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。     

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.     

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。     

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.     

基于解码失真分析的最优前向纠错码码率分配策略

研究了H．263 视频在Rayleigh衰减无线信道中传输的信源／信道码率分配策略，目标是确定出前向纠错码(FEC)的最优编码速率，减小视频解码失真．对二阶Markov无线信道模型中符号级RS(n，k)编码残余分组出错率进行了分析，提出了一种估算解码失真的解析方法，并根据失真结果探讨了一种最优FEC编码速率策略．实验结果表明，残余分组出错率和解码失真的分析是合理的，最优FEC码率分配策略提高了无线视频传输质量．     

基于H.264的多描述视频编码方案以及整帧丢失的误码掩盖

为增强视频传输的稳健性和提高视频传输的质量,提出了一种基于H.264的多描述视频编码方案以及整帧丢失时的误码掩盖方案。该方案在编码器端编码之前进行必要的预处理工作,利用标准的H.264编码器产生多描述码流及相关的编码信息,在解码器端解码之后进行必要的后处理,再根据接收到的编码信息进行多路视频的加权合成以得到较好的视频质量。整帧丢失时的误码掩盖方案利用其他描述正确解码的相应帧进行替换的方法,误码掩盖之后进行视频加权合成。实验结果证明该方案在各种条件下均取得了相当大的增益,特别是当2路视频质量相差较大时,增益可以达到2.38 dB,在发生整帧丢失的时,也有几个dB的增益。     

自适应采样率分配的分布式压缩感知视频编码

提出了一种基于压缩感知理论的分布式视频编码方案,它是建立在压缩感知理论的基础上全新的具有动态测量率分配的分布式视频编码框架,具有编码端简单、抗误码能力强、编码效率较高的特点.在编码端,关键帧和非关键帧独立编码,关键帧采用高采样率的压缩感知测量,非关键帧采用自适应的压缩感知测量.在解码端,利用非局部稀疏模型和字典训练更新算法,关键帧和非关键帧联合进行压缩感知重建.实验结果表明,本文的编码算法能获得较好的率失真性能和主观图像质量.     

视频传输中误码传递特性及其控制的研究

通过对视频编码中均方误差的分析,提出了一种计算传输误码的方法。通过这种方法可以导出一种描述帧间误码传递的数学模型,其中包含了对帧内编码和环路滤波的控制,并且可以得到比较精确的仿真结果。对于给定的比特率,只需要四个参数就可以描述解码端的综合误码特性。使用这个模型,在已知数据丢包概率的条件下,可以通过解码端的最小均方误差,选择最佳帧内编码和帧间编码的比率。     

一种新的Wyner-Ziv视频编码关键帧抗误码方案研究

在Wyner-Ziv视频编码传输系统中,关键帧的正确传输和准确解码对于整个系统的编解码性能有着重要影响.然而在无线通信系统中,由于网络故障、网络拥塞等会造成关键帧数据丢包的问题,这严重影响了接收端的解码质量.本文针对关键帧丢包问题提出一种新的解决方案,即在有反馈信道的条件下,通过对丢包帧增加部分额外Wyner-Ziv码流进行纠错并恢复解码端的受损图像,从而有效地提升视频质量.实验测试结果表明:当关键帧丢包率为1%~20%时,相比于典型的帧内错误隐藏算法,本文方案对重建图像纠错后的PSNR最大可提高20dB,且即便是丢包率很高的情况下,也能够较好地提升关键帧的R-D性能.     

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.     

一种改进的TMN8率失真模型

在视频压缩中,码率控制是必不可少的.通常码率控制算法使用一定的率失真模型来决策量化参数从而控制码率.H.263视频编码标准使用传统的基于DCT系数一致分布假设的TMN8率失真模型,但实际上DCT系数更接近拉普拉斯分布.为此,在基于DCT系数符合拉普拉斯分布的假设下,改进了传统的TMN8模型,得到了一种新的率失真模型.实验证明,这种改进的率失真模型在码率控制的精度和编码效率上都有较好的效果.     

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.     

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.     

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．     

A global rate-distortion optimized approach for H.26L low bit rate robust video over the Internet

In recent years, more and more applications of video communication over the Internet have been extended, so the demand for reliable transmission of compressed video in a packet loss environment is ever increasing. Rate-Distortion optimized mode selection is a fundamental problem of video commnunication over packet-switched networks, but the classical R-D method only considers quantization distortion in the source and hence it cannot achieve global optimality. Here we introduce a new global R-D optimal MacroBlock coding mode decision scheme for the new H.26L video compression standard. Based on the Internet packet loss model of Bernoulli and Gilbert, this R-D mode decision approach can result in better error robustness than classical method. Furthermore,our experimental results also demonstrate its superior adaptive error resilience and feasibility.     

基于时间序列法的短期负荷预测采样装置的设计①

设计了基于时间序列法的短期负荷预测采样装置,包括设置于电网中用于从供电端向负载端进行供电输送的电力线路、用于对电力线路负载端的输电电压进行监测的电压监测器、用于对电力线路负载端的输电电流进行监测的电流监测器、用于将电压监测器和电流监测器采集的数据编码成信号的信号编码器、于用将信号编码器生成的信号传输至电网控制中心的信号发射器;还包括用于向信号编码器中输入标准时间信号的网络计时器。以间序列法的短期负荷预测采样装置为基础对某风电场PA发电机组的负荷进行实时预测风电功率,并将此与灰色模型的负荷预测进行比较。从结果可知该装置能够满足时间序列法短期的负荷预测系统的需要,为时间序列法短期的负荷预测提供精准的线路检测参数。     

JPEG-LS视频编码的自适应率控制

针对ＪＰＥＧ－ＬＳ算法的编码比特率特性提出了一套编码比特率控制算法。通过此算法可实现固定比特纺的码流传送。控制算法的核心由两部分组成；预编码阶段和后编码阶段。在前一阶段，利用提出的模型推算出满足缓存的估计编码比特数及对应的量化值。     

一种基于F-MDC的WMSN自适应算法

无线多媒体传感器网络中,相机结点采集的图像数据量非常大,而且还出现在随时变化的环境中,传输前需要对图像进行压缩,为了满足无线多媒体传感器网络应用的高图像质量、低耗能的需求,结合JPEG2000算法的R-D斜率优化,T+2D编码框架的开环运动补偿编码结构,MDC编码的多重描述的独立性,以及可分级编码的数据的优先级等特性,提出了一种自适应的多描述编码方案——F-MDC,实现了高图像质量,相对解决了编码低复杂度,低耗能的问题,又由分布式编码的低复杂度优点,提出了将自适应的多描述编码融入分布式编码中去的思想,以求更加适应无线传感器网络状况.