基于场景突变的码率控制算法

在视频编码中实际的视频序列一般是由不同的场景组成,在场景突变处,由于前后两帧在不同的场景中,空间相关性减小,导致视频编码质量下降,码率控制偏差较大.为了解决H.264视频编码中因场景突变而导致的编码质量下降等问题,提出一种改进的码率控制算法.用图像信噪比比值检测场景突变,在场景突变处提前结束编码当前GOP,将当前GOP未编码帧和下一个GOP合并为一个新的GOP,并修正码率分配.仿真结果表明,新算法在不增加编码器复杂度的前提下可以精确检测场景突变,提高后续帧的编码质量,减少编码时间.     

基于内容复杂度的HEVC帧层码率控制算法

针对高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)在码率控制中采用平均绝对误差对图像复杂度估计不准确和比特分配偏差较大问题,提出一种基于内容复杂度的HEVC码率控制改进算法。该算法首先从帧层出发,估计出待编码帧的预测方差,并由此方差构建内容复杂度模型,然后通过复杂度模型对参数更新,实现对帧层码率的重新分配。以4种不同类型的测试序列为研究对象,实验结果表明,与R-λ模型标准算法及低复杂度的码率控制算法相比,提出的改进算法的输出码率更加接近目标码率,实际编码码率偏差平均减少了3.35‰和1.50‰,峰值信噪比的平均值分别提高0.27dB和0.09dB,视频视觉质量较好。所提算法可用于HEVC编码的码率控制中。     

面向H.264/AVC的宏块级码率控制算法

为了降低计算复杂度和提高H.264/AVC编码器的效率，基于一种相对简单的率失真（R－D）模型提出了新的宏块级码率控制算法，并在新算法中引入了一种自适应方法对目标码率分配和编码复杂度进行调整.相比以往算法在码率分配和参数更新中只利用了宏块绝对平均误差预测值的情况，新算法充分利用了已编码宏块的实际绝对平均误差值和相邻帧之间编码特性的相似性，保证了输出码率的稳定性和解码图像的质量.新算法还采用了一种跳块预判断策略来进一步降低编码复杂度.与JVT-G012码率控制算法相比，新算法在信噪比和输出码率基本不变的条件下，整个编码速度平均提高了约10%.     

面向分层B帧编码的帧级别码率控制算法

为了更有效地支持分层B帧编码结构,提出了一种帧级别码率控制算法.首先,根据编码内容的复杂度和可用信道带宽自适应选择最佳初始量化参数;其次,根据分层B帧的编码结构特点,分别从图像组级别、时域层级别以及帧级别进行码率分配;最后,采用二次码率-量化模型计算量化参数并进行调整.实验结果表明,该算法与传统的码率控制方法相比,在提高码率控制精度的同时,能带来最高1.5 dB的峰值信噪比增益.     

变换域Wyner-ziv视频编码的码率控制

为了降低变换域Wyner-Ziv 视频编码的解码复杂度,利用信道相关特征量及系数带的时间相关性提出了一种有效的码率控制算法.该算法在编码仨计传送的最小码率块,并利用不同系数带的时间相关性及信道的平均反馈次数,对估计的最小码率进行调整,得到实际需要传送的初始码率,从而有效地控制解码反馈次数,降低系统延时和解码复杂度.实验结果表明,该算法在保证编码效率的同时可以大幅度降低解码复杂度,最大可降低82%.     

基于H.264标准的视频码率控制算法的改进

继MPEG和H.263标准之后,H.264标准作为新一代视频压缩编码标准,在当今社会的许多方面都有广泛的应用。码率控制作为H.264的一项重要技术,在平稳码率与保证良好的接收端质量方面起着十分重要的作用。因此,在分析H.264视频标准码率控制的基础上,对帧层码率控制算法进行了改进,针对JVT-G012算法中的MAD值提出了自适应调整算法。     

一种面向低目标比特率的H.264码率控制算法

针对JVT-G012中未编码P帧平均分配比特,导致后续编码帧的比特分配不能快速响应帧间变化的问题,提出了一种面向低目标码率的基于缓冲回馈的码率控制算法.该算法能快速对低目标比特率下的码率调整做出响应,减少了原码率控制算法因调整当前帧码率而对后续编码帧比特分配的影响.多组视频序列的实验结果表明:相比原算法,在低目标码率下...     

