Picture Quality Assessment-Based on Rate Control for Variable Bandwidth Networks

The growing popularity of Internet applications and services has rendered high subjective video quality crucial to the user experience. Increasing needs for better video resolution and faster transmission bandwidths present challenges to the goal of achieving balance between video quality and coding cost. In this paper, we propose a Perceptive Variable Bit-Rate Control(PVBRC) framework for the state-of-the-art video coding standard High-Efficiency Video Coding(HEVC)/H.265. PVBRC allocates a bit-rate to a picture while taking a Comprehensive Picture Quality Assessment(CPQA) model and perceptive target bit-rate allocation into consideration. The CPQA model calculates the objective and perceptive quality of both source and reconstructed pictures by referring to the human vision system. The coding bit-rate is then dynamically allocated by the result of the CPQA model according to differences in picture content. In PVBRC, the quantization parameter for current picture encoding is updated by an effective fuzzy logical controller to satisfy the transmission requirements of the Internet of Things. Experimental results show that the proposed PVBRC can achieve average bit savings by 11.49% when compared with constant bit-rate control under the same objective and subjective video quality.     

HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法

针对高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)中帧内尺度模式选择计算复杂度高的问题,提出了一种HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法。基于图像的纹理复杂度,通过提前检测帧内预测块的绝对误差均值,选择预测块尺度类型,减少穷尽搜索代价计算过程。实验结果表明,该方法能够有效降低帧内预测块尺度模式选择的计算复杂度,在比特率平均提高3.09%的情况下,编码时间能平均减少29.87%,峰值信噪比平均提高0.031%。     

一种高效的H.264码率控制方法

针对H．264编码方案提出了一种实时的无需二次编码的比特分配和码率控制策略．在一个可以在模式选择前预测当前帧编码复杂度的码率模型基础上给出基于宏块条的码率控制策略，包括帧、宏块条的比特分配和量化级计算方法以及求取码率模型参数的自适应算法，并对场景切换进行了检测和处理．实验结果表明，与JVT提案中部分使用二次编码的码率控制方法JVT-E069相比，所提出的方法在相同条件下码率控制得更准确，并能获得较高的PSNR和主观视觉质量，特别在有场景切换的情况下PSNR可提高0．5dB．     

基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法

利用空间可扩展编码中的层间预测技术,提出了一种基于层间预测的空间可扩展帧内编码算法.对于空间基本层上的图像宏块,采用与H.264/AVC标准兼容的帧内编码方法进行编码.对于空间增强层上的图像宏块,除了本层中的邻块数据之外,进一步利用基本层上的对应宏块数据对其进行帧内预测编码.特别是在无法获取本层邻块数据的情况下,使用基本层上的对应宏块数据作为扩展数据源来预测编码,以提高编码效率.实验结果表明,与传统的单层帧内预测算法相比,本算法提高了增强层编码的信噪比,同时编码码率和计算复杂度基本不变.     

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.     

一种基于预测的矢量量化图像编码方法

为了提高图像编码效率,提出了一种基于预测的矢量量化图像编码方法．在编解码端设置维数和大小各不相同的两种码书．对于平滑区域,用较小的码书对输入矢量进行编码,从而加快图像编码速度和降低比特率;对于边缘区域,用较大的码书去量化当前输入矢量以保证图像质量．文中还提出了一种有效的码书设计方法以提高生成的码书的质量．仿真结果表明,相对于其它方法,文中所提出的矢量量化图像编码方法运算速度更快,在同样图像质量下降低了传输过程中所需的比特率．     

HEVC帧内率失真优化预测模式的并行流水线硬件设计

近年来，随着人们对视频数据需求的不断增加，视频的分辨率和帧率也在不断地提高，而实时视频序列的压缩编码速度往往受到帧率和分辨率的影响，分辨率和帧率越大，编码所需要的时间越长。为了实现更高分辨率和更高帧率的视频序列实时压缩编码，文中设计了一种新的帧内率失真优化预测模式的并行流水线硬件架构，该架构支持最大64×64编码树单元的帧内预测编码。首先设计了9路预测模式并行方案；然后，按照Z型扫描顺序实现以4×4块为基本处理单元的流水线硬件架构，并复用32×32预测单元的预测数据，用以代替64×64预测单元的预测数据，减少运算量；最后，基于该流水线架构，提出了一种新的哈达玛变换电路，用以实现高效的流水线处理。实验结果表明：在Altera Arria 10系列的现场可编程门阵列上，该9路模式并行架构仅占用75 kb的查找表和55 kb的寄存器资源，主频可以达到207 MHz，完成一个64×64编码树单元的预测仅需要4 096个时钟周期，最大能够支持1 080 P分辨率99 f/s全I帧的实时编码；与已有设计方案相比，文中方案能够用更小的电路面积实现更高帧率的1 080 P实时视频编码。     

