基于综合因子的H.264码率控制算法

针对H.264的JVT-G012算法在帧层对未编码的P帧采用平均分配比特、忽略了图像复杂度和P帧在图像组(Group of pictures,GOP)中的位置对码率控制影响的问题,提出了一种新的H.264码率控制算法,先利用P帧的图像复杂度和P帧在GOP中位置组成的综合因子来调整P帧的目标比特分配,再利用已编码帧的历史信息来调整当前编码帧的量化参数.通过实验表明,与JVT-G012算法相比,本文算法不仅提高了视频图像的质量,尤其是运动剧烈和纹理复杂的视频序列的图像质量,而且使得输出的实际码率更接近目标码率,提高了码率控制的精准性;与已有算法相比,在保持视频图像质量的情况下,进一步提高了码率控制的精准性.     

基于起始量化参数预测的码率控制优化算法

为了提高H.264/AVC中码率控制算法起始量化参数预测的准确性,提出了一种起始量化参数的预测算法.通过分析视频图像编码前的参数信息和Ⅰ帧复杂度的特征量,提出了初始量化参数(QPo)预测模型,并根据前一帧组的实际码率和量化参数对当前帧组(GOP)量化参数的影响,提出了一种新的帧组起始量化参数(QPst)预测模型,然后用提出模型对现有算法进行改进.实验结果表明,该算法能更为准确的预测起始量化参数,在低比特率情况下,对于视频图像的码率控制精度和率失真优化效果较H.264/AVC参考软件中所使用的JVT-G012码率控制算法有所提高,而且可以获得较高的平均峰值信噪比(PSNR)和稳定的重建图像质量.     

一种H.264帧级码率控制改进算法

H.264是现在最新、最有前途的视频压缩标准.它的码率控制算法JVT-G012能获得良好的效果,但该算法在帧级码率控制上存在不足.在JVT-G012算法基础上,采取了一些帧级码率优化策略,用P帧亮度分量的平均绝对值差(MAD)比率来表示图像复杂度,同时根据编码图像复杂度和距离I帧的远近来合理有效的分配码率,增加了跳帧控制防止缓冲区发生上溢或者下溢,并且进行了场景切换检测.仿真采用Jm10.0,模拟了在恒定比特率(Constant Bit Rate,CBR)条件下,对算法和JVT-G012算法产生的编码质量进行对比.仿真结果表明,与JVT-G012算法相比,算法能使码率控制算法具有更高的效率、更有效地提高编码图像质量.     

一种简单有效的帧层码率控制策略

H.264/AVC码率控制算法对运动剧烈及存在场景切换的视频序列存在着码率控制不够精确,视频图像PSNR值波动较大的问题.本文提出了一种简单有效的帧层码率控制算法,通过改变传统的目标缓冲级别设置平滑PSNR值波动,并充分利用已编码帧信息对当前帧计算出的量化参数进行调整,有效控制码率.实验结果表明:与H.264/AVC原算法相比,本文算法在精确控制码率的同时平均PSNR值也有一定的提高.     

一种有效的初始量化参数选择算法

在网络环境中,码率控制是影响数字视频质量的重要机制之一。针对提案JVT-G012算法中I帧量化参数选择的不合理造成的视频图像质量(PSNR)低、波动大的问题,提出了一种基于R-Q模型的I帧量化参数选择算法。首先,通过曲线拟合得到I帧的R-Q模型;其次,利用已编码帧的信息更新I帧相对于P帧的权重,为I帧分配合理的目标比特数;最后,在该目标比特下由R-Q模型计算得到I帧量化参数。实验结果表明: 与H.264/AVC原算法相比,改进的算法在准确控制码率的同时,视频图像平均质量得到提高且更加平稳。     

一种H.264帧层码率控制的改进算法

在H.264的现有帧层码率控制算法的基础上,提出了一种新的基于场景切换的码率控制算法。用P帧亮度分量的MAD比率和YUV三分量的均值相对变化的加权和来表示图像的复杂程度,并以此来分配目标码率、调整量化参数,并且编码时利用比特调整因子对分配的目标码率进行修正。在JM10.2平台下的测试结果表明,与JVT-G012中的算法相比,该算法在精确控制码率的同时,图像的视觉质量也得到了提高。     

一种面向H.264/AVC的帧层码率控制算法

分析了H.264/AVC编码后各帧质量波动大的原因,提出基于反馈原理的帧层码率控制算法——RCBF。该算法在保证缓冲区不上溢和下溢的前提下,按照帧复杂度来分配目标比特数,减少因为目标比特数与帧复杂度不一致引起的编码质量波动。同时根据反馈原理,参考前面帧的分配误差调整分配的目标比特数,使帧层码率控制更加准确。实验结果表明,RCBF算法的峰值信噪比PSNR值波动与JM10.2下的码率控制算法JVT-G012相比明显减小,同时平均PSNR值和控制精度也有提高。     

一种视频编解码技术码率控制算法的改进

H.264标准是最新的视频编码国际标准。与以前的视频压缩标准相比,H.264标准的编码可以实现高质量、低比特率的编码效果。但它的码率控制算法JVT-G017在帧级码率控制上存在不足,平均分配目标比特,线性预测目标平均绝对误差值(MAD),这导致了计算复杂度大和峰值信噪比低。对此,在JVT-G017算法基础上,对其画面组(GOP)层、帧层和基本单元层码率控制算法进行了优化改进,改进了分配目标比特数、初始量化参数(QP)和平均绝对误差值的计算方法。实验结果表明,与JVT-H017算法相比,改进算法可以更精确地分配目标比特和控制码率,并能获得较高的峰值信噪比(PSNR)。     

