● 摘要
随着计算机科学和数字图像处理技术的迅速发展，各种各样的图像与视频编码方法也纷纷出现。分形图像与视频压缩方法基于分形理论，采用了全新的理论框架，是视频编码技术的未来发展热点之一。本文在分形图像压缩算法和视频压缩的典型方法基础上对分形视频压缩方法进行了深入的研究，并取得了一些成果，具体工作如下：1. 编写程序实现和验证了传统的基于环形预测映射（CPM）和非收敛帧间映射（NCIM）的单目视频分形编码算法。该算法在分形图像编码算法的基础上做了改进：匹配父块由过去同帧内的大尺寸块改为相邻帧内的同尺寸块，利用帧间相关性进一步提高匹配精度；在CPM和NCIM中修改了分形迭代的收敛约束条件，使得快速编解码成为可能。实验表明，本算法能够顺利实现视频编解码，但图像质量不足30dB，压缩比仅为H.264的1/4等，性能参数不理想。 2. 提出了单目的改进的分形视频压缩方法。研究了传统的方法后，本文提出了改进算法，包括：用更加有效的宏块划分规则替代传统的四叉树划分规则；简化了块的搜索策略和范围，极大的提高了计算速度；使用了类似H.264标准的I帧；减少重复计算等。实验结果表明，相比传统的CPM/NCIM方法，压缩比提高了近4倍，而压缩速度快了近10倍，图像质量提高了3-5dB，显著的提高了分形视频压缩算法的性能。3. 提出了基于对象的分形视频压缩算法。将基于对象与分形算法相结合，视频中的每个对象可以独立地进行编码，使得每个对象组成一个码流。实验表明，此方法简单有效，在压缩比和压缩速度上又有大幅度的提高，使分形视频压缩的应用具有更大的灵活性和实用性。4. 提出了双目及多目分形视频压缩方法。该方法在单目分形压缩编解码程序的基础之上，借鉴了MPEG-2双目视频压缩原理，采用了视差补偿预测与运动补偿预测相结合（DCP+MCP）的方法，并加以改造和优化，使之适用于分形视频压缩，成功实现了双目及多目视频压缩算法。经实验证明，该方法简单可行，对于单目视频压缩方法，图像质量提高0.5dB左右，压缩比提高6%左右。5. 将单目分形程序移植到DM642 DSP硬件开发板，验证了本课题算法在不同平台之间的通用性，并具体分析了存在的差距与不足，提出了改进的意见。