基于小波变换的矢量量化快速编码算法

提出了一种基于均方误差（MSE）测度的矢量量化快速编码算法，算法利用小波变换的特点，合理地构造矢量，结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法和部分失真排除法，在搜索编码过程中，有效排除部分候选码字。实验结果表明，相对于穷尽搜索方法，计算量有明显降低，计算时间减少约97%。     

SAR原始数据BATCQ压缩算法

提出了一种结合传统的块自适应量化与网格编码量化对SAR原始数据进行压缩的方法(BATCQ).首先对SAR原始数据实施块自适应量化以减小数据的动态范围,然后对块自适应量化后的数据进行网格编码量化.该方法在考虑了SAR原始数据特性的基础上利用卷集编码和信号空间扩展来增大量化信号间的欧氏距离,进一步提高了量化增益.仿真结果表明,该方法在SAR原始数据的压缩中,取得了较好的量化和抗误码性能.     

矢量量化的一种快速编码算法

矢量量化的计算量主要在于搜索最近的码字,这也是矢量量化实用化的障碍。作者在该文中提出了一种不增加量化噪声快速编码算人实验结果表明,所提出的快速编码算法相对于穷尽搜索算法只需增加较小存储量,就将使小算时间可大大降低。     

一种有效的JPEG2000压缩率控制算法

JPEG2000是一种新型的图像编码标准,它具有优于JPEG标准的率-失真性能.但JPEG2000标准的压缩后率失真(PCRD)优化算法效率较低,尤其在低比特率时JPEG2000编码的熵编码部分(EBCOTTier-1)将有很大一部分计算浪费,因为许多经过编码的比特流在经过JPEG2000压缩码率控制算法后被截断丢弃.提出一种有效的压缩码率控制算法,它利用率-失真斜率的两个属性得到优化的截断点,不需要所有的编码过程,并给出了整个处理过程.与JPEG2000原有的PCRD算法相比,所提出算法可以快速搜索到优化截断点并可减少存储空间尺寸,还可获得与PCRD算法几乎相同的图像质量.     

基于VLC域的H.264/AVC视频流内容级认证水印算法

针对低比特率的H.264/AVC(Advanced Video Coding)视频流,提出一种新颖的基于VLC(Variable Length Coding)域的内容级的半脆弱水印认证算法.利用视频VLC域中I宏块的预测方式、CBP(Coded Block Pattern)块编码模式,自适应选取提取特征码的宏块,并根据子宏块上量化后系数的低频能量之间的关系,构建基于宏块级别的内容特征码;鉴于子宏块中拖尾系数的特点,通过修改拖尾系数的编码方式实现半脆弱认证水印的嵌入.实验证明,该算法能保持特征码嵌入前后视频良好的不可感知性以及视频流码率的基本恒定;能有效提高视频水印嵌入容量;可有效实现针对视频内容篡改的宏块级别的检测和定位.该算法可应用于视频内容鉴定,版权保护等领域.
     

H.264/AVC网络视频编码失真评估的比特流层模型

为了实现对采用H.264/AVC标准编码的网络视频质量的实时监测,提出一种评估视频编码质量的比特流层模型.该模型无需完全解码,只通过简单解析视频的量化参数、编码比特率以及运动矢量等信息评估视频流质量.首先,通过主观评估实验分析确定量化参数与视频编码失真的基本关系模型,然后利用量化参数和编码比特率预测视频的空间复杂度,利用运动矢量信息预测视频的时间复杂度,并结合空域掩盖效应和时域掩盖效应建立起一个能够反映人视觉特性的视频质量评估模型.实验结果表明,与解析码流的无参考网络视频质量评估模型相比,利用该模型得到的客观质量分数与主观质量分数的皮尔森相关系数提高了0.0160,均方根误差下降了0.0797.     

