音视频节目的高倍率压缩与视频数字水印技术

来源 :浙江大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:1igang
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着多媒体数字化、网络互联和流媒体技术的飞速发展,使通过各种网络观看数字化的高质量的媒体节目成为可能,再加上Internet上丰富的媒体资源,在线收看节目越来越受网络用户的欢迎。然而,利用流媒体技术开发实际应用系统时会遇到较多问题,例如系统处理性能有限、网络异构性与多变性引起的网络延迟、抖动、丢包等现象和网络通信安全等问题。为此我们设计的实时流媒体系统能够根据网络带宽的动态变换,应用高倍率音视频压缩技术即时地调整视频数据率且保持音频数据的完整性与同步性。我们采用了一种能自适应网络带宽变化的MPEG-4视频码流切换算法,该算法能够动态检测网络带宽的变化,及时调整发送数据率,在带宽恶劣的情况下启用只传递关键帧,在带宽良好的情况下提高帧率,以此来保证系统的实时性。 另外,考虑到多媒体网络通信的安全性,我们加入了视频数字水印。数字水印是数字版权管理的有效方法,它的核心思想是利用各种掩蔽特性把版权信息添加至数字文件中,而不易被发现和破坏。视频水印技术是当前数字水印研究方向中的一个热点和难点,有其自身的特点与方法。在本系统中我们加入了视频水印,使得实时流媒体系统具有较好的通信安全性。采用的数字水印算法为在MPEG-4压缩视频流的IVOP帧色度DCT域和运动矢量中添加数字水印。该水印算法实时性好、复杂度低、鲁棒性强,特别适合实时流媒体系统的加密,以保证安全通信。 最后本文对系统的实时性、算法复杂度、数字水印鲁棒性和低带宽数据通信能力进行了测试,测试结果表明本系统具有较好的实时性和鲁棒性,能满足实际应用需求。并在TI-OMAP730开发平台上进行了软硬件的分析与系统设计,为在移动平台上实现本系统奠定了基础。
其他文献
背角无齿蚌(Anodonta woodiana)隶属于软体动物门,瓣鳃纲,蚌目,蚌科,无齿蚌属,在全球广泛分布。基于背角无齿蚌作为指示生物的贝类监测已成功评价太湖重金属、有机锡及有机氯等持续性污染物污染状况。然而,迄今基于贝类的生物监测(包括被动监测和主动监测)均依赖于采集野生资源。这就面临着样本的规格、年龄、生长率、发育程度等生物学因子以及污染暴露史难以控制;一定程度上会破坏野生贝类资源量,在某
提出了转炉炉口火焰温度信息辅助炼钢终点判断的新方法,温度反演用小波神经网络来实现的。实验系统由炉口火焰图像采集系统和数据分析处理部分组成,利用望远系统以及数字摄像系