复杂度参量λ的H.264码率控制算法

为了更好地控制H.264的码流输出,针对H.264标准中码率控制方案提出一种基于λ参量的码率控制算法.该算法从另一角度定义了复杂度的概念,改善了标准码率控制方案中存在目标比特分配不准确和剧烈运动场景量化不准确的缺陷.实验结果表明:该算法在码率控制方面优于标准码率控制方案,使得输出的码流更加平稳;同时得到的视频图像的峰值信噪比也比标准算法平均高出0.25dB,便于码率的有效传输和在解码端得到更佳的解码视频图像.     

使用前景/背景区域率失真特性的码率控制方法

为提高视频编码器码率控制的性能,根据视频内容将视频帧划分成包含主要运动物体的前景区域和相对静止背景的背景区域,分析各区域的率失真特性,提出一种适用于H.264/AVC编码器的基于区域的宏块层码率控制方法. 比特分配中,根据宏块的区域信息确定加权因子,自适应地为重要宏块分配较大的目标比特预算. 不同区域使用对应参数的二次模型确定宏块量化参数(quantization parameter,QP),并以已编码宏块的QP为参考调整计算所得QP,以降低前景与背景区域间、相邻宏块间的编码质量波动. 宏块编码结束后,根据实际编码信息更新各区域的码率控制参数. 实验测试表明,提出方法能够有效降低实际码率与目标码率之间的相对偏差,提高编码效率和解码恢复视频的主观质量。     

移动无线互联网接入中视频编码码率的控制策略

建立了用于接入移动无线互联网的视频编码转换模型,提出了自适应运动矢量估值方法.将编码转换码率控制分为图像层控制和宏块层两级,首先对每帧图像的编码比特数进行预分配,然后采用小波变换系数来表征图像特征,为帧内不同特征的宏块选用不同的量化因子,提出一种新的码率控制策略.模拟实验结果表明该方法在视频图像质量没有明显失真的前提下,提高了视频编码转换速度;编码转换输出码流和编码转换缓冲区占用量较稳定,重建图像的信噪比得到明显的改善.     

基于梯度的HEVC帧内码率控制算法

在很多的视频应用中,压缩视频往往被限制在一定的信道带宽中,因此需将传输的码率控制在某个限定值,新一代视频压缩编码标准HEVC(high efficiency video coding)编码器引入了一种新的基于R-λ模型的码率控制算法,旨在降低比特估计误差。然而,HEVC的R-λ模型对于I帧的处理没有考虑视频内容复杂度,导致降低了该算法的性能。针对该问题,提出了一种基于R-λ模型的HEVC帧内码率控制算法,根据每个最大编码单元LCU(largest coding unit)的梯度去分配LCU的比特,这样可以使得比特分配更加准确。实验结果显示,所提算法在峰值信噪比(PSNR)基本不变的条件下,平均比特率误差控制在了0.018 5%。     

基于DCT系数分布特性的视频编码码率控制策略

根据缓存器的状态和信道速率为待编码帧在图像层上预分配目的的视频编码比特数,使用DCT系数分布特性来表征图像特征,继而为帧内每一具体宏块选定最佳量化因子,提出了基于DCT系数分布特性的码率控制策略。并分析了算法的复杂度,提出了改进策略。模拟实验表明,该码率控制策略能有效地减少、避免缓存器出现上、下溢的情况,而输出码率趋于稳定。提高重建图像的信噪比,并且在视频图像质量没有明显失真的前提下,改进了计算复杂度。     

基于运动估计的H.264/AVC BU层码率控制算法

为解决H.264/AVC视频编码标准中码率预测不准确的问题,基于JM80提出了一种改进的BU层码率控制算法.该算法假设编码复杂度均匀分布在图像宏块的每个点上,根据宏块运动矢量预测出下一帧的编码复杂度,进而预测出宏块的量化步长和输出比特数的关系,因而比JM80采用的模型更直接和准确.该算法同时采用基于Lagrange乘子法的率失真最优准则的比特分配策略.仿真结果显示出经该算法控制后的输出码率非常接近目标码率,且和JM80中方法相比,对所有测试序列都有明显的峰值信噪比(PSNR)增益.     

一种基于变换系数拉普拉斯分布的HEVC码率控制算法

基于变换后残差信号的拉普拉斯分布特性, 提出了一种面向高效视频编码(high efficiency video coding, HEVC) 的编码树单元(coding tree unit, CTU) 级码率控制算法. 首先, 研究了量化参数、拉普拉斯分布参数以及拉格朗日乘数之间的关系, 并建立了模型. 然后, 根据每个CTU 的变换残差的拉普拉斯分布特性动态调整其量化参数, 以获取高效的编码性能. 此外, 通过与帧级码率控制算法相结合, 获得了更加精确的码率控制效果以及良好的编码性能. 实验结果表明, 所提出的码率控制算法可以获得比HEVC标准提案JCTVC-H0213和JCTVC-K0103中所述码率控制算法更优的编码性能.     

场景切换下MPEG—2码率控制策略

通过研究输出缓存器码率控制策略,分析了码率控制策略能精确地控制码率及合理地分配码字的机制。结果表明,码率控制通过监视“虚拟缓存器”状态调节量化尺度因子,能保持实际帧编码比特数与预分配帧编码比特数一致,从而在恒定码率下,获得均匀的图象质量。针对场景切换所带来的影响,根据人眼对场景切换时图象质量降质不敏感的特性,提出了一改进的码率控制策略,原则是保持正常的码字分配,而降低切换帧的图象质量,从而使得后续     

并行视频序列MPEG-2编码的优化联合码率控制

针对数字电视广播以及视频点播(VOD)应用环境中的多路视频节目并行编码传输，提出了一种优化的联合分层码率控制模型。该模型吸取了基于TM5码率控制策略中采用全局图像编码复杂度的统计测度，在GOP(Group of Pictures)结构中建立多路视频序列并行图像合帧的统计编码复杂度测度；根据变换编码器的信源模型和各序列图像帧平均量化误差的码字预测，在图像层进行并行序列的联合码率分配。实验结果表明，各路视频节目图像质量趋于一致。     

一种帧内码率-量化模型及其应用

提出了一种面向H.264/AVC的帧内码率-量化模型。该模型考虑了编码帧的复杂度,能够准确地根据目标比特率为帧内编码帧选择正确的量化参数。基于提出的帧内码率-量化模型,给出了针对I帧的码率控制方案以及针对场景切换情况的码率控制方案。实验结果证明,与传统的H.264/AVC码率控制方法相比,两种方案的码率控制的精度和峰值信噪比都得到了提高。