自适应预测残差和量化矩阵的码率控制

为了进一步提高H.264中码率控制的性能,提出了自适应预测残差和量化矩阵的码率控制. 首先根据宏块梯度方向权值和简化率失真模型,确定是否对宏块进行离散余弦变换(DCT);然后通过新的比特分配模型计算宏块的量化参数,并通过坡度加权确定宏块的坡度系数,最终根据得到的量化参数(QP)和坡度系数计算宏块的量化矩阵,并使用该量化矩阵对宏块进行编码. 仿真结果表明,与H.264基本单元层码率控制算法相比,本算法在严格控制编码时间和输出码率的情况下,使重建图像的峰值信噪比(PSNR)值提高021dB.     

无反馈分布式视频编码中Wyner-Ziv帧码率控制算法

基于分布式视频编码系统,提出一种Wyner-Ziv帧的码率控制算法.首先,通过理论推导和实验,提出了针对Wyner-Ziv帧不同系数带的率失真估计模型,并通过训练学习的方法针对不同系数带分别确定模型参数;然后,使用提出的率失真模型估计当前帧的编码码率,并结合目标码率约束确定最优量化矩阵;最后,为每个比特面分配相应数目的校验位,完成LDPC编码并输出.实验结果表明,在相同目标码率下,与现有无反馈码率控制算法相比,使用本算法可提高解码恢复视频峰值信噪比0.3～1dB,且编码端运算复杂度增加很小.     

无线显示适配器码率控制算法与FPGA实现

对无线视频数据流的码率可变性、无线信道的高误码率引起的传输问题,提出了一种基于H．264码率控制技术草案JVT—H017的信道信源联合码率控制算法;结合无线信道状态和图像复杂度的预测,建立了有效的码率控制模型;在实际应用中,依靠降低计算复杂度,保证了实时性传输,同时保证一定的视频质量,实现帧层和宏块层的控制,并完成了算法的FPGA硬件设计。实验结果显示,在工作主频28．1MHz下,消耗逻辑门数约为4．8万门,可实时控制编码器编码,用于无线显示适配器。     

I帧QP设置算法及其在场景变换中的应用

针对H.264标准,提出一种改进的I帧QP设置算法,以梯度算子来衡量I帧编码复杂度,并由此得到I帧的码率-量化（R-QP）模型. 仿真结果表明,改进算法在峰值信噪比（PSNR）性能和码率控制的准确度上均有所提高,能获得更为平滑的PSNR曲线图和视觉质量. 将此算法应用于场景变换时,跳帧数目大幅度减少,视频质量得到进一步提高.     

基于曲面拟合的H.264错误掩盖方法

视频流的传输错误将会导致解码错误在时间和空间上扩散，直接影响重构图像的质量。充分结合了H.264的编码特性，利用宏块的空间、时间相关性来确定丢失宏块的类型. 根据相邻块的运动矢量，利用Shepard方法拟合一个曲面，较精确地计算出了丢失宏块的运动矢量，从而提高了重构图像的质量。仿真结果表明, 该算法优于以往的边界匹配算法，在同等宏块丢失率下，恢复的视频序列Y分量的 峰值信噪比(PSNR)值能提高0.75~1.5dB。     

基于曲面拟合的H.264错误掩盖方法

视频流的传输错误将会导致解码错误在时间和空间上扩散，直接影响重构图像的质量。充分结合了H.264的编码特性，利用宏块的空间、时间相关性来确定丢失宏块的类型. 根据相邻块的运动矢量，利用Shepard方法拟合一个曲面，较精确地计算出了丢失宏块的运动矢量，从而提高了重构图像的质量。仿真结果表明, 该算法优于以往的边界匹配算法，在同等宏块丢失率下，恢复的视频序列Y分量的 峰值信噪比(PSNR)值能提高0.75~1.5dB。     

