无线信道视频细粒度可分级编码研究

Internet和无线通讯的迅速发展使得视频的可分级编码技术成为一个重要的研究领域.本文首先对MPEG-4修订版中FGS的编码机制进行了讨论，然后对无线信道上视频可分级编码技术的发展情况进行了讨论，最后对视频细粒度可分级编码的未来发展趋势进行了展望.     

视频压缩标准中的可分级编码技术

视频的渐进传输、视频数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用产生了视频可分级编码.本文首先对视频可分级编码的含义和种类进行了说明,然后对重要的视频压缩国际标准进行了概述,在此基础上,对视频压缩国际标准中各类视频可分级编码的编码思想和研究进展进行了分析和讨论,最后对视频可分级编码技术的发展进行了展望.     

MPEG-4视频泵设计与实现

MPEG-4是新一代智能视频压缩编码技术国际标准，可满足基于内容和大范围可变码率视频编码的需要。将MPEC-4压缩编码技术应用于流媒体技术中是网络视频服务技术的发展趋势。MPEC-4视频泵是MPEC-4视频服务器技术中的核心部件。本文在MPEG-1视频服务器基础上，对传统的视频泵进行了重新的设计，使其具有MPEC-4视频数据流化封装与传输的能力，实现了从MPEG-1到MPEG-4视频泵的换代。MPFEC-4视频泵在视频服务器中的应用，为实时的、可变码率的MPEC-4流媒体服务提供了一个流化与传输平台。     

可分级P2P流媒体的自适应传输调度算法

可分级视频编码(SVC)技术实现了从单一码流中得到不同帧率、分辨率和图像质量的视频数据,使其更能应对网络的抖动.P2P技术已广泛应用到流媒体直播系统中,现有的SVC P2P传输调度机制主要基于传统流媒体,较少考虑SVC流媒体多层的特殊结构.本文提出一种基于层间网络编码的SVC P2P传输调度算法,称为可分级P2P流媒体的自适应传输调度算法.该算法通过预测和调整邻居节点各层的发送概率,使得请求节点能够按照预定的各层接收比例接收数据包.理论分析和仿真结果显示该算法具有较目前主流算法更好的性能.     

可分级视频编码技术的研究

该文重点研究精细粒度可分级视频编码。首先,详细介绍了它支持的时域、空域、SNR粗粒度可分级(CGS)和SNR精细粒度可分级(FGS)编码的原理和实现;最后,对视频可分级编码技术的应用前景进行了总结。     

图像可分级编码研究进展

图像渐进传输、多质量服务以及图像数据库浏览等多分辨率环境下的多媒体应用导致了图像可分级编码思想的产生。本文首先对图像可分级编码的概念进行了解释，然后对JPEG和JPEG-2000中的图像可分级情况进行了讨论，并以实现图像可分级编码的工具和方法为线索，对基于小波、DCT和匹配追踪（marching pursuit）的图像可分级编码的发展情况进行了分析和讨论，同时对3类可分级编码技术进行了比较，并对其发展趋向和在视频可分级编码中的推广情况进行了讨论。最后对图像编码技术的发展方向进行了展望。     

视频编码技术的若干新进展

对数字视频编码技术的新进展进行了综述。先对传统视频编码方法进行了分析,指出其存在的不足,然后对基于压缩感知理论的视频编码、分布式视频编码、基于视觉特性的视频编码和可分级视频编码这四种视频编码技术的新进展进行了介绍,最后对未来可能的发展方向进行了展望,可为视频编码技术的相关研究提供参考。     

流媒体传输技术

文中主要对流媒体传输技术的发展现状进行了研究。首先,分别介绍了RTSP/RTP、HTTP渐进式下载以及自适应传输技术并从实现难易度、支持业务及实时性等方面对这三种流媒体传输技术进行对比;其次,对现存的自适应流媒体传输技术提出新的分类方式：推式流媒体传输和拉式流媒体传输,详细分析了两类自适应传输关键技术,给出了相应的实例分析,并对两类自适应传输技术进行对比;再次,介绍了基于可分级视频编码的自适应传输技术;最后,对最新的流媒体传输实例进行详细的介绍。     

