基于感兴趣区域运动补偿时域滤波方法技术

本发明专利技术公开了基于感兴趣区域运动补偿时域滤波方法，该方法采用视频分割技术来得到感兴趣的区域ＲＯＩ，采用感兴趣区域ＲＯＩ的运动估计技术得到前景、背景的运动矢量树，采用边界判断的运动补偿技术得到每一个像素的运动轨迹，采用感兴趣区域的边界传递技术得到每一级低频帧的边界，采用基于感兴趣区域ＲＯＩ的运动补偿时域滤波技术来去除时域冗余。将原来的视频分成较为独立的两部分区域，对于每一部分可以单独进行处理，通过上述方法实现基于感兴趣区域内容的可伸缩视频编码。在码率较低时，对于人们所关注的内容区域可以分配更多的码率，使得前景区域内容更加清晰，以达到较好的观看效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于视频编码及网络传输领域，具体涉及基于感兴趣区域的运动估计和运动补偿时域滤波技术。
技术介绍
在互联网迅速发展的今天，人们对于视频流媒体的服务要求越来越高，传统的视频编解码方案在提供内容可伸缩方面很难满足用户需求的多样性。在一幅图像或视频序列中，一般来说人们真正关心的只是其中的部分内容，而在过去的视频编解码的标准中编码大部分都是基于帧的，即对于一帧图像中的所有内容都是采用相同的处理方式。这样会导致在低比特率时，整帧图像的质量都要受到限制。为此，基于感兴趣区域(ROI)的内容可伸缩编码的方式成为了研究的热点。其中的关键技术就是基于感兴趣区域的运动时域补偿技术，目前还没有较好的解决方案。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供基于感兴趣区域的运动补偿时域滤波方法，消除时域信息冗余。完成在最高分辨率下对图像和视频进行一次编码，允许根据用户指定内容要求从局部码流中解码，以提供在异构网络中任意感兴趣区域(ROI)的可伸缩编解码的解决方案。为了实现上述任务，本专利技术采用的技术解决方案是：包括以下步骤：1)对视频序列进行视频分割和跟踪得到感兴趣区域的边界；2)得到的边界将原始视频分为背本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于感兴趣区域运动补偿时域滤波方法，其特征在于：包括以下步骤：　１）对视频序列进行视频分割和跟踪得到感兴趣区域的边界；　２）得到的边界将原始视频分为背景和前景，进行感兴趣区域ＲＯＩ的运动估计得到背景和前景的运动矢量树；　３ ）将得到的运动矢量树通过感兴趣区域ＲＯＩ的运动补偿得到背景、前景中每一个像素的运动轨迹；　４）通过感兴趣区域ＲＯＩ的边界传递得到每一级低频帧对应的感兴趣区域的边界描述；　５）将得到的每一级感兴趣区域的边界和每一个像素的运动轨迹， 进行感兴趣区域ＲＯＩ的运动补偿时域滤波来有效的去除视频的时间冗余，同时获得时间的可伸缩性。

【技术特征摘要】
1.基于感兴趣区域运动补偿时域滤波方法，其特征在于：包括以下步骤：1)对视频序列进行视频分割和跟踪得到感兴趣区域的边界；2)得到的边界将原始视频分为背景和前景，进行感兴趣区域ROI的运动估计得到背景和前景的运动矢量树；3)将得到的运动矢量树通过感兴趣区域ROI的运动补偿得到背景、前景中每一个像素的运动轨迹；4)通过感兴趣区域ROI的边界传递得到每一级低频帧对应的感兴趣区域的边界描述；5)将得到的每一级感兴趣区域的边界和每一个像素的运动轨迹，进行感兴趣区域ROI的运动补偿时域滤波来有效的去除视频的时间冗余，同时获得时间的可伸缩性。2.根据权利要求1所述的基于感兴趣区域运动补偿时域滤波方法，其特征在于，所述的视频分割是利用手工标定或是图像分割算法，提取视频起原始视频帧中的感兴趣区域ROI，然后实施视频跟踪算法，最终将视频分为前景和背景。3.根据权利要求1所述的基于感兴趣区域运动补偿时域滤波方法，其特征在于，所述的感兴趣区域ROI的运动估计是对一个组帧GOP的前景与背景区域分别进行运动估计，对于前景部分来说，当作是一组新的区域图像进行处理，但是像素的具体位置取在整帧视频中的绝对坐标，对于背景部分来说，其运动估计作用范围为整帧视频，这样将分别得到前景和背景两棵运动矢量树。-->4.根据权利要求1所述的基于感兴趣区域运动补偿时域滤波方法，其特征在于...

【专利技术属性】
技术研发人员：毕重远，兰旭光，马雯，马政，王斌，薛建儒，郑南宁，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]