基于图像复杂度及运动信息的码率控制算法

JVT-H017是H.264视频编码标准中采用的码率控制算法提案,但在许多实时场景应用中该算法还存在平均绝对差值(MAD)预测不准确等一些不足.针对现有码率控制技术的缺陷,提出一种改进的基本单元层码率控制算法.一方面在基于图像复杂度和运动信息的基础上采用了4种时空加权模型预测平均绝对差值,并且采用运动矢量信息对图像复杂程度进行判定;另一方面结合MAD的变化情况分配目标比特.实验结果表明,相比于JVT-H017和一些新的文献算法,改进算法的编码图像峰值信噪比得到了提高,同时实际码率更接近于目标码率,码率控制性能更优越.     

一种改进的基于柯西模型的H.264码率控制方法

H.264/AVC编码中的码率控制是通过有效控制输出码流的码率来提高其压缩视频质量的重要技术。本文基于H.264/AVC中的JVT-H017码率控制方案提出了一种改进算法。新算法根据H.264中DCT系数的分布特征,将柯西分布引入到码率控制模块,用更精确的柯西率失真模型取代了原先的二次率失真模型。在此基础上,进一步引入了一种联合PSNR比率和MAD比率进行图像复杂度预测的方法,并依此来调整帧级比特的分配和量化参数,克服了在出现复杂运动或场景切换时,因视频序列相邻帧之间相关性降低而导致的MAD预测失准的情况。实验结果表明,与JVT-H017方案及文献[5]中的算法比较,新的算法不仅具有更精确的码率控制,而且明显改善了输出码率的平稳性及重建图像的PSNR。      

一种基于ρ域的H．264/AVC码率控制算法

提出了一种基于ρ域线性率失真模型的H.264/AVC码率控制方法.算法主要利用ρ域线性率失真模型来解决量化参数同时用于码率控制和率失真优化的矛盾.同时,用非零运动向量个数来估计宏块的头比特数,进而解决头比特的合理估计问题.实验通过对新算法和JVT-H017 算法的比较,得到本文算法不但可以获得更精确的码率控制,而且使输出码率更加的平稳,本文算法实现相对简单,适用于实时视频通信.     

一种基于ρ域的H．264／AV码率控制算法

提出了一种基于ρ域线性率失真模型的H．264／AVC码率控制方法。算法主要利用ρ域线性率失真模型来解决量化参数同时用于码率控制和率失真优化的矛盾。同时,用非零运动向量个数来估计宏块的头比特数,进而解决头比特的合理估计问题。实验通过对新算法和JVT—H017算法的比较,得到本文算法不但可以获得更精确的码率控制,而且使输出码率更加的平稳,本文算法实现相对简单,适用于实时视频通信。     

一种快速的半像素运动矢量搜索算法

提出了一种基于梯度预测的快速半像素运动矢量搜索算法.实验结果表明,在H.263编码器中使用该算法的运算量,比在相同量化阶下的半像素运动矢量搜索算法下降45%,并且图像的PSNR和码率变化很小.该算法可以很容易地应用到H.264的1/4像素运动矢量搜索中.     

基于时空预测模型的视频码率控制算法

针对传统视频图像码率控制算法不能很好地支持视频内容变化或者场景切换应用问题,提出一种基于时空预测模型的视频码率控制算法.该算法根据视频图像压缩时基于空间关联与时间关联的预测属性,引入人体视觉感知模型,通过对时间通道中的视频内容进行理解,采用视频图像帧间绝对误差均值(Mean Absolute Deviation,MAD)的方差来表征视频图像在时间通道中的运动趋势,评估当前视频图像帧内容复杂度并预测出MAD值;在此基础上,通过时空关联因子对MAD的预测值进行矫正,使得码率控制算法中关键参数MAD值能更好地贴合实际情况.实验证明,采用时空维度分析的码率控制算法更科学、更精准.     

基于子块运动补偿的运动目标检测

鱼眼相机成像视角大,获得信息丰富,在车载应用中具有广阔应用前景.本文提出了一种适用于移动单目鱼眼相机的运动目标检测方法.首先,提出一种子块运动补偿模型补偿图像背景运动,解决了现有运动补偿模型对强视差背景补偿效果不好的问题.其次,在子块运动补偿模型参数求解时,通过引入自车运动参数简化模型参数个数,并结合直接方法求解,避免了传统基于特征点匹配方法求解参数时易受误匹配特征点影响的问题.然后,针对鱼眼相机的成像形变问题,本文提出了一种三平面校正方法获取鱼眼图像的子块运动补偿图像.最后,利用鱼眼图像的子块运动补偿图像和真实拍摄图像的差异信息实现运动目标检测.多种测试场景下的实验结果表明了本文方法的有效性.     

