考虑全帧间参考依赖性的监控视频高效视频编码码率控制算法

针对高效视频编码(HEVC)标准中的码率控制算法在计算目标码率分配权重时未考虑帧间参考依赖性、编码效率低的问题,提出了一种面向监控视频考虑全帧间参考依赖性的HEVC图像级码率控制算法。调研了HEVC低时延结构中编码帧与其所有帧间参考帧之间的参考依赖关系,在此基础上构建了适用于监控视频的考虑全帧间参考依赖性的失真模型。利用构建的失真模型,基于拉格朗日率失真优化理论,建立了拉格朗日率失真代价函数。求解此代价函数,获得每幅图像对应的优化的目标码率分配权重,提出了适用于监控视频的图像级码率控制算法。实验结果表明,与HEVC测试模型HM中使用的平均比率目标码率分配权重的码率控制算法相比,所提算法可以获得更加准确的码率估计,并且所提算法的德尔塔码率(ΔR)可平均降低9.54%。     

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。     

中文文本屏幕内容图像通用视频编码标准编码感知失真研究

为了探索最新一代通用视频编码标准(versatile video coding, VVC)对中文文本屏幕内容图像(text screen content image, TSCI)感知质量的影响,设计图像主观观测实验并基于VVC混合编码框架原理研究了中文TSCI的VVC编码感知失真。构建中文文本屏幕内容图像数据库(Chinese text screen content image dataset, CT-SCID),设计图像主观观测实验,分析VVC引起的中文TSCI感知失真类型及其发展路径;结合VVC的混合编码框架原理,理论分析并实验验证影响VVC编码的中文TSCI感知失真程度的因素;总结当前代表性的屏幕内容图像质量评价方法在中文TSCI VVC编码感知失真评测上的性能表现。实验结果表明：字体大小和对比度是影响中文TSCI VVC编码感知质量的重要因素,且中文TSCI的字体越小、对比度越低时,图像的感知质量等级越低;当前代表性的屏幕内容图像质量评价方法均无法给出完全符合人眼感知特性的质量评价结果。研究对于后续开发适用于中文TSCI的感知质量评价方法、高效编码方法等具有指导意义。