901 research outputs found

    Image-Dependent Spatial Shape-Error Concealment

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    Existing spatial shape-error concealment techniques are broadly based upon either parametric curves that exploit geometric information concerning a shape's contour or object shape statistics using a combination of Markov random fields and maximum a posteriori estimation. Both categories are to some extent, able to mask errors caused by information loss, provided the shape is considered independently of the image/video. They palpably however, do not afford the best solution in applications where shape is used as metadata to describe image and video content. This paper presents a novel image-dependent spatial shape-error concealment (ISEC) algorithm that uses both image and shape information by employing the established rubber-band contour detecting function, with the novel enhancement of automatically determining the optimal width of the band to achieve superior error concealment. Experimental results corroborate both qualitatively and numerically, the enhanced performance of the new ISEC strategy compared with established techniques

    Global Motion Estimation and Its Applications

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    In this chapter, global motion estimation and its applications are given. Firstly we give the definitions of global motion and global motion estimation. Secondly, the parametric representations of global motion models are provided. Thirdly, global estimation approaches including pixel domain based global motion estimation, hierarchical globa

    Efficient Coding of Shape and Transparency for Video Objects

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    Finite element based interpolation methods for spatial and temporal resolution enhancement for image sequences

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    Spatial resolution enhancement is a process for reconstructing a high resolution image from a low resolution image, whereas temporal resolution enhancement of encoded video aims of interpolating the skipped frames, making use of two successively received frames. In this thesis, a new image interpolation model, called the generalized image interpolation model , is developed in order to devise new techniques for spatial resolution enhancement of images, and temporal resolution enhancement of encoded video sequences. The interpolation model is based on the finite element method, and takes into account the unknown neighboring pixels, and therefore is capable of interpolating a collection of unknown pixels with an arbitrary shape, while providing a spatial continuity between the unknown pixels. Based on the generalized interpolation model, an edge-preserving iterative refinement scheme for spatial resolution enhancement of images is proposed. This scheme exploits not only the neighboring pixels whose values are known, but also takes into account those with unknown values. It is shown that the edge-preserving iterative refinement process maintains the smooth variation along a dominant edge in the up-scaled image. Simulation results show that the proposed scheme results in up-scaled images with subjective and objective qualities, which are better than those of the existing interpolation schemes. Further, the scheme is also shown to be capable of up-scaling an image by an arbitrary magnification factor, without resorting to extra steps, or the use of any conventional interpolation method. Next, error concealment-based MCI schemes are also presented for temporal resolution enhancement of encoded video sequences. These schemes are also based on the generalized image interpolation model, and need no pixel classification, thus reducing substantially the computational complexity. They are shown to be capable of concealing the errors in the homogeneous regions as well as in regions containing sharp edges. Experiments are carried out showing that the proposed schemes result in reconstructed frames having a better visual quality and a lower computational complexity than that provided by the existing techniques

    Construction de mosaïques de super-résolution à partir de la vidéo de basse résolution. Application au résumé vidéo et la dissimulation d'erreurs de transmission.

