面向无线网络的可伸缩视频编码传输策略*

针对现有面向无线网络的可伸缩视频编码(Scalable Video Coding, SVC)传输策略未能充分考虑失真和能耗的问题,提出了一种基于失真和节点能耗最小化的SVC传输策略。该策略在分析SVC的编码失真、传输过程中的丢包失真的基础上,计算了接收端的视频失真总和;通过计算SVC传输系统的功率,对无线网络中的节点能耗进行了分析。然后综合考虑了能耗、传输时间及质量要求,将SVC的传输策略转化为一个优化问题,进而得到最优的SVC编码参数,在获得较优视频质量的前提下实现了SVC的可靠传输。仿真实验结果表明,与目前典型的SVC传输策略相比,该策略不但有效降低了SVC传输过程中的平均失真,而且在相同的能量消耗水平下,获得了更好的视频质量。     

基于H.264/SVC的P2P内容分发系统设计与实现

通过对H.264/SVC和互联网P2P技术的研究,提出了复杂网络环境下的H.264/SVC视频流分发策略,设计了基于H.264/SVC视频流的P2P内容分发系统。该系统结合了H.264/SVC码流可伸缩和P2P易扩展的优点,实现了复杂网络环境下自适应视频码流传输,解决了异构终端间视频资源共享问题。     

FSMS无线流媒体传输模型

无线流媒体传输技术可以满足用户利用无线网络实现在线视频播放,但较恶劣的无线网络环境使在线流媒体,特别对于需实况转播的流媒体系统,视频画面可能出现延迟、抖动和失真等问题,这在很大程度上影响了用户观看视频的直观感受。为了降低无线流媒体传输技术对无线网络环境的要求,提高无线视频传输的QoS(Quality of Service,服务质量),在国外视频分帧传输的思想上,提出一种FSMS(Frame Splitting Multichannel Streaming,分帧多信道传输)无线流媒体传输模型,并且基于该模型在Android移动平台上设计并实现了一整套无线流媒体传输系统。系统测试表明,即使在大量帧丢失的较恶劣网络环境下,运用此模型可以显著提高无线流媒体视频播放的流畅性。     

基于内容丢帧的视频自适应传输优化策略

根据用户对视频内容的个性化偏好,提出结合语义事件与精彩度的视频内容分级方法,构建时域内基于多粒度语义内容的统一丢帧模型,在 RTP/RTSP 流媒体服务器中基于语义丢帧算法设计了视频自适应传输优化策略。实验结果表明,本文提出的基于内容的丢帧策略在网络性能、语义质量等方面优于传统基于帧类型的丢帧策略。     

无线网络的差错控制策略及其性能分析

研究网络数据优化传输性能,针对无线传感器网络动态的信道特性、拓扑和带宽有限等特点,要保证输出性能和效率,对网络差错应选择严格控制策略.为了提高无线传感器网络通信的可靠性,提出一种适用于无线传感器网络多媒体数据传输的自适应差错控制策略.策略采用跨层设计的方法,根据链路层数据帧所属应用层视频帧的类型及其发送节点和下一跳接收节点之间的通信距离特性,自适应地选择当前最优的差错控制技术.数学分析表明,策略充分利用无线传感器网络的能量和带宽资源,有效地提高了数据通信的传输效率和可靠性.     

一种适合3G网络传输的H.264 实时视频容错编码

为了在3G网络上传输H.264实时视频流,提出了一种鲁棒性容错编码策略.该系统首先将视频序列分成两个子序列分别进行编码,并在不同路径中传输,以降低因信道突发错误而造成连续丢包的概率,对丢失的数据则采用高精度的双向加权运动补偿进行预测.为了使出错子流快速恢复正常解码状态,采用多参考帧策略,使用正确解码子流的参考帧作为出错子流的参考帧来进行预测编码,以消除误差扩散.实验结果表明,该方法在无线网络环境中不仅能有效地抵抗误码和丢包对传输图像质量的影响,而且能保证视频流的正常播放和改善图像质量.与相关方法比较,该方法提高重建图像质量超过0.6dB.     

屏幕直播系统延迟优化

低延迟直播是视频直播中一个颇具挑战性的技术难点.文章从网络推流、首帧延迟、视频编码延迟三个角度进行延迟优化：首先依据网络状况自适应调整推流码率;其次实现关键帧缓存算法,优化首帧打开时间,使得首帧打开时间减少到2~4秒;然后改进帧内预测模式快速选择算法,通过降低候选模式个数减少编码复杂度,在视频质量基本不变的前提下使编码时间最多可降低约22%.最后基于以上三种优化策略设计实现屏幕直播系统并应用于课堂教学,满足课堂屏幕共享低延迟场景.     

利用运动强度自适应传输视频内容

在异构的网络环境下,如何自适应地传输满足多种终端设备和不同用户需求的视频内容具有重要的意义.以达尔文流媒体服务器为实验平台,提出一套基于运动强度的视频自适应传输策略.在服务器端通过检测丢包率来控制发送速率等级,避免网络拥塞,并采取一定策略消除因丢帧而产生的马赛克;在自适应策略中加入了运动强度信息,针对不同的运动强度级别进行不同的处理,使得综合视频质量得到提高.实验结果表明,文中的自适应策略不仅可以避免网络拥塞,而且可以改善视频播放质量.     

