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.     

H.264视频传输中一种改进的端到端失真估计模型

视频传输中端到端失真的估计可为视频编码与传输过程采用更为有效的编码与传输策略提供依据。通过分析包含错误掩盖的H.264视频传输的端到端失真过程以及图像结构相似性估计（structural similarity index measurement,SSIM）,给出了帧间错误继承系数估计值,并在此基础上推导出了一种结合一阶矩的端到端失真估计的递归计算模型。该模型可由原始视频序列特性及编码参数、传输系数给出端到端失真估计值,而无需统计编码器编码信息,进一步,通过引入失真反馈,可获得更准确的失真估计值。仿真实验表明,该模型在无反馈与结合反馈的情况下均能较准确地估计端到端失真。     

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。     

基于率失真优化的AVS-M关键参考帧选择算法

在综合分析AVS-M视频编码传输过程中扩散失真和掩盖失真的基础上,从像素级对端到端的视频传输失真情况进行了研究。采用了一种通用的传输失真度估算模型,根据该失真度估计模型,实现了一种无反馈的关键参考帧选择算法。通过评价选择不同参考帧情况下的端到端失真度期望,在编码器率失真框架内选择最合适的参考帧,使有损传输情况下解码端的失真度达到最小。有反馈信道条件下,提出了基于反馈的关键参考帧选择算法,在帧存开销不大的条件下,极大的提高视频传输的抗差错性能。实验表明,采用的失真度估计模型能够较好地适应AVS-M标准,可以较好地估计出端到端的失真情况。实验还显示,基于率失真优化的关键参考帧选择算法,在3-20%丢包率（128kbps）情况下,无反馈和有反馈关键参考帧选择方法较AVS-M标准,PSNR值分别提高了1.9~6.4dB和2.7~10.9dB,较大提高了AVS-M视频差错恢复性能。     

一种跨层自适应无线视频传输方法

针对实时视频传输对吞吐率、丢包率、时延等服务质量的要求,对无线信道下视频端到端传输的失真进行分析,提出了一种跨层自适应方法,在层间传递信息来协调各层的工作过程,对物理层、链路层和应用层联合优化设计,适应无线信道的变化,获得信源失真和信道失真之间的平衡,使总失真最小.仿真结果证明,在一般信道信噪比的情况下,该方法较之单独使用自适应调制编码或者自动请求重传,在视频恢复质量上得到改善,峰值信噪比提高了0.8~1.0 dB.     

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．     

多信道无线多跳网络中视频流的跨层优化

为提高视频流在多信道无线多跳网络中的传输质量,提出了一种分布式的跨层优化算法.首先对信道分配、干扰、带宽分配、延时分配和视频传输失真进行了数学建模,然后基于凸规划和拉格朗日对偶分解理论,在视频流端到端延时限制下通过调整信源编码速率、链路带宽、链路平均延时上限及射频和信道分配来最小化总的视频流失真.理论分析和数值仿真表明,所提出的分布式跨层优化算法可以收敛到全局最优解.     

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.     

有损信道中的差错复原视频编码

在有损信道中,由于前向差错编码的有效性急剧下降,因此对于高突发有损信道,信源和信道的比特率控制优化成为一个挑战.提出了一种有效针对差错恢复的视频自适应编码,通过自适应调整帧内编码更新,优化了视频源比特率失真控制.针对无损和有损信道的差错恢复,进行了理论分析,并且实验模拟了视频样本序列.实验结果验证了理论分析的正确性,同时也表明该方法十分有效.     

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。