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中文摘要：
项目提出一种新的基于对象和四叉树图像划分的运动和视差估计与补偿的单目、双目和多目分形视频压缩编解码方案。提出改进的分形视频压缩方法，相对于项目已提出的算法，压缩比提高近4倍，压缩速度提高近10倍，图像质量提高3-5dB，接近于H.264。提出基于对象的分形视频压缩算法，在压缩比和压缩速度上又有大幅度的提高。提出双目及多目分形视频压缩方法，相对于单目视频压缩方法，图像质量提高0.5dB左右，压缩比提高6%左右。开发了单目和双目分形视频压缩编解码的人机交互界面。提出新型的十字菱形搜索算法和十字交叉六边形搜索算法。提出基于H.264的内容自适应分数像素运动估计算法进行不同深度的分数像素运动估计，及时停止对编码性能贡献不大的分数像素运动矢量搜索；提出基于预测矢量的增强型菱形模板搜索策略，利用正方形模板的优点，减少搜索点数并进一步减少计算量。所提算法可以有效减少分数像素运动估计搜索点数，基本不影响解码图像质量并保持码率的稳定。提出一种新的基于定时段区域补偿的视频对象分割后处理算法，以及一种新的基于时域定区间记忆补偿的视频对象分割算法。提出一种对图像中逐点取阈值分割进行图像边缘检测的新算法。
结论摘要：
英文主题词fractal;multi-view video coding;object-based;motion estimation;video segmentation
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