现事物细节的能力,适合呈现一些对学习者比较陌生的事物.它的信息量比较大,具有更强的感染力. 本文探讨了数字视频技术在多媒体课件制作中的应用，着重从数字视频采集与压缩、数字视频编辑两方面进行了阐述。 [关键字]:多媒体数字视频处理非线性编辑视频转换字幕设计运动效果音频处理 Adobe Premiere Pro既是一个独立的产品，也是新推出的Adobe Video Collection中的关键组件，它是一个功能强大的影视作品专业编辑软件。 Premiere Pro 软件是革新性的非线性视频编辑应用程序，其强大的适时视频和音频编辑工具可让你对制作的各个方面进行精确地虚拟控制。利用Premiere Pro新增的Adobe字幕工具、基本的DVD制作工具、工具强大的音频工具以及MPEG编码工具，它进一步完善了包括扑捉、编辑直至最终输出整个数字视频编辑过程的全部功能，增强型用户窗口、新型专业编辑工具中内置跨平台的多种支持。 Adobe Premiere Pro提供了更强大、高效的增强功能和先进的专业工具，包括尖端的色彩修正、强大的新音频控制和多个嵌套的时间轴，并专门针对多处理器和超线程进行了优化，能够利用新一代基于英特尔奔腾处理器、运行Windows XP的系统在速度方面的优势，提供一个能够自由渲染的编辑体验。 视频转换是指一个片段结束时，播放图像转换为另一个片段。视频转换分为：视频之间的直接转换和特殊效果视频转换；视频转换的方法是一个片段以某种效果逐渐地换为另一个片段。Premiere Pro 提供了多达近百种的典型视频转换效果，虽然每个转换都是唯一的，但是控制图像的视频转换却有多种方式。两素材间最常用的视频转换方式就是硬切，从一个素材到另一个素材的直接变换。 在影片中加入说明性的文字以帮助观众理解影片的内容，这对于游记类的影片尤为重要，有的时候在拍摄影片的现场由于某种原因没有加入同步的解说，在后期制作的时候可以通过添加字幕来补充这一拍摄过程中的缺憾，还可使制作出来的影片更加完整。 要得到一幅图像的运动效果可以在拍摄的过程进行操作，但如果进入了后期的视频处理时，还需要获得某个图像的运动效果，有些人选择补拍的方式，这样常常会遇到实际的困难导致无法进行实景补拍工作；现在许多视频处理软件都可以通过控制图像的运动效果完成此操作。我们可以通过Premiere Pro 对视频素材进行多种运动效果的添加，设置素材的移动、旋转、变形和放大多种实际运动效果。 声音是视频作品不可或缺的一部分，很多节目都是视频和音频的合成。有些节目在后期编辑的时候，根据剧情都要配上声音效果，叫做混合音频。当节目播放的时候，视频和声音以同样的速度播放，实现了图像和声音的同步。对音频素材的利用，是制作影视作品过程当中相当重要的一个组成部分。 一、创建新项目： 1、启动Premiere Pro，在打开的窗口中单击[新建项目]按钮； 2、在弹出的[新建项目]窗口中设置项目的保存位置； 3、在[新建项目]的左侧窗口中选中“Standard 32KHZ”；计算机专业图片处理毕业论文
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