面向应用层QoS的实时视频优化码率控制

基于传统视频信源编码在应用层QoS的联合信源信道优化，研究了信源编码和信道编码之间合理分配带宽以及信道与信源联合编码下的有效码率控制问题．依据视频编码的实时可变帧率下的VBR视频网络传输信道模型，提出了网络接入带宽统计复用基础上的优化信道码率分配；根据信道传输失真，推导出基于图像帧的全局信源信道联合失真估算递归模型，按照模型运算率失真优化下的跳帧参数和帧内宏块刷新率，实现整体的图像编码质量优化控制．相对于普遍采用的基于宏块的局部优化控制策略，所提出的优化码率控制策略能获取更一致的图像质量和更高的性能增益．     

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。     

基于像素递归失真估计的率失真优化模式选择算法

为了改善视频数据在差错信道上传输的鲁棒性,结合H.264/AVC标准的多模式划分特点,提出了一种基于像素递归失真估计的率失真优化模式选择算法。该算法针对H.264/AVC中的多种帧内和帧间预测模式,对像素的递归失真估计方法进行改进,准确估计了差错环境下的视频失真,并采用二次率失真模型预测运动补偿编码的总码率以进行运动估计,最后运用率失真优化模型进行编码模式判决。实验结果显示,相对于H.264参考软件的模式选择算法,该算法提高了视频的差错恢复性能,能有效改善视频传输的鲁棒性。     

面向H.264SVC空域-时域可伸缩编码的码率分配算法

提出一种面向H.264 SVC空域时域可伸缩编码的码率分配算法。通过对SVC编码过程的分析,设计了一个两阶段基于模型的码率分配算法框架。在每一阶段中沿空域或时域可伸缩性方向上,码率分配问题都被描述为一个优化问题进行求解。在充分挖掘层次间相关性的基础上,提出空域、时域视频层的失真和码率模型。利用所得到的率失真模型,使用拉格朗日乘数法,求取该分配问题的最优数值解。实验结果表明,新的率失真模型所提供的高效码率分配算法,大幅度提高了现有参考代码JSVM的性能,其编码效率平均增益达1.22 dB。     

面向H.264 SVC空域-时域可伸缩编码的码率分配算法

提出一种面向H.264 SVC空域?时域可伸缩编码的码率分配算法。通过对SVC编码过程的分析, 设计了一个两阶段基于模型的码率分配算法框架。在每一阶段中沿空域或时域可伸缩性方向上, 码率分配问题都被描述为一个优化问题进行求解。在充分挖掘层次间相关性的基础上, 提出空域、时域视频层的失真和码率模型。利用所得到的率失真模型, 使用拉格朗日乘数法, 求取该分配问题的最优数值解。实验结果表明, 新的率失真模型所提供的高效码率分配算法, 大幅度提高了现有参考代码JSVM的性能, 其编码效率平均增益达1.22 dB。     

视频编码中Lagrange乘子自适应调整算法

为改进视频编码算法的率失真性能,提出了一种应用于视频编码率失真优化算法中的Lagrange乘子自适应调整算法。该算法以信源数据的统计分布为理论基础,将视频编码序列的变换系数方差引入到Lagrange乘子的计算过程中来,使得Lagrange乘子的取值可以根据图像内容变化特性进行自适应的调整。实验结果证明,与传统的Lagrange乘子的取值算法相比,该算法可以取得更好的率失真性能,尤其应用在低码率的视频序列中效果更为明显,同等码率下可以将峰值信噪比提高0.1～0.2 dB。     

一种基于H.264/AVC的宏块级码率控制优化算法

为了在网络带宽和延迟的限制条件下获得持续稳定的视频编码质量,提出一种优化的宏块级码率控制算法.这种算法基于平均绝对误差(mean absolute difference,MAD)线性预测模型和二元率失真模型,充分利用视频序列的时空相关性,有效降低了MAD预测复杂度和目标位率与实际位率的误匹配率.大量实验结果表明,与JM8.6中的码率控制算法相比,提出的算法大大降低了编码时间,能够实现位优化分配和输出码率的精确控制.     

高效视频编码中帧内码率控制改进算法

针对失真漂移现象造成码率拉格朗日因子(R-λ)模型编码效率低的问题,提出一种考虑区域间失真关联性的高效视频编码(HEVC)帧内码率控制改进算法。首先根据帧内预测编码原理,对编码区域间的失真关联性进行分析,得到漂移的失真、当前失真与总失真之间的关系;然后利用编码像素值、参考像素值和参考像素重构值,准确地预测出漂移的失真值;最后结合传统的R-λ模型,获取基于失真漂移的拉格朗日因子λ,继而建立更准确的R-λ模型。实验结果表明,与原始的帧内码率控制算法相比,在相同的码率下所提算法可将编码码率平均降低1.7%,重构视频的峰值信噪比平均提高0.1 dB,证明所提算法的编码效率得到提升,且编码时间增幅非常小。     

码率控制中的率失真优化

尽管码率控制本身不作为视频标准的一个组成部分,但有效的码率控制机制对于视频编解码应用系统来说是一个必不可少的组成部分.因此,几乎每一个视频标准都相应有自己的一个或者多个码率控制策略.本文详细介绍了H.264/AVC中运用拉格朗日方法进行率失真优化的算法.它提供了一个有效的途径来选择最佳编码参数,使得在编码比特率和图像失真之间达到一个恰当的折中.     