一种基于H．264的有效运动估计算法

运动估计算法是实时视频编解码技术的研究重点，高精度的匹配和补偿可以减少预测误差，提高视频图像的压缩效果．为降低在视频编码标准H．264中运动估计的高计算复杂度问题，提出了采用一种基于节点模型的可变形块匹配运动估计算法来搜索最佳运动矢量．该算法充分利用了H．264运动矢量的的统计特性和相关性，并采用基于像素差值分类的运动估计匹配准则．实验表明，在编码性能损失很小的条件下，该算法有效降低了视频压缩编码中运动估计的运算复杂度．     

一种新的H.264/AVC码率控制算法

码率控制可以有效提高H.264视频压缩的图像传输质量。本文在JM模型的JVT-H017码率控制方案基础上,提出一种新的码率控制方法。该方法首先对原有的平均绝对差值(MAD)线性预测方法进行改进,提出新的三维MAD预测模型,以提高对图像基本单元复杂度的准确预测;在此基础上,采用自适应目标比特分配方法,实现自适应的码率控制。实验结果表明,与已有的基于线性MAD预测的方法相比,文章方法具有更好的码率控制性能,从而有效提高了H.264视频压缩算法的图像传输质量。     

基于ρ域线性率失真模型的H.264帧级码率控制算法1

本文基于ρ域线性率失真模型提出一种适用于H.264的帧级码率控制算法.先验证线性率失真函数对H.264编码算法的适用性,再通过使用混合自适应估计方法精确地估计出该模型惟一的参数θ,实现线性率失真函数在H.264码率控制中的应用.仿真结果表明,与JVT-H017算法相比,新算法不仅获得更精确的码率控制,而且获得更平稳的输出码率和PSNR,同时实现简单,适用于实时视频通信.     

基于H.264标准的码率控制改进算法

本文利用视频编码的线性码率控制(RC)算法(Rho-Domain算法)对原有的H.264标准中的RC算法进行了改进.首先,对于视频序列中的Ⅰ帧图像,使用Rho-domain算法进行码率控制.由于该算法基于本帧的图像内容,所以能够及时地对Ⅰ帧进行精确的码率调整;其次,使用了新的关于P帧的比特分配原则,根据GOP中的位置来分配P帧的比特数;最后,对模型的估算方法作了改进,使模型参数的计算更为精确.实验结果表明,改进后的算法能更加有效准确的控制编码序列的码率.     

基于H.264的视频编码运动估计算法的优化

运动估计是视频编码中的主要消耗编码时间的环节之一。本文基于H.264编码标准提出一种基于运动图像的的快速运动估计算法,该算法结合图像块的运动相关性,对块的运动区域分为微运动块、中等运动块和大运动块,并采用不同的模板进行搜索。实验结果表明,本算法在在编码恢复图像的效果在PSNR方面与全搜索相当,而在编码速度方面有较大的提高。     

H.26L性能分析与算法优化

在相同的码率控制策略的最优参数配置下，对H．26L，MPGE－4 ASP校验模型系统进行计算机仿真，实验表明，对于CIF和QCIF格式的图像，在压缩效率上H．26L要高于MPGE－4 ASP。相同峰值信噪比条件下，H．26L目标码率约为MPEG－4 ASP的1／3－1／5，然而H．26L的运算复杂也远高于MPEG－4 ASP。本文采用整像素和亚像素运动估值的快速算法，使运算复杂度的约降低到原来的1／3。     

基于全局运动信息的视频检索技术

运动信息是描述视频内容的一种重要信息,本文介绍了一个基于全局运动信息的视频检索系统.在该系统中,我们通过对视频数据进行短时全局运动分析,较为精确地提取出了描述全局摄像机运动的双线性运动模型,并以该模型参数为运动特征,以特征点序列顺序匹配以及全局运动矢量距离平方和为基础,构造了一个视频检索方案.实验结果表明,在特定的应用领域,如体育类视频中,我们的检索方案能够实现一定程度的语义内容检索,同时提供了采用其他图像特征所无法实现的检索功能.     