视频流媒体的差错控制机制

利用流媒体实时传输和实时播放的特点可以节省大量的存储空间，但视频数据的实时传输要求较高。文章主要从视频流媒体应用中的差错控制技术角度对流媒体视频质量控制进行了分析：FEC和延迟重发使传输差错的视觉效应最小化；差错复原编码机制则是在发送端先对流媒体源进行一定的编码处理，以便于发生数据包丢失的时候进行恢复；错误隐藏机制是错误已经发生以后由客户端采取的一种弥补措施。     

基于GM8180的嵌入式视频服务器设计

详细介绍了一种基于台湾智原科技公司GM8180芯片的嵌入式视频服务器设计。描述了该服务器的结构和功能,对系统的各个组成模块进行了分析和介绍,如视频采集模块、音频输入和输出模块、以太网模块等。在软件方面,对RTSP流媒体服务器软件架构和视频采集、编码的流程进行了说明。系统采用H．264视频编码技术,单芯片即可实现2路D1的H.264实时编码以及多用户的实时流媒体服务。     

一种基于单环结构的扩展基本层FGS视频编码方法

可分级编码是解决Internet流视频应用中网络带宽不断波动的一种有效方法，所以MPEG-4标准中采用了FGS(fine granularity scalability)编码方法来获得精细颗粒可分级能力，但其代价是编码效率的下降。为解决此问题，现提出在增强层中采用运动补偿的MC加FGS(motion compensation加FGS)结构，用于去除FGS方案中增强层在时域上的冗余，以提高FGS方案编码效率的双环和单环两种方法。在比较了两种结构各自的优缺点后，选定了一种复杂度小、实现简单、效率高的单环结构，并提出了对单环结构的缺陷进行改善的方法。实验结果表明，该方法的编码性能优于MPEG-4 FGS方法。     

FGS码流在Internet上的鲁棒性传输研究

研究了在存在丢包的Internet环境下FGS(精细粒度可分级)码流的鲁棒性传输。分析了应用于网络视频流的FGS视频编码方案在存在丢包环境下的鲁棒性，并与不分级编码方案比较；利用FGS的分级特点，设计合适的数据包保护策略来增强它的传输鲁棒性，实验结果表明使用不等数据包保护策略，FGS比不分级编码方案有更好的传输鲁棒性。     

精细粒度分层编码技术综述

随着Internet上流视频应用的增加，对于视频编码的要求也与以往有了变化，视频编码方法正经历了从单层到分层编码，再到嵌入式精细粒度分层编码（FGS）的变化，目前FGS技术已吸引了众多从事视频应用的公司和科研机构的注意，它有望成流视频的核心编码技术，本文主要介绍视频精细分层编码技术的产生，并分析了主要算法及其未来的发展趋势。     

一种基于漏预测技术的FGS视频编码框架*

精细粒度可伸缩性（fine granularity scalability,FGS）视频编码是MPEG4标准的视频流化框架中的关键技术。以FGS编码框架为基础,针对FGS编码效率较低的特点,提出一种基于漏预测技术的视频编码框架。在改进的FGS编码框架中,通过引入漏预测因子,利用增强层参考和基本层的重构图像自适应形成增强层的时域预测信息,从而达到控制误差漂移,提高FGS的编码效率的目的。实验证明,改进的编码框架编码效率比FGS在同等条件下提高大约4 dB。     

Objective quality definition of scalable video coding and its application for optimal streaming of FGS-coded videos