一种改进的HEVC编码单元划分方法

针对高效率视频编码(HEVC)帧内预测中的率失真优化(RDO)算法计算复杂度高的问题,该文提出了一种基于统计学的率失真优化的改进方法。通过对不同量化参数的率失真代价概率分布图产生的阈值进行统计,得到最大编码单元(LCU)划分过程中不同深度的阈值方程,并利用该阈值提前终止编码单元的划分从而达到降低计算复杂度的目的。实验表明该文所提出的改进方法与HEVC的测试模型HM10.0相比,在保证视频质量和码率基本不变的前提下(码率仅增加了0.5%,Y-PSNR只降低了0.019d B),减少了26.7%的编码时间,提高了编码效率。     

视频编码中的一种率失真模型研究与实现

使用基于块的预测编码产生的视频流对包交换网络及无线网络中的传输错误异常敏感。如果能够在编码时准确估计出失真度，从而在率失真（R—D）优化的条件下选取最优的编码模式，就可以保证最佳的解码效果。研究了一种端到端的通用率失真模型，按照视频包在网络信道上传输的实际情况，通过对可能产生失真的几部分，包括编码器量化失真、网络传输失真及解码器掩盖失真，分别进行计算并应用于最新的视频编码标准H．264之中。实验表明，通用率失真模型能够较好的估算出从编码端到解码端的失真度，得到较好的编码效果。     

基于JPEG2000的高效率控制算法

基于JPEG2000编码器的传统实现中存在大量计算冗余,使得编码器的实现需要大量编码时间和存储空间,提出了一种基于JPEG2000标准,高效、快速搜寻最优码流截取点的率控制算法.在对数域中对率失真斜率进行快速比较,从而避免了斜率浮点模式的运算;设定了编码顺序和位平面编码控制门限,从而进一步快速搜索最优码流截取点,降低在甚低比特率编码初期存在的冗余.该算法大幅度减少了编码所需的运算量和时间,尤其是在低码率情况下,提高了编码效率,且获得了与原始算法基本相同的高压缩性能.     

丢包网络中鲁棒的视频码率控制算法

在率失真统计分析的基础上，提出了一种丢包网络中联合控制图像级量化参数和最佳宏块编码模式选择的优化算法．该算法克服了以往码率控制方法和误码复原技术互不关联的弊病，利用Lagrange数乘理论，在给定的受限码率下求得最优的图像量化参数和帧内刷新率，使得视频信源编码和信道传输总失真最小．实验结果表明，本算法能够获得比传统算法更高的性能增益．     

Joint mode selection and rate control for video transmission over packet loss network

In this paper, we first present a statistics analysis of the picture distortion caused by quantization, channel errors and subsequent error propagation, and propose rate-distortion (R-D) estimation models which are functions of two parameters, i.e. quantization step and intra refreshing ratio. Second, based on our proposed R-D models, a joint optimal quantization step and intra refreshing ratio selection algorithm is developed by using Lagrange multiplier theory. Next, a novel rate control algorithm, combined with macroblock (MB) coding mode selection, is proposed. The algorithm focuses on bit allocation at group of pictures (GOP) level and picture level to improve the encoding quality, and the MB mode selection addresses improving the local subjective quality within a picture. Finally, extensive simulation resultsshow that our algorithm can make the encoder adapting itself in time to the variation of the channel band-width and significantly improve the end-to-end video quality over packet loss network.     

基于H263/TMN8的前后景码率分配及控制

在H263ZI‘MN8的控制技术基础上，提出可控的前后景码率分配算法、前景区优先编码策略以及优化的量化编码次序．可以仅使用一个控制参数来控制前后景的码率分配，并且编码后码流仍符合标准I-t263码流．试验结果表明，该算法在低比特率的情况下视频图像的主观质量要优于TMN8，非常适合窄信道视频通信的应用．     

基于视觉特性的H.263码率控制策略

提出了一种新的Ｈ．２６３码率控制策略。该策略利用人眼对图像低频分量比对高频分量敏感的特性,先对图像进行预处理,去掉部分高频分量,并在量化时引入视觉特性因子以加大图像复杂区的量化而减小图像平坦区的量化。     

Joint Source-Channel Bit Allocation Based on Expected End-to-End Distortion Model

An adaptive joint source channel bit allocation method for video communications over error-prone channel is proposed.To protect the bit-streams from the channel bit errors,the rate compatible punctured convolution(RCPC)code is used to produce coding rates varying from 4/5 to 1/2 using the same encoder and the Viterbi decoder.An expected end-to-end distortion model was presented to estimate the distortion introduced in compressed source coding due to quantization and channel bit errors jointly.Based on the p...     

GOP-Level Bit Allocation Using Reverse Dynamic Programming

An efficient adaptive group of pictures(GOP)-Ievel bit allocation algorithm was developed based on reverse dynamic programming(RDP).The algorithm gives the initial delay and sequence distortion curve with just one iteration of the algorithm.A simple GOP-level rate and distortion model was then developed for two-level constant quality rate control.The initial delay values and the corresponding optimal GOP-level bit allocation scheme can be obtained for video streaming along with the proper initial delay f...     

基于H.264感兴趣区域平稳视频主观质量的码率控制

为提高低延时低码率条件下的视频质量,提出一种H.264帧层和宏块层的码率控制算法,实现平滑主观质量和平稳缓冲区波动的一种新的权衡。帧层采用比例-积分-微分算法进行帧层码率分配;在宏块层建立一种新的基于运动外推的编码复杂度传播模型,在保证感兴趣区域具有平稳质量的前提下,在感兴趣区域和非感兴趣区域之间进行比特分配;在各区域中,根据编码复杂度传播模型,基于率失真优化选择宏块量化参数。仿真结果表明:和传统JM算法相比,感兴趣区域的质量波动可减少达35.5%～57.1%。该算法在保证较低缓冲区波动的前提下,具有平滑的主观视频质量。