基于自适应冗余数量和参数估计的容错编码

针对视频流在通过易错信道传输时丢包和延时导致的降低接收端的视频质量问题,为了提升视频流的容错性能,提出了一种快速容错编码策略,对每个主要帧自适应地编码多个冗余帧,并且进一步提出了快速多冗余帧数量计算的方法.利用实验数据得到失真和码流消耗的函数,使用编码参数来快速估计率失真代价值,进而根据失真模型对具有不同冗余帧计数的冗余帧的编码参数进行限制.由于序列相邻帧的特征具有相似性,因此使用临近帧的编码参数及失真和码流消耗对统计模型进行更新.最终通过利用失真和码流消耗的统计模型,分析冗余帧数量对总体端对端率失真代价的影响,以此选择优化的冗余帧数目和编码参数.实验结果表明:该算法与自适应调整编码参数的冗余帧编码的算法相比,峰值信噪比平均提高约1dB,具有更好的端对端视频传输质量.     

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.     

基于率失真代价的快速帧间编码模式确定算法

介绍了率失真函数在视频编码中的应用,基于率失真函数代价值,提出一种帧间编码快速模 式确定的算法,基于本序列各类编码模式的率失真函数代价动态统计值,分别在SKIP模式和帧间IN- TER编码8×8块尺度和4×4块尺度间插入两层判定阀值,提前判定宏块的编码模式和帧间编码宏 块内部划分模式,减少了不必要的穷尽试探计算率失真代价．且阈值的选取具有时变、适应图像序列、 计算简单性．实验证明,在对图像质量影响极小的情况下,编码速率提高20％～30％左右．     

基于视频编码流的视频传输端到端失真度估算

研究了基于信源量化、信道错误和差错隐藏的视频传输端到端失真问题.提出了一种基于视频编码流结构的端到端失真度估算方法.采用帧间递归,以宏块为单位根据信道平均误比特率和视频编码信息在编码器端实时估算端到端失真.仿真结果表明,对于绝大部分视频测试序列,在不同信道误比特率下,该方法模型估算的平均相对偏差小于8%,平均绝对偏差控制在0.9 dB以内,准确度高,为基于率失真或联合功率率失真优化中的失真估算提供一个有力的工具.     

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。     

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．     

应用多恰可感知失真等级的视频感知编码

为了对视频编码中的视觉感知冗余进行充分挖掘,提升视频的主观质量,根据人眼感知特性对视频内容进行分类,建立了一种更符合人眼感知的多恰可感知失真等级视频感知失真测度模型,并将其应用于高效视频编码(HEVC).通过改善传统编码器的比特分配方式,对帧内编码帧与帧间编码帧分别进行处理,根据重分配的比特更新量化参数(QP),实现了视频感知编码.实验结果显示:与HEVC标准测试模型(HM)中的方法相比,提出的算法能够在近似同等的码率下获得更好的视频主观质量.     

H．264／AVC帧内4×4块预测模式选择算法研究

H．264／AVC是新一代的视频编码标准,其采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率。但由于H.264／AVC帧内预测模式较多,使帧内预测的计算复杂度大幅提高。在详细分析帧内预测模式选择过程的基础上,提出了一种率失真优化（rate distortion optimization,RDO）模式下的快速Intra_4×4模式选择算法。实验结果表明,该算法缩小了模式搜索范围,从而大幅度降低帧内预测的复杂度,并且基本保持了H．264／AVC的编码性能,同时对空间变化较快的视频序列算法性能更为有效。     

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。     

率失真优化在H.264预测编码模式选择中的应用

文章论述信息率失真理论,在平均失真度D约束下,通过构造拉格郎日代价函数求解率失真R-D代价值.在H.264帧内、间预测编码模式选择中,采用率失真优化方法,选择率失真R-D代价值最小的模式为最优预测编码模式.通过H.264/AVC参考软件JM12.4,从峰值信噪比PSNR、码率bitrate和编码时间time 3方面分析预测模式选择中使用和未使用率失真优化方法对视频序列编码性能的影响.     

H.264/AVC帧内4×4块预测模式选择算法研究

H.264/AVC是新一代的视频编码标准,其采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率.但由于H.264/AVc帧内预测模式较多,使帧内预测的计算复杂度大幅提高.在详细分析帧内预测模式选择过程的基础上,提出了一种率失真优化(rate distortion optimization,RDO)模式下的快速Intra_4×4模式选择算法.实验结果表明,该算法缩小了模式搜索范围,从而大幅度降低帧内预测的复杂度,并且基本保持了H.264/AVC的编码性能,同时对空间变化较快的视频序列算法性能更为有效.     

基于有损率失真优化的AVS—M帧内更新算法

基于运动补偿混合编码的AVS—M低速率视频流,对信道误码十分敏感．网络丢包造成的错误信息不仅影响当前帧的重建质量,还会在其后续帧的时域和空域上迅速蔓延和扩散,使得视频质量急剧下降．为此,分析了AVS—M无损率失真优化和有损率失真优化模型,研究了受损MB的扩散失真和掩盖失真,通过比较在模拟丢包网络中MB在不同编码模式下的Lagrangian代价函数,实现了一种基于有损率失真优化的AVS—M帧内更新算法．同时,将该算法与AVS—M的随机帧内更新以及行更新算法进行了比较．实验表明,基于有损率失真优化的帧内更新算法,在计算复杂度增加不大的情况下,较大地提高了AVS—M视频的差错恢复性能．     

基于H．264标准的运动估计参数性能分析

H．264是新一代的视频编码标准，在相同图像质量下，编码比特率比MPEG-2、H．263HLP和MPEG-4ASP分别减少64．46％、48．80％和38．62％，但是H．264编码性能的提升是以计算复杂度的大幅度增加为代价的．在介绍多预测块模式搜索及率失真优化模式选择这2种带来高编码效率的技术的基础上，通过实验研究来分析这2种技术对编码性能的影响．结果表明，这两项技术一般都只能带来编码性能的微略提高，而编码时间即计算复杂度却显著增加．从而为H．264标准在实际视频编码工程应用中的参数选择提供一个重要参考．     

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．     

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。     

面向无线信道的H.26L编码模式判决策略

在对H．26L视频编码中帧内帧间宏块编码失真和传输误码失真及扩散的理论分析基础上，提出了一种面向无线信道的H．26L编码模式率失真优化判决策略。考虑在编码模式选择时结合信道误码扩散模型，通过简化的率失真判决策略，使编码视频流具有很好的自适应误码恢复能力，且计算复杂度较低。典型无线信道环境中的测试结果表明，在增加不多计算量的情况下，该算法比传统方法具有更强的抗误码鲁棒性。     

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.     

基于双编码参数模型的同量化参数双压缩检测算法

基于I帧宏块帧内预测模式(IPMBM)和量化离散余弦变换(DCT)系数相结合的双编码参数模型,本文提出了一种H.264相同量化参数双重压缩检测算法,利用单次压缩和双次压缩视频编码参数具有不同收敛性的特点来设计分类特征.首先将输入视频以相同量化参数压缩多次,然后从视频的I帧中提取相应IPMBM和量化DCT系数,统计两者在相邻两次压缩版本之间的变化数量,以此作为分类特征进行提取,最后采用支持向量机(SVM)来判别视频是否经历双重压缩.实验结果表明,该算法可正确有效地检测双重压缩.     

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.