With the proliferation of video contents widely distributed over the Internet and the progress of video coding (e.g., H.264/AVC) and transmission technologies, more challenges need to overcome in order to meet the requirements of all users with diverse terminals. Video streaming over IP and wireless becomes a popular issue since the new century.However, there is little work concerning the quantitative analysis on the objective quality of streaming videos. Thus a strict definition of the objective quality and quality variation of scalable video coding (SVC) is required, in order to efficiently transmit video contents over Internet and wireless and reach an attainable subjective quality perception for end-users. Since FGS (fine granularity scalability) video is coded in bit planes, its enhancing layer can be truncated arbitrarily, as a case study of scalable video coding, an objective quality definition for FGS-coded video is introduced in this paper, based on MSE (mean square error) and PSNR (peak signal-to-noise ratio). This definition can also be generalized to any layered scalable coding videos, such as the traditional layered videos in BL + ELs (base layer + enhancing layers) formats or H.264/AVC in BL + CGS (coarse granularity scalability) + FGS structures, and it can be applied to design optimal algorithms for video streaming. Furthermore, It can also be taken as a measure to assess the subjective quality of streaming videos, by incorporating user preferences and terminal capacities.According to this definition, a quality optimal problem of scene in video segments is formulated and solved using the state transfer graph and dynamic programming. The optimal transmission policy is also obtained and compared with a real-time transmission algorithm. Different aggregation levels (segmentation granularity) of video segments for optimal transmission are also examined by experimental data. Simulation results validate our observations.     

The MPEG-4 fine-grained scalable video coding method for multimediastreaming over IP

Real-time streaming of audiovisual content over the Internet is emerging as an important technology area in multimedia communications. Due to the wide variation of available bandwidth over Internet sessions, there is a need for scalable video coding methods and (corresponding) flexible streaming approaches that are capable of adapting to changing network conditions in real time. In this paper, we describe a new scalable video-coding framework that has been adopted recently by the MPEG-4 video standard. This new MPEG-4 video approach, which is known as Fine-Granular-Scalability (FGS), consists of a rich set of video coding tools that support quality (i.e., SNR), temporal, and hybrid temporal-SNR scalabilities. Moreover, one of the desired features of the MPEG-J FGS method is its simplicity and flexibility in supporting unicast and multicast streaming applications over IF     

Unequal packet loss resilience for fine-granular-scalability video

Several embedded video coding schemes have been recently developed for multimedia streaming over IP. In particular, fine-granular-scalability (FGS) video coding has been recently adopted by the MPEG-4 standard as the core video-compression method for streaming applications. From its inception, the FGS scalability structure was designed to be packet-loss resilient especially under unequal packet-loss protection (UPP). However, since the introduction of FGS, there has not been a comprehensive study evaluating its packet-loss resilience under unrecoverable packet losses that are common in Internet streaming applications. In this paper, we evaluate two important aspects of FGS packet-loss resilience. First, we study the impact of applying UPP between the base- and enhancement-layers on FGS-based streams, and we compare equal packet-loss protection (EPP) with UPP scenarios. Second, we introduce the notion of fine-grained loss protection (FGLP), which is suitable for the FGS enhancement-layer, and we develop an analytical framework for evaluating FGLP bounds. Based on these bounds, we show the impact of applying fine-grained protection to the FGS enhancement-layer for different types of video sequences and over a wide range of bit-rates and packet-loss ratios. As illustrated by our extensive simulation results, applying 1) UPP between the base- and enhancement-layers and 2) FGLP for the FGS enhancement-layer can provide significant resilience under moderate-to-high packet-loss ratios (e.g., 5-10%). Furthermore, the merits of this new packet-loss protection technique go beyond the FGS coding scheme, because FGLP can be successfully applied to improve the resilience to packet-losses of other embedded video coding techniques     

MPEG-4 FGS架构的视频编码器的研究与应用

文章介绍了一种基于MPEG-4的精细的可伸缩性编码(FGS)架构的视频编码器的软硬件架构。MPEG-4的FGS是为Internet视频流应用的需要最近发展出来的一种有效的视频编码方案。并结合FGS算法的特点,选择FGS算法中最适当的数据存储类型,节省了大量的外存带宽。     

基于MPEG-4的FGS视频压缩技术的研究

精细可伸缩性视频编码FGS(Fine Granular Scalable)是MPEG-4标准的视频化框架中的关键性的编码技术。FGS编码方法生成两个视频流：基本层码流和增强层码流。基本层码流是必须传输的，并且码率低；增强层码流则根据带宽的实际情况来决定传多少，甚至不传，这种分级性的编码方式和传输方式使视频流有较好的鲁棒性。