联合率失真模型的帧级码率控制方法

在H.264/AVC视频编码框架下,基于联合率失真模型,提出了一种新的帧级码率控制方法。利用分块数量和平均运动矢量信息,发展了一种精确的头信息估计模型;联合头信息与残差信息模型,并结合残差失真模型,提出新的联合头信息与残差率失真模型;利用精确的估计方法进一步提高率失真性能。相对于最新的JVT H.264/AVC参考软件JM10.2中采用的JVT-G012方法,该方法提高了实际码率与目标码率之间的匹配率达到了98.06%,重构视频的平均亮度PSNR值增加了0.27 dB。     

基于单元尺度的自适应码率控制算法

随着信息技术的快速发展,压缩编码已成为多媒体存储和传输领域的研究热点。针对视频压缩的编码效率问题,ITU-T与ISO/IEC两大标准组织于2003年联手推出了H.264/AVC视频编码标准。为了能够在目标带宽上有效地传输视频,就必须合理地控制码流的波动强度,以使其尽可能地接近目标带宽。其中码率控制虽然不是标准中的一部分,但由于其一直在视频编码标准的发展过程中占有举足轻重的地位,为此,针对H.264/AVC编码的视频序列码率控制问题,在JVT-G012算法的基础上,提出了一种基于STGS图的自适应地选择基本单元大小的码率控制算法。该算法在编码时产生的码率波动总是与G012算法产生的最小码率波动相当。而且具有较小的运算复杂度,易于实时实现。     

Effective macroblock layer rate control algorithm for H.264/AVC

Rate control plays a critical role in the video encoder. In this paper, an effective macroblock (MB) layer rate control algorithm is proposed for H.264/AVC to improve video quality and reduce the computational complexity. By thoroughly analyzing the temporal–spatial correlation and object direction, the mean absolute difference (MAD) value of current MB is a weighted combination of temporal MAD predicted by previous frame and spatial MAD predicted by current frame, and then four directional patterns are chosen adaptively for data point selection in quadratic rate-quantization (R-Q) model parameters estimation. Finally, a more accurate header bits prediction model is developed to improve the accuracy of allocated bits which can be used for quantization parameter (QP) calculation. Extensive experiment results show that compared with JVT-G012, the proposed algorithm achieves higher average peak signal to noise ratio (PSNR) up to 0.51 dB improvements and more accurate target bit rates.     

一种新的面向H.264低比特流的码率控制方法

JVT-G012算法存在两个不足：一是当存在快速运动或场景变换时,线性MAD（平均绝对偏差）预测法的效果变得很差;二是H.264存在更多的运动补偿模式,更多的比特用于非纹理数据的编码,而G012算法简单地采用已编码帧的非纹理数据来预测当前帧的非纹理数据,这种方法已不再有效。本文给出了一种基于宏块的差图像直方图法,并根据图像复杂度在编码单元之间合理分配比较率。同时提出了一种时空结合的MAD预测模型和一种更加灵活的非纹理数据的预测方法。实验结果表明,该方法能更加接近目标码率,并获得更高的视觉质量和PSNR。     

一种基本单元层码率控制的改进算法

由于JVT-G012在基本单元层采用线性预测MAD的方法,且使用相同的QP量化,带来运算量大且不够精确的问题。为此,提出一种基于基本单元层码率控制的改进算法。首先,用时空加权模型来预测MAD;然后,采用宏块层码率控制策略来分配目标比特;最后,依然采用JVT-G012中的二次R-Q模型计算QP。仿真结果显示,采用改进算法的H.264编码器,在取得更低比特率的同时,有效地提高了PSNR。     

一种新的H.264视频场景切换检测算法

H.264/AVC QCIF视频场景切换检测是视频应用中一个极具挑战性的研究课题,只利用宏块信息很难得到满意的检测效果,为此提出了一种采用动态阈值和AC相似度的H.264/AVC视频场景切换检测算法,考虑编码预测模式和DCT系数等信息,提出基于编码比特数的动态阈值和基于AC能量的AC图像相似性两个判决准则,据此进行视频场景切换检测。实验结果表明,在高速运动及场景切换频繁的视频上场景切换检测率得到提高,性能也优于现有的算法。     

基于H.264运动矢量域的脆弱水印算法研究

针对H.264/AVC的编码特征,提出一种基于H.264/AVC低比特率视频流的脆弱水印算法。该算法在视频编码端的P帧经过运动矢量搜索和运动矢量预测之后,提取运动矢量残差,将水印嵌入在运动矢量残差中。在视频的解码端进行水印提取和检测,检测不需要原始视频的参与。该算法具有较小的码率变化、视频失真,以及较强的脆弱性。     

一种新型的H.264码率控制初始化方法

良好的码率控制对视频信号的编码与传输有重要的影响;基于待编码帧的复杂度和缓冲区状态,提出了一种新型的H.264码率控制初始化方法;第一个I帧和P帧首先进行预编码,以修正第一个I帧的比特分配;根据I帧的图像复杂度建立新型I帧码率-量化参数(R-Q)模型,根据该模型,第一编码帧的量化参数得以确定;仿真结果证明,该初始化方法可以有效提高重建视频的峰值信噪比(PSNR),对实验所用QCIF序列,平均PSNR提高了0.86dB,同时大幅减少了跳帧情况的发生。