CABAC熵编码机制下有效的变换域码率估计技术

 CABAC是H.264/AVC视频压缩标准中采用的一种熵编码机制,结合RDO模式选择技术,可以降低20％的码率.在RDO模式选择过程中,需要对编码块的每一种候选模式进行熵编码以获得编码位数,这在很大程度上增加了视频编码的计算复杂度.为了避免复杂的Lagrange耗费计算,本文第一次提出了一种CABAC熵编码机制下的变换域码率估计方法,基于量化变换系数和运动向量差对熵编码位数进行估计.在此基础上,本文将码率估计技术应用在RDO模式选择中,提出了基于码率估计的快速模式选择算法,减少了模式选择的计算时间.模拟结果显示,本文提出的CABAC熵编码机制下的变换域码率估计技术在对编码性能影响不大的情况下,减少了模式选择中51％的率失真耗费计算时间,采用全搜索运动估计算法时,节省33％的总编码时间.     

基于人眼视觉系统的误差分布反馈量化策略

为了提高视频运动编码的质量,满足人眼视觉特性,降低量化编码失真,提出一种基于人眼视觉系统的误差分布反馈量化策略.该算法利用视频图像的运动目标与时间活动性关系,实现了运动场矢量分层描述,并通过各种活动性因子调节实际量化参数的大小.最后利用误差分布自适应的调整量化步长.实验结果表明,本文算法在不引入更多计算复杂度的同时,相同码率下的单位像素蕈建量化误差与图像质量(PSNR)优于TM5算法.     

考虑视频内容的H.265/HEVC帧层码率分配算法

为了保证一定视频质量下编码器输出的码率符合给定的目标码率,提出一种考虑视频内容特性的H.265/HEVC帧层码率分配算法。首先从率失真理论分析的角度推导出影响输出码率的主要因素,然后根据视频编码原理,预测出帧内容复杂度参数,从而建立一种更有效的帧层码率分配算法。实验结果表明,所提算法可以使帧层目标码率与编码码率保持更好的一致性,且重构视频质量平均提高了0.103 dB。     

模型基编码的运动参数估计及误差准则

在人脸序列的图像编码中 ,模型基编码方法可以获得高的主观图像质量和低的码率 ,而受到广泛重视。但是 ,其运动参数的可靠估计还是一个难点 ,而且也没有一个较好的适合视觉特性的误差准则。本文提出了基于特征点的运动参数估计算法 ,并根据边沿 ,亮度和端点特性来自动提取特征点及自适应调整点的数目。提出用重建的图像的质量来估价运动参数误差 ,并给出了误差面积和轮廓转折率误差二个函数。这二个函数较好地反映了运动参数误差引入的图像几何失真。     

一种基于MPEG-4的感兴趣区域视频编码新方法

本文提出了一种基于MPEG-4的感兴趣区域视频编码新方法.通过对感兴趣区边沿宏块采用强制帧内编码及宏块内预测编码时参考位置的自适应选择,该方法有效地抑制了数据噪声的扩散和传播.通过采用自适应宏块大小的运动估计/补偿算法,提高了感兴趣区特别是图像运动复杂的感兴趣区的编码效率及质量.在码率分配部分,本文方法通过计算不同区域的图像复杂性和能量,依据用户可设定的感兴趣权重因子不等重地分配可用码率资源.实验证明,本文方法较大程度改善了感兴趣区视频编码的压缩效率,提高了码率分配地灵活性和有效性.     

基于矢量预测的快速运动估计搜索算法

基于H.264视频编码标准的编解码过程中,运动估计的时间大概要占总编码时间的70%(1个参考帧)到90%(5个参考帧)。对于H.264标准的新特点,传统的全搜索算法的精度高,但计算量太大,不能应用于实时处理;经典的菱形等算法搜索模式简单,易于实现,但容易陷入局部无穷小。采用了一种基于运动矢量预测的快速运动估计搜索算法。该方法首先利用运动矢量的时、空间相关性得到预测矢量,然后利用非对称十字型搜索确定运动估计的起始点,最后采用经典的菱形算法进行运动估计。实验结果表明,相比UMHexagonS快速搜索算法,该算法能够在码率增加不超过1%,信噪比下降不超过0.1 dB的情况下,运动估计速度有较大提高。