一种结合小波变换的矢量量化快速编码算法

研究了一种基于均方误差(MSE)测度的矢量量化快速编码算法。算法利用小波变换的特点，合理构造矢量，结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法、部分失真排除法和一些典型的小波系数的极性判断，在搜索编码过程中，有效排除部分候选码字。实验结果表明。相对于穷尽搜索方法，计算量有明显降低，计算时间减少约98％。     

基于场景检测的错误隐藏技术

提出了可以用于H.264/AVC解码器的基于场景变换检测的错误隐藏机制,首先利用H.264/AVC的快速准确的检测是否发生场景切换,根据场景切换检测结果对预测帧和I帧分别提出相应的时间空间自适应的错误隐藏方法. 实验结果表明,所提方法在错误隐藏的重构图像质量在主观感觉和客观PSNR定量上,都比通常的方法有明显的提高;与传统错误隐藏方法相比,本文的基于场景切换检测的错误隐藏机制鲁棒性高,更能适应的H.264/AVC更为复杂的多种应用场合.     

一种结合小波变换的矢量量化快速编码算法

研究了一种基于均方误差(MSE)测度的矢量量化快速编码算法,算法利用小波变换的特点,合理构造矢量.结合非线性插补矢量量化技术、矢量和值差法、部分失真排除法和一些典型的小波系数的极性判断,在搜索编码过程中,有效排除部分候选码字.实验结果表明,相对于穷尽搜索方法,计算量有明显降低,计算时间减少约98%.     

激光水下通信中图像数据压缩的模糊控制

提出了一种用模糊逻辑算法实时控制图像编码比特率的方法．研究了模糊集的建立及量化控制的模糊逻辑算法；确立了计算量化增益因子的模糊控制规则；设计了带有模糊控制的图像压缩系统．对20幅不同内容的图像进行实验，实验结果表明，所提出的模糊逻辑算法能够显著减少不同图像的编码比特率差别，具有推理量小、速度快、对不同图像有较强的适应性等优点．     

采用深度帧内跳过模式的3D-HEVC视频水印算法

考虑到目前针对3维高效视频编码标准的视频水印算法缺乏的问题,提出一种基于深度帧内跳过模式的视频水印算法.首先,分析深度帧内跳过模式的编码过程,并将该模式的4种预测类型分为垂直、水平两大类;其次,进一步分析帧内误差传播问题,对深度帧内跳过模式的预测类型与水印值不匹配的嵌入单元进行选择,以消除传播误差.最后,根据水印嵌入前、后的率失真代价变化来决定是否修改其预测类型.结果表明:在不同的量化参数下,平均每帧嵌入容量分别为649.567,340.155,173.286和58.130 bit,平均比特率变化分别为0.043%,0.046%,0.460%和0.018%.算法对比结果还表明:文中所提算法具有更大的嵌入容量,对比特率的影响更小,在对比特率影响小的同时具有一定的抗重编码攻击性能.     

Mode decision for H.264 down-scaling video transcoding

0 IntroductionBecause of the heterogeneous structure of today’snetwork,video compressedin one application may not besuitable for another application unless transcoding isadopted. For example , more and more portable deviceshave become capable of accessingthe Internet .Adistinctproperty of these devicesistheir small sizes .As a result ,the resolutions of these devices are usually low. Whenthese devices receive a highresolution video,it can’t becorrectly displayed. Astraightforward approach …     

一种新的H.264自适应帧层码率控制算法

本文提出了一种基于宏块亮度直方图差异(BH, Block Histogram difference)和带宽充裕度估计的H.264帧层码率控制算法。该算法使用基于BH的相对复杂度检测场景切换,并在各场景的开始阶段对当前信道带宽充裕度做出判断。之后在帧层码率控制中,根据基于BH的相对复杂度对各帧的目标比特进行加权调整。最后根据信道带宽充裕度的判断结果做进一步调整。仿真结果表明所提算法能够适应信道带宽和视频序列编码复杂度之间的不同关系,并在视频序列使用的信道带宽和压缩后的图像质量之间取得了比JVT-G012更好的平衡。