结合人眼对显著物体及运动目标的感知特性，提出了一种基于时域加权处理的视频质量客观评价方法。首先利用经典的结构相似性算法得出单帧图像质量分数，然后依据视频中图像组(GoP)不同类型帧失真对视频质量的影响程度对每一帧图像质量进行加权得到每个图像组的质量分数，最后分别利用显著性和时间感知信息对所有的图像组进行时域加权处理，并均衡二者的权重得出最终的视频质量客观评价值。在LIVE视频数据库上进行性能测试，实验结果表明，该方法与主观评价结果有较好的一致性，评价效果优于现有的典型模型。

机器视觉检测相比传统的坐标测量机具有成本低廉、检测速度快的优点。对以往的远心镜头的标定方法进行了对比研究, 提出了一种基于一组顺序图像并且简化外部参数的标定方法, 建立了远心镜头的模型, 考虑了镜头的三种畸变情况, 把复杂参数的矩阵求解转化为镜头参数的非线性最优化求解问题。通过实验标定测试, 远心镜头最佳测量景深为对焦点前后-9~8mm, 保证系统处于6 μm以内的精度范围, 获得的畸变系数等参数项可以为视觉检测系统提供重要的变换依据, 为建立高精度视觉测量系统建立了应用基础, 具有工业应用价值。

由于H.264/AVC采用的码率控制模型忽略了视频特性对初始帧量化参数(Initial Quantization Parameter, QP0)选择的影响, 本文提出了一种新的基于视频特性的QP0估计算法来提高H.264/AVC的码率控制精度。首先, 分析影响QP0的视频特性, 包括每像素比特数(bpp)、视频序列的复杂度和图像组(GOP)长度; 然后, 通过大量的测试仿真建立了QP0与bpp和视频序列复杂度之间的函数关系; 最后, 结合GOP长度对QP0的影响, 修正了QP0模型。实验结果表明: 相比JM12.2中的算法, 提出的算法使四分之一通用中间格式(QCIF)和通用中间格式序列重建帧的平均峰值信噪比(PSNR)分别提高了0.185 dB和0.144 dB; 码率控制误差的控制幅度分别提高了37.3%和11.2%; 序列中每帧图像间的质量波动均降低了约50%。该方法在提高重建帧质量的同时, 大幅度降低了码率控制误差, 有效地抑制了序列间每帧图像的质量波动, 获得了更优质、平稳的编码视频流, 并能很好地适应不同特性的视频序列。

可伸缩性视频编解码(SVC)系统是一种能够实现时间、空间、质量等可调节可伸缩的视频编解码技术。它是通过采用运动补偿时域滤波(MCTF)和运动估计(ME)技术结合有损编码及熵编码等技术,实现对视频序列进行成组编解码的任务。其中,如何更加有效地提高对时间相关性的利用以及如何根据视频性质进行自适应调节图像组(GOP)大小问题是提高系统编码效率的关键环节。文中通过采用一种利用时间信息的快速运动估计技术及对应的自适应GOP结构(AGS),有效提高了可伸缩性视频编解码系统的编码能力。