一种改进的运动矢量编码方法

对现有的运动矢量编码算法作了改进．新算法根据图像在水平及垂直方向运动量的差异，将运动矢量的编码分为3种模式．对不同的编码模式采用不同的码表进行编码．仿真结果表明，新算法减少了10％-40％的运动矢量编码比特数，同时提高了重建图像质量达0．05—0．1dB．此外，新算法还提高了输出码流的抗误码性能和编码器流控的精确程度．     

H.263视频编解码器中量化过程的研究

H．263是一种面向低比特率视频通信应用的视频压缩标准，其编码标准所采用的算法中，DCT变换是重要的一个模块，而量化是DCT变换后的一个重要环节．量化过程是对预处理后的信号进行取舍，在一定的图像质量的前提下，丢掉那些对视觉效果影响不大的信息，由于量化过程是造成DCT编解码信息损失的根源，所以量化器的好坏直接影响到编码器效率和重建图像的质量．通过分析H．263的编码过程，研究了H．263量化因子的选取对重建视频质量的影响，并应用C＋＋作为开发工具进行了实验仿真．结果表明：量化因子越大，则解码后图像质量越低，压缩率则越高。     

分级视频码流的三维精细粒度排序方法

为了降低网络延时、带宽变化以及信道丢包对视频传输的影响,提高视频重建质量,提出了一种基于三维精细粒度的可分级视频码流的排序方法．该方法以图像组为单位,通过计算空域、时域和信噪比域分层码流的失真,并依次选择失真较小的分层码流来完成对可分级视频码流的排序,保证接收端能够从收到的一定数量的数据包中恢复出最佳质量的图像．采用细化分层和改进迭代的方法,克服了已有算法当分层码流对应码率变化较大时失真计算不精确的问题,进而能够提供更加精细的分层码流排序特性．仿真结果表明,同已有方法相比,该方法能够有效地提高可分级码流的重建图像质量．     

CDMA1X无线网络中视频传输差错控制研究与实现

为了满足CDMA1X系统上各种无线视频业务的需求，同时消除由CDMA1X网络带宽的不稳定和视频压缩过程中产生数据丢失所引起的质量下降，需要找到一种方法使得在保证传输图像质量的同时，可以提供不同的帧率等级.通过对比系统中图像传输存在的主要问题和解决方案，提出了一种最小RTP和最小RTCP结构，可达到提高图像质量和控制帧率的效果，并可根据需求采用手动、自动两种调节帧率方式.经过实际测试，该方法可明显提高图像的质量.     

基于场景模型的联合信源信道编码的视频网络传输

提出了一种基于场景统计模型的联合信源信道编码和网络拥塞控制的无线视频网络传输系统．采用MPEG-4分级编码将所有的层划分成几类,由码流对网络拥塞和重建视频质量的影响将其分成几个传输优先级队列,并对其进行不等差错保护．在传输过程中,依据网络状态反馈信息进行自适应的联合信源信道码率分配优化．实验数据表明,该方案对不同特性码流提供较好的保护,针对不同无线网络条件具有较好的适应性,能够明显地提高重建视频质量．     

基于数字水印的无参考视频质量评估方法

提出了一种无参考视频质量评估的新方法,该方法在解码端无需原始参考视频序列,通过提取事先嵌入到压缩视频中的水印与收端本地存储的原始水印拷贝比较,从而实现对视频质量的评估．该方法不需要传送独立的测试视频序列,提高了信道的利用率,又保证视频质量评估的实时性．实验表明,评估的恢复视频的PSNR与实测的结果基本一致,可应用于无线和IP等视频业务的质量评估．     

基于流形学习的车牌图像超分辨率算法

为了解决视频监控系统中车牌图像分辨率较低、车牌字符难以辨识的问题,提出一种基于流形学习的车牌图像超分辨率重建算法。首先学习训练样本库中高、低分辨率图像之间的映射关系,然后利用线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)算法提取图像特征,并利用流形学习中的局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法对特征向量进行参数建模,最后通过特征映射关系获得高分辨率图像。实验表明,该方法对监控系统中的低分辨率车牌图像具有较好的超分辨率复原效果,不仅提高了字符的可读性,而且具有更高的峰值信噪比。