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    La numérisation des vidéos existantes ainsi que le développement explosif des services multimédia par des réseaux comme la diffusion de la télévision numérique ou les communications mobiles ont produit une énorme quantité de vidéos compressées. Ceci nécessite des outils d’indexation et de navigation efficaces, mais une indexation avant l’encodage n’est pas habituelle. L’approche courante est le décodage complet des ces vidéos pour ensuite créer des indexes. Ceci est très coûteux et par conséquent non réalisable en temps réel. De plus, des informations importantes comme le mouvement, perdus lors du décodage, sont reestimées bien que déjà présentes dans le flux comprimé. Notre but dans cette thèse est donc la réutilisation des données déjà présents dans le flux comprimé MPEG pour l’indexation et la navigation rapide. Plus précisément, nous extrayons des coefficients DC et des vecteurs de mouvement. Dans le cadre de cette thèse, nous nous sommes en particulier intéressés à la construction de mosaïques à partir des images DC extraites des images I. Une mosaïque est construite par recalage et fusion de toutes les images d’une séquence vidéo dans un seul système de coordonnées. Ce dernier est en général aligné avec une des images de la séquence : l’image de référence. Il en résulte une seule image qui donne une vue globale de la séquence. Ainsi, nous proposons dans cette thèse un système complet pour la construction des mosaïques à partir du flux MPEG-1/2 qui tient compte de différentes problèmes apparaissant dans des séquences vidéo réeles, comme par exemple des objets en mouvment ou des changements d’éclairage. Une tâche essentielle pour la construction d’une mosaïque est l’estimation de mouvement entre chaque image de la séquence et l’image de référence. Notre méthode se base sur une estimation robuste du mouvement global de la caméra à partir des vecteurs de mouvement des images P. Cependant, le mouvement global de la caméra estimé pour une image P peut être incorrect car il dépend fortement de la précision des vecteurs encodés. Nous détectons les images P concernées en tenant compte des coefficients DC de l’erreur encodée associée et proposons deux méthodes pour corriger ces mouvements. Unemosaïque construite à partir des images DC a une résolution très faible et souffre des effets d’aliasing dus à la nature des images DC. Afin d’augmenter sa résolution et d’améliorer sa qualité visuelle, nous appliquons une méthode de super-résolution basée sur des rétro-projections itératives. Les méthodes de super-résolution sont également basées sur le recalage et la fusion des images d’une séquence vidéo, mais sont accompagnées d’une restauration d’image. Dans ce cadre, nous avons développé une nouvelleméthode d’estimation de flou dû au mouvement de la caméra ainsi qu’une méthode correspondante de restauration spectrale. La restauration spectrale permet de traiter le flou globalement, mais, dans le cas des obvi jets ayant un mouvement indépendant du mouvement de la caméra, des flous locaux apparaissent. C’est pourquoi, nous proposons un nouvel algorithme de super-résolution dérivé de la restauration spatiale itérative de Van Cittert et Jansson permettant de restaurer des flous locaux. En nous basant sur une segmentation d’objets en mouvement, nous restaurons séparément lamosaïque d’arrière-plan et les objets de l’avant-plan. Nous avons adapté notre méthode d’estimation de flou en conséquence. Dans une premier temps, nous avons appliqué notre méthode à la construction de résumé vidéo avec pour l’objectif la navigation rapide par mosaïques dans la vidéo compressée. Puis, nous établissions comment la réutilisation des résultats intermédiaires sert à d’autres tâches d’indexation, notamment à la détection de changement de plan pour les images I et à la caractérisation dumouvement de la caméra. Enfin, nous avons exploré le domaine de la récupération des erreurs de transmission. Notre approche consiste en construire une mosaïque lors du décodage d’un plan ; en cas de perte de données, l’information manquante peut être dissimulée grace à cette mosaïque

    Distributed Video Coding for Multiview and Video-plus-depth Coding

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    Research and developments of distributed video coding

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    This thesis was submitted for the degree of Doctor of Philosophy and awarded by Brunel University.The recent developed Distributed Video Coding (DVC) is typically suitable for the applications such as wireless/wired video sensor network, mobile camera etc. where the traditional video coding standard is not feasible due to the constrained computation at the encoder. With DVC, the computational burden is moved from encoder to decoder. The compression efficiency is achieved via joint decoding at the decoder. The practical application of DVC is referred to Wyner-Ziv video coding (WZ) where the side information is available at the decoder to perform joint decoding. This join decoding inevitably causes a very complex decoder. In current WZ video coding issues, many of them emphasise how to improve the system coding performance but neglect the huge complexity caused at the decoder. The complexity of the decoder has direct influence to the system output. The beginning period of this research targets to optimise the decoder in pixel domain WZ video coding (PDWZ), while still achieves similar compression performance. More specifically, four issues are raised to optimise the input block size, the side information generation, the side information refinement process and the feedback channel respectively. The transform domain WZ video coding (TDWZ) has distinct superior performance to the normal PDWZ due to the exploitation in spatial direction during the encoding. However, since there is no motion estimation at the encoder in WZ video coding, the temporal correlation is not exploited at all at the encoder in all current WZ video coding issues. In the middle period of this research, the 3D DCT is adopted in the TDWZ to remove redundancy in both spatial and temporal direction thus to provide even higher coding performance. In the next step of this research, the performance of transform domain Distributed Multiview Video Coding (DMVC) is also investigated. Particularly, three types transform domain DMVC frameworks which are transform domain DMVC using TDWZ based 2D DCT, transform domain DMVC using TDWZ based on 3D DCT and transform domain residual DMVC using TDWZ based on 3D DCT are investigated respectively. One of the important applications of WZ coding principle is error-resilience. There have been several attempts to apply WZ error-resilient coding for current video coding standard e.g. H.264/AVC or MEPG 2. The final stage of this research is the design of WZ error-resilient scheme for wavelet based video codec. To balance the trade-off between error resilience ability and bandwidth consumption, the proposed scheme emphasises the protection of the Region of Interest (ROI) area. The efficiency of bandwidth utilisation is achieved by mutual efforts of WZ coding and sacrificing the quality of unimportant area. In summary, this research work contributed to achieves several advances in WZ video coding. First of all, it is targeting to build an efficient PDWZ with optimised decoder. Secondly, it aims to build an advanced TDWZ based on 3D DCT, which then is applied into multiview video coding to realise advanced transform domain DMVC. Finally, it aims to design an efficient error-resilient scheme for wavelet video codec, with which the trade-off between bandwidth consumption and error-resilience can be better balanced
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