基于端到端失真优化的无线视频联合编码方案

在无线视频传输环境端到端失真分析的基础上,针对H.264视频流建立了一种新的端到端失真模型.在使用LDPC信道编码方式与该失真分析模型的基础上,提出了一种基于端到端失真优化的联合信源信道编码方案.该方案根据当前无线信道的信噪比与信道带宽等状态信息,自适应地调节信源编码量化参数和信道编码码率,使端到端失真最小.实验结果表明,与固定码率编码相比,本文提出的联合信源信道编码方案可在不增加带宽的情况下显著提高视频传输质量.     

联合信源信道编码的分级编码视频网络传输

提出了在丢包网络传输过程中,针对精细粒度分级编码(FGS)视频流存在的数据重要性差异,利用前向纠错编码(FEC)对视频流提供非均匀保护.考虑采用一致的信源信道联合统计率失真模型作为约束,根据信道的传输带宽和平均丢包率,联合优化信源编码码率和非均匀FEC编码码率的分配.该方法应用于丢包网络的视频传输,可以根据网络传输条件的变化,自适应地分配信道编码码率,提高信道带宽利用率,增强视频的传输质量.仿真结果表明,所提方法对不同的信道条件具有较好的适应性,并且能够有效地提高视频传输的鲁棒性.     

实时视频传输的帧级别前向纠错信道编码

针对5G通信中低时延、高可靠传输需求,在视频编码传输系统中,给定传输带宽的条件下,提出了视频帧级别的应用层前向纠错(FEC)信道编码的优化方案.联合考虑视频有损压缩失真和信道丢包,选取量化参数(QP)和视频帧FEC码率,优化压缩和FEC编码的冗余分配,改进视频重构效果.又因视频重构图像组(GOP)中,帧内编码(I帧)和靠近它的帧间编码(P帧)具有相似的重要性,所以在给定QP后进一步提出帧级别的动态FEC方案,动态分配I帧和P帧的冗余.随机丢包的仿真传输系统结果表明:1)QP分别为25,30和40时,视频重构在QP为30时效果最好;2)当QP为30,丢包率(PLR)为5%时,相比于传统FEC方案,帧间动态FEC方案可有效提高视频峰值信噪比(PSNR);3)在实际高清需求中通过端到端传输的5G远程驾驶,表明所提出的动态FEC方案可保证路况视频的实时传输.     

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.     

一种用户码率偏好敏感的网络编码视频分发算法

无线网络用户拥有差异化的网络与视频接收设备,通过单一优化用户获得的下载速率,无法最终确保用户获得良好的视频质量. 多码率视频流编码基于一种多描述编码（MDC）,在MDC视频流中,由于各层数据以数据分片的形式传输,网络编码成为一种有效的视频分片传输机制. 从网络、用户兴趣、内容属性等角度分析用户对视频流码率的偏好,提出了一种用户码率敏感的流媒体数据传输算法. 实验表明该算法在用户偏好满足与降低网络消耗率上,优于已有研究. 在用户可以获得偏好码率的同时,保证了流媒体的连续性.      

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．     

H.264码率控制算法研究

码率控制作为H．264中的关键技术,带宽受限或存储容量受限的条件下,是影响H．246视频传输的重要因素。码率控制原理就是根据现有的传输条件在GOP层、Frame层和基本单元层分配目标比特数并因此改变量化参数,从而达到控制输出码流的目的。探讨了基于Lagrangian优化算法的编码控制模型的H．264编码器。     

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。     

面向监控视频内容自适应的通用视频编码量化参数级联

最新通用视频编码(VVC)标准测试模型VTM推荐的JCTVC-X0038量化参数级联方法未考虑监控视频的内容特性，编码效率低。针对这一问题，提出了一种有效考虑监控视频空时域内容特性的VVC量化参数级联方法(SCA-QPC)。基于VVC混合编码框架原理，理论分析得出时间层及监控视频的空时域内容特性是影响量化参数(QP)选择的关键因素，设计编码实验对理论分析结果进行验证；采用梯度和背景帧差分别评测监控视频的空域和时域特性，将梯度和背景帧差作为反向传播神经网络的输入，构建预测低时延结构时间层对应最优QP的模型；提出适用于VVC标准有效提高监控视频编码效率的量化参数级联方法。与当前最先进的JCTVC-X0038量化参数级联方法相比，对于所有测试序列，SCA-QPC对应的平均BD-rate为-4.26%。研究对于VVC编码框架中量化参数级联和码率控制模块的优化具有指导意义。     

基于二项式比特率计算模型的时变信道

针对H.264无线视频通信中的编码比特率问题,在一般的二项式计算模型理论的基础上,分析了比特率计算模型和均方差失真模型,并建立了编码比特率量化参数和宏块帧内刷新率的关系,提出了码率控制的新思想.该方法不仅能够在给定的网络带宽下,自适应地调整比特分配和量化参数,防止缓冲区的上溢和下溢,而且运用率失真优化求解方法精确地控制编码比特数,从而使帧内宏块级分配优化.     

