面向视频监控的视频处理和编码技术

    随着社会发展和技术进步，视频监控系统已经广泛应用。面向视频监控的视频处理和视频编码技术也成为了多媒体领域的研究热门。

    本文分析和研究了监控视频的特点，指出视频监控系统中需要研究和解决的题目：噪声估计题目、视频去噪题目、用户感爱好区域题目。基于以上情况，本文主要在以下的三个方面做了研究：

    1) 首先本文对视频图像中的噪声进行估计，提出了基于三维差分的视频噪声方差估计算法。算法通过对视频像素做三维差分操纵去除视频真实信号的低频分量，并自适应选取三维差分值用于计算噪声方差估计值。实验结果表明：所提出的噪声估计算法相当有效，不仅在高质量图像和高噪声水平的情况都能给出较为正确的估计。

    2) 在低光照情况下，视频监控系统的视频噪声比较严重。视频噪声不仅影响了图像质量，而且严重影响编码效率。传统的视频去噪被看作是与视频编码相独立的过程，因此通常采用去噪--编码这样的级联系统处理含噪视频。去噪--编码系统计算复杂度高，并轻易造成视频模糊。本文提出一种结合时域滤波的视频编码方法，它可以直接对含噪视频编码，仅在编码器中增加少量的计算复杂度。该算法只需要简单地缩小残差就可以在编码器中嵌进了基于线性最小均方差估计的时域滤波器。算法相应地优化了编码器的率失真代价，使编码模式选择更公道。实验结果表明;对加噪视频编码时，该算法使AVS编码器的编码效率大幅提升，并且有较好的去噪效果。

    3) 本文分析和研究了现有的感爱好区域编码方法，提出了嵌进强制帧内编码块的视频编码方法。算法加大视频码流中I帧的间隔，从而降低码率，同时每隔固定帧间隔对感爱好区域强制帧内编码，使解码端能在接收强制帧内编码帧后正确解码感爱好区域，保证了感爱好区域的随机接进的延迟时间较小。实验结果表明：算法进步了编码性能和码流数据量的稳定性，从而有利于网络传输。