Video Object编码技术毕业论文(2)

矩形窗口分割法并不能体现VOP的具体形状信息。为了确认采用矩形窗口分割法的VOP的形状信息，就引入了形状编码技术。形状编码其实并不是什么新技术，它在计算机图形学、计算机视觉领域早有应用。而目前的视频编码标准中的位图技术其实就是形状编码的简单特例。位图采用矩阵的形式来表示二值（0或1）的形状信息，具有较高的编码效率和较低的运算复杂度。VOP的形状信息有两类：边缘信息和灰度信息。边缘信息用0、1来表示VOP的形状，0表示非VOP区域，1表示VOP区域。对于包含一定透明度的VOP区域，可以用灰度信息（取值0～255之间）来表示透明程度，其中0表示完全透明，255表示完全不透明。对于模糊边缘部分，可将其视为灰度信息从周围已知VOP区域的灰度值向0值的过渡区域，采用内插法确定其形状信息。

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