Video Object编码技术
基于小波变换的VOP分割 基于矩形窗口的VOP分割依旧存在"块效应"问题，而基于小波变换的VOP分割则可以很好的解决这个问题，而且由于这种分割方法的本身就包含了VOP的形状信息，所以无需另对形状信息进行判别与编码。基于小波变换的VOP分割方法是目前最为活跃的视频编码课题研究领域，各种算法不断的被发表，但基本上可以划分为两类方法：
1、利用图像灰度特征分割：不同的图像具有不同的灰度分布，利用小波变换，将图像变换到小波域，产生各层、各子带图像。小波变换后，大部分的能量是集中在低频子带图像上，即大面积的平均灰度区域信息主要在低频子带图像中体现。根据信息论的原理，确定多个灰度阈值，可以将具有不同灰度的VOP从低频子带图像中分离。同时再利用高频子带图像以及模糊数学模型，确定每一个VOP的边缘信息。利用图像灰度特征分割的小波变换，是沿扫描方向的单方向变换。
2、利用图像纹理特征分割：纹理是一种局部特征反复出现的结果，它体现了图像的局部频域信息。对于一幅数字图像，进行多方向的小波变换是可行的，比如对一帧画面进行垂直方向或对角线方向的小波变换。经过多种小波变换后可得到不同方向的各子带图像，它们各自蕴涵着不同纹理的局部频谱信息和纹理走向等信息。对具有相同频谱特征的图像局部进行聚类分析，并根据纹理频谱和纹理走向确定该聚类的纹理边缘。根据信息论原理和运动估测，将运动矢量具有相关性的聚类二次归类于不同的对象（即VOP），并影射成不同灰度显示。多级小波变换的结果最多可线性的影射成0～255灰度级显示。进行小波变换的方向越多，各方向的夹角越小，图像分割也就越准确，但计算量也随之迅速膨胀。根据局域纹理中心频率的变化自适应地选择小波变换的级数（几个方向的变换）和方向，有助于在图像分割的准确性和计算量之间达到平衡。正如本文前面所述，人眼捕获图像信息的本质?quot;轮廓－纹理"，故基于多方向小波变换的提取图像特征、分割纹理图像的方法符合人眼视觉生理的特点，是纹理图像分析的重要发展方向。
无论是哪一种方法，当得到不同VOP的不同灰度表示之后，通过类似于键技术的多通道处理，即可得到多个原始的彩色VOP。目前实验表明，基于小波变换的图像分割在边界上仍有些模糊，但总体效果还是相当满意的，达到了分割纹理图像的目的。
VOP运动信息编码和运动补偿 人眼在观看图像时，会自动跟踪人所感兴趣的VOP。即人看的不是时间轴上的信息，而是VOP的运动轨迹---光流轴上的信息。光流轴是VOP上的一点在活动图像上的运动轨迹，它在不同的帧中位于不同的空间位置，其意义在于：VOP自身的各种变化都将映射于光流轴上的一点。光流轴信息的独立编码将带来诸多好处：（1）在编码时，对于刚性VOP，由于它在运动中不会发生形状和纹理上的变化，故该VOP只需要完成一次采样、编码，而后就只需发出几个运动矢量指明它的光流轴即可；对于非刚性VOP，只需在发生变化时才需要重新采样、编码，这就使得不同的VOP采用不同的VOP帧频成为可能，将编码的数据率最低限度的降低。（2）VOP在运动中的各种变化都将"留迹"于光流轴，当在进行运动补偿时，比如不同制式之间的转换或者慢动作的制作，就可以根据光流轴映射信息，采用内插法得出时间轴上某一确定点的VOP状态，达到无损转换的目的。（3）在时间轴上，简单的将一个图像序列的两路信号叠加，随即噪波和图像的活动部分都得不到增强；若在光流轴上进行信号叠加，活动图像的降噪问题就得到了简单解决。
VOP的运动估测是指：分析两个或更多帧上的VOP，确定光流轴，以判断下一帧中VOP可能出现的位置。VOP的运动补偿是指：根据VOP光流轴的取向和光流轴上VOP自身变化得映射信息，矫正VOP在时间轴上的运动矢量。运动预测和运动补偿技术可以去除图像信息中的时间冗余成分，VOP的运动信息编码可视为从像素向任意形状的VOP的延伸。
纹理编码 在已得到实际应用的MPEG-4中，VOP的纹理编码基本上仍采用基于8×8像素块的DCT方法，有3种模式：帧内编码模式(I-VOP)、帧间预测编码模式(P-VOP)和帧间双向预测编码模式(B-VOP)。编码时，对于完全位于VOP内的像素块，则采用经典的DCT方法；对于完全位于VOP之外的像素块则不进行编码；对于部分在VOP内，部分在VOP外的像素块则首先采用图像填充技术来获取VOP之外
《Video Object编码技术(第2页)》
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