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．     

基于压缩感知的视频信号采集观测值渐进量化算法

在基于压缩感知的视频信号采集中,观测值的量化方法会对重构质量产生重大的影响.为了设计一种性能较优的观测值量化方法,根据视频信号的帧间相关性和压缩感知的视频采集信号观测值特性,提出了基于压缩感知的视频采集信号观测值渐进量化算法.该算法将非关键帧观测值均匀量化后只传输若干不太重要的码平面,在重构端利用邻近的已解码帧通过运动估计生成该非关键帧的边信息帧,再通过观测得到该非关键帧观测值的估计,结合接收到的不太重要码平面信息,通过渐进量化的逆量化得到精确的观测值.实验结果表明:与均匀量化算法相比,文中算法在不增加编码端复杂度和不降低视频序列重构质量的基础上,能大幅降低码率;在相同码率下,不同序列获得的平均增益在0.5~2.0 d B之间,具有较高的率失真性能.     

基于遗传算法的物联网视频多跳中继无线通信路由技术改进

本文提出了适用于物联网视频多跳中继无线通信的实现能量预估的网络层叠协同路由交互寻访技术。该技术的前提是采用遗传算法设计轮询步进优化估值模型,依据估值模型计算节点感知距离和节点能量,结合无线大容量信号编码解调码过程建立层叠协同交互寻访体系,优化簇内、簇头节点的传输效能,实现用户层、网络通信层和感知层层叠路由的交互协同。经软件仿真和数学矩阵对比,该技术可较好地满足物联网视频等大容量感知数据的传输与处理,而且可以充分利用物联网层叠资源特别是感知层与链路层受限的运算、存储和能量等资源。     

高通量图像编码中的端到端量化参数优化方法

高通量的图像传输可以获得更多的图像细节信息.在传输带宽受限和图像间时域相关性很低的条件下,图像编码的输出受到实时性和码率两方面的约束.有损图像编码的量化参数对输出码率和图像质量都有非常重要的影响.该文不同于基于图像复杂性特征的量化参数确定方法,提出了端到端的卷积神经网络深度模型、直接从图像预测最佳量化系数的方法.考虑编码实时性和算法泛化能力,在Inria aerial image labeling dataset数据集上训练,得到了优化的网络结构.实验结果表明,该文提出的端到端量化参数预测方法相比较相位一致性参数、SATD、图像信息熵等图像特征参数方法,码率预测准确度相较线性回归方法提高了10.31%,相较多层感知器方法提高了8.57%.     

基于H.264的码率控制算法

为了更好地控制视频压缩码流的输出,该文基于最新的视频编码标准H.264提出一种改进的码率控制算法.该算法解决标准中原算法码率分配过于平均和不能充分利用已编码帧历史信息的问题.该算法引入内容复杂度因子使得码率分配更加准确,并在预测量化参数时引入量化参数调整因子,根据已编码帧的历史信息更准确地调整当前帧要使用的量化参数.实验结果表明: 与原算法比较,该算法在更能准确控制码率的情况下,视频输出序列的峰值信噪比平均提高0.23 dB, 取得更好的码率控制效果,便于接收端获得更加稳定的压缩视频流.     

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.     

网络视频质量包层评估模型研究

为了实现对网络视频质量的实时监测,提出一种包层视频质量评估模型.该模型无需对视频载荷信息进行解码,只通过分析视频包头信息评估网络视频的质量.首先,分析包头信息获取压缩码率、帧率、每帧编码比特数、丢包数目和丢包位置等信息,利用压缩码率和Ⅰ帧的平均编码比特数预测视频内容的运动特性,在此基础上结合视频帧编码类型及视频内容运动特性预测视频流的编码失真和丢包失真并最终建立包层质量评估模型.实验结果表明,相比国际标准G.1070模型和G.1070增强模型中的视频质量评价方法,通过该模型得到的视频质量与视频主观质量的皮尔森相关系数分别平均提高了0.087和0.065,同时均方根误差降低了0.219和0.164.该模型具有良好的性能,可以准确地评价网络视频质量.     

基于B样条小波的工业视频图像自适应压缩法

给出了一种基于B样条小波的工业视频图像自适应压缩方法,重点阐述了小波图像的目标区动态检测方案和自适应量化方案.同时给出了自适应码率控制模型,并提供了硬件实现平台.此方法能根据可用传输带宽自适应改变传输码率,达到充分利用带宽实时传输工业视频图像的目的.实践证明该方法简单、实时性好,码率可最低降为25 kb/s,能较好地满足极低码速率下工业视频监控图像的传输.     

基于Gauss混合模型的清浊音解码端恢复算法

清浊音(V/U)判决是低速率语音编码算法中的一个重要参数。该文利用Gauss混合模型(GMM)在语音解码端根据量化后的语音能量和线性预测编码(LPC)系数计算V/U后验概率,从而进行V/U判决恢复。带通浊音度系数(BPVC)也使用类似方法恢复。实验证明,即使在能量参数和LPC参数粗糙量化的情况下,该算法对全带V/U的恢复性能亦优于混合激励线性预测(MELP)算法中全带V/U分类器利用原始语音信号的分类性能,从而证明该恢复算法性能满足实用要求。该算法可以单独在解码端实现,从而节省了所有原来用于V/U信息量化传输的比特,可以进一步降低编码码率。     

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。