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。     

码率控制中的率失真优化

尽管码率控制本身不作为视频标准的一个组成部分,但有效的码率控制机制对于视频编解码应用系统来说是一个必不可少的组成部分.因此,几乎每一个视频标准都相应有自己的一个或者多个码率控制策略.本文详细介绍了H.264/AVC中运用拉格朗日方法进行率失真优化的算法.它提供了一个有效的途径来选择最佳编码参数,使得在编码比特率和图像失真之间达到一个恰当的折中.     

基于场景切换检测的码率控制策略

分析了场景切换下ＴＭ５率控制算法失效的原因,指出Ｐ,Ｂ帧预测效果下降到Ｉ、Ｐ帧目标比特数计算误差加大是导致图像编码质量下降的主要因素,提出了基于场景切换检测和视觉时域掩盖效应的码率控制策略,并在场景切换时对ＴＭ５算法得到的目标比特数进行了修正。实验表明,该方法可以在保证编码缓冲区不发生上溢的前提下改善切换点及后续帧的图像编码质量。     

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.     

基于剩余率失真信息的码率控制算法及其VLSI结构设计

引入JPEG2000图像片编码的实时剩余率失真信息,并用它和当前编码通道的率失真斜率在编码过程中判定当前编码通道是否被截断,使得Tier1编码和码流截断并行。最后还设计本算法的VLSI体系结构。实验结果表明：本算法在编码过程中实时截断编码码流,实时性高,资源损耗小;并且重建图像质量高。     

场景切换下MPEG—2码率控制策略

通过研究输出缓存器码率控制策略,分析了码率控制策略能精确地控制码率及合理地分配码字的机制。结果表明,码率控制通过监视“虚拟缓存器”状态调节量化尺度因子,能保持实际帧编码比特数与预分配帧编码比特数一致,从而在恒定码率下,获得均匀的图象质量。针对场景切换所带来的影响,根据人眼对场景切换时图象质量降质不敏感的特性,提出了一改进的码率控制策略,原则是保持正常的码字分配,而降低切换帧的图象质量,从而使得后续     

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。     

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.     

HEVC码率控制技术的研究进展

鉴于码率控制在视频编码应用中的重要性,综述了针对新一代国际视频编码标准HEVC (high efficiency video coding)的码率控制技术研究进展。介绍了码率控制的基本工作原理,通过调节编码器参数使输出码率符合信道带宽限制或满足存储设备的容量需求,主要包含比特分配和比特控制2个部分。然后,介绍了HEVC开发过程中接收的2个重要码率控制技术提案,从码率模型和比特分配两方面阐述了提案中的URQ (unified rate-quantization) 模型码率控制算法和R-λ模型码率控制算法。依据比特控制中的码率模型选择,把近年出现的HEVC码率控制算法分为Q域或λ域方法,并分别展开论述和技术点归纳;对HEVC扩展及其相应的码率控制进行了简要阐述。最后,结合码率控制仍需解决的问题,提出一些值得进一步探索的工作。     

视频编码控制策略的研究与实现

介绍了H .2 61视频编码器的基本原理 ,提出了一种传输缓冲器和量化级自适应控制策略 ,并在通信电话网的局间数字中继上实现了图像的实时传输     

Efficient Rate Control Algorithm for Hierarchical Video Coding

For rate control (RC) of hierarchical structure coding,an independent rate-quantization (R-Q) model was proposed based on mean absolute differences (MADs) in different temporal levels (TLs).In the prop...     

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。     

基于编码通道数的JPEG2000压缩率控制算法

提出一种基于小波量化权值和编码通道数的JPEG2 0 0 0压缩率控制算法 .在位平面编码之前 ,根据当前码块所处的子带和码块内包含的编码通道数预先分配压缩码字数 .在编码过程中 ,编码码字数超过分配码字数时就截断码流 ,即实时截断码流 .与标准的率失真 (PCRD)优化算法相比 ,该算法不会在计算码率失真斜率和搜索最优分层截断点时产生运算开销 .实验结果表明 ,在 0 5b/像素下 ,所提算法对于Lena图像的存储器损耗和编码时间也只有标准PCRD优化算法的 6 8%和 18 7% ,但图像质量只低 0 8dB .这种算法资源损耗少 ,显著提高了运算速度 ,更有利于超大规模集成电路实现     

一种低比特率视频编码方案

根据JPEG和MPEG压缩算法的特点，提出一种基于JPEG的低比特率视频编码方案，该方案在JPEG的基础上，运用帧间差分去除时间相关性，以降低比特率。同时阐明了此方案的具体应用。     

MPEG-4视频编码的可分级技术研究

首先分析了MPGE 4视频分级编码的基本思想 ,讨论了如何实现时域和空域上的分级编码算法。在此基础上 ,结合MPEG 4的抗误码技术 ,提出了一种适应IP网络传输的精细粒度分级视频编码方案。     

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．     

一种用于视频编码的块运动估计新算法

提出了一种连续排除的像素子抽样轮换(SASE)块运动估计新算法,用四分之一子抽样模式轮换法实现对参考区域的全搜索．实验表明具有和穷尽式块匹配相近的效果,而搜索的计算量只有穷尽式搜索的四分之一同时在每一个子块的计算过程中,利用图像帧间不等式进行连续位置排除,进一步有效地减小了搜索计算量,提高了搜索效率．