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作者簡介
目次
商品簡介
本書主要論述視頻幀率上轉換技術及其應用，詳細介紹了幀率上轉換技術的應用背景、基礎知識、實現方案以及其在視頻編碼、壓縮感知、數字取證等領域的應用。本書分成基礎篇、算法篇和應用篇，共11章，系統性地講解幀率上轉換技術的基礎知識、算法實現方案和應用。基礎篇由第1、2章組成，主要對幀率上轉換技術的應用前景、研究進展和理論基礎做出詳細綜述；算法篇由第3、4、5、6、7章組成，詳細描述了近年來幀率上轉換算法的最新研究成果；應用篇由第8、9、10章組成，介紹了幀率上轉換在視頻編碼、壓縮感知及數字取證領域的應用；第11章對視頻幀率上轉換技術進行了總結和展望。
作者簡介
李然，博士畢業于南京郵電大學信號與信息處理專業。2014年12月至今，任信陽師範學院計算機與信息技術學院講師、校聘副教授；2016年9月至2017年12月，于南京信息工程大學中美國際合作所從事博士後研究工作。2018年5月成為IEEE IES工業信息化技術委員會成員。目前，在國內外重要學術期刊發表學術論文三十餘篇，其中SCI檢索期刊15篇，EI檢索期刊8篇，申請公開國家發明專利十余項，其中授權2項。研究興趣有圖像與視頻處理、低複雜度視頻編碼、多媒體安全、深度學習、物聯網應用等，在包括Signal Processing: Image Communication、Sensors、Multimedia Tools and Applications、通信學報、電子與信息學報等國內外專業期刊發表論文二十餘篇，同時擔任IEEE Transactions on Industrial Informatics、Future Generation Computer Systems、Information Sciences、Pattern Recognition Letters、Computer Communications、Journal of Medical Systems等二十餘專業期刊的審稿人。
目次
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展現狀 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 基於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 基於三維遞歸搜索的前後向運動估計 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 計算複雜度 42
3.5 本章小結 43
參考文獻 44
第4章 基於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 計算複雜度分析 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 基於聯合運動補償的幀率上轉換算法 58
5.1 引言 58
5.2 運動補償幀率上轉換的數學模型 59
5.3 運動估計與候選運動向量集構造 60
5.4 聯合運動補償 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 基於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 基於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 計算複雜度分析 82
6.4 本章小結 83
參考文獻 84
第7章 基於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 計算複雜度 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 基於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 基於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字取證算法 123
10.1 引言 123
10.2 背景知識 124
10.2.1 幀複製篡改取證 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 週期性檢測 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
1.1 幀率上轉換技術概述 1
1.2 幀率上轉換技術的發展現狀 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 基於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 基於三維遞歸搜索的前後向運動估計 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 計算複雜度 42
3.5 本章小結 43
參考文獻 44
第4章 基於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 計算複雜度分析 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 基於聯合運動補償的幀率上轉換算法 58
5.1 引言 58
5.2 運動補償幀率上轉換的數學模型 59
5.3 運動估計與候選運動向量集構造 60
5.4 聯合運動補償 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 基於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 基於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 計算複雜度分析 82
6.4 本章小結 83
參考文獻 84
第7章 基於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 計算複雜度 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 基於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 基於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字取證算法 123
10.1 引言 123
10.2 背景知識 124
10.2.1 幀複製篡改取證 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 週期性檢測 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
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