基于无线环境的错误隐藏算法

在无线环境下压缩的视频序列对信道干扰非常敏感。传输错误不仅会影响当前帧而且会扩散到后续各帧。目前大多数利用时间和空间冗余特性的后处理错误隐藏方法并不能有效地对这种传输错误进行修复,它们忽视了被修复宏块的邻居宏块在无线环境下极易丢失这个事实,仅在当前帧中进行错误隐藏,因而限制了修复的效果。该文提出一种适用于无线环境的错误隐藏算法,该算法计算量较小,在当前帧和后续的B帧和P帧中都可达到较佳的图像质量。仿真结果证明,在无线环境下,该算法在图像质量和计算负载方面都是一种较优的错误隐藏方法。     

基于时空相关的H.264多参考帧快速选择算法

H.264/AVC视频编码标准采用的多参考帧技术改善了视频质量,但同时也增加了编码复杂度。为避免搜索多余的参考帧,提高H.264编码器的编码效率,基于视频序列帧间具有较强时间相关性、相邻宏块具有较强时空相关性,提出了一种多参考帧选择算法。该算法根据视频序列的帧间时间相关程度确定参考帧个数;由相邻宏块的时空相关性自适应确定当前宏块的编码模式及其最佳参考帧。实验结果表明,与校验模型JM16.2相比,该算法在编码质量几乎不变的情况下,平均可节约60%的编码时间。     

Low-Delay Low-Complexity Bandwidth-Constrained Wireless Video Transmission Using SVC Over MIMO Systems

We propose an efficient strategy for the transmission of scalable video over multiple-input multiple-output (MIMO) wireless systems. In this paper, we use the latest scalable H.264 codec (SVC), which provides combined temporal, quality and spatial scalability. At the transmitter, we estimate the decoded video distortion for given channel conditions taking into account the effects of quantization, packet loss and error concealment. The proposed scalable decoder distortion algorithm offers low delay and low complexity. The performance of this method is validated using experimental results. In our proposed system, we use a MIMO system with orthogonal space-time block codes (O-STBC) that provides spatial diversity and guarantees independent transmission of different symbols within the block code. The bandwidth constrained allocation problem considered here is simplified and solved for one O-STBC symbol at a time. Furthermore, we take the advantage of the hierarchical structure of SVC to attain the optimal solution for each group of pictures (GOP) of the video sequence. We incorporate the estimated decoder distortion to optimally select the application layer parameter, i.e., quantization parameter (QP), and physical layer parameters, i.e., channel coding rate and modulation type for wireless video transmission.      

基于非对称信道的双向中继传输方案

针对双向中继系统广播时隙的两信道质量非对称时数据传输率受弱链路质量影响而使强链路质量信道增益未被充分利用的问题,提出一种新的传输方案。该方案采用先验比特信息方法,弱链路质量的节点在接收信号时利用已知比特信息,通过映射的子集来解调信号,使符号间的最小欧氏距离变大,两链路以与各自质量所对应的数据传输率进行传输,同时能达到两链路相同误比特率的要求。仿真结果表明该方案可应用到非对称信道的双向中继实际场景。     

基于感兴趣区域的医学图像近无损压缩

在应用整数小波变换和基于分层树集合分割排序算法的基础上,提出了一种新的基于感兴趣区域的编码方法.本文还提出了一种感兴趣区优先编码策略,可以保证在极低的码率下感兴趣区的重建质量远远好于非感兴趣区的重建质量.这些方法得到的压缩码流都具有嵌入的特点,支持渐进传输.     

TM-CAM：一种高效的容软错误相联存储器

相联存储器是集成电路中对软错误最敏感的部件之一,但是其结构特点决定了不能使用错误保护码等传统容错方法进行保护。提出了一种容软错误的相联存储器结构TM CAM,通过采用三值匹配线机制和仔细设计的三值灵敏放大器,能够检测相联存储器中的任意一位错误,其结构简单高效。基于该结构,还提出了TM CAM的访问算法。实验表明,TM CAM能够以很小的开销有效地缓解相联存储器中的软错误问题。     

可扩展多视点视频编码技术研究

文章设计了一种结合Multi-view Video Coding（MVC）和Scalable Video Coding（SVC）技术的多视点视频编码方案,通过下采样原始图像进行MVC编码形成码率低的基本层,增强层由基本层解码单路图像预测生成其全空域图像。通过实验比较,该方案能获得与MVC相当的编码效率,单路视点的解码代价比SVC方案高出0.5~1.5dB的收益,码流具有可扩展性,能在不同的级别上完整地表述原始视频。     

基于SPECK和Turbo码的鲁棒图像传输

针对信源与信道编码各自的特点,提出了一种基于SPECK（set partitioned embedded block coder）算法和Turbo码相结合的信源信道联合编码方案.由于图像经SPECK算法编码后的数据流对信道噪声非常敏感,所以可采用此方案来提高图像对信道错误的鲁棒性.该方案通过SPECK算法来产生具有不同容错性的子流,信道编码采用删余Turbo码,用不同码率的信道编码来对这些子流进行非平等保护,以改善数据流抗信道差错的整体性能.这种方案充分利用了信源编码后的数据流的特性,从而使误码率与码长达到了一个较好的平衡.实验结果表明,该方案不仅能够在较高的压缩比下,使解码图像具有较高的峰值信噪比,并且由于Turbo码的优异性能,使得图像在较低信噪比条件下进行传输仍具有较强的鲁棒性.     

一种面向SVC的码率控制算法

H.264/AVC可伸缩性扩展视频编码系统(JSVM)提供了一种可伸缩视频编码(SVC)的解决方案,然而它本身并没有提供一种有效的码率控制算法.文中基于JSVM的分层预测结构,提出了一种全新的码率控制算法.首先在码率分配方面,考虑到分层B帧预测(或运动补偿时间域滤波(MCTF))结构,给出一种分层的码率分配方案;然后,针对不同类型和不同时间分解层各自的统计特性,分别为它们设计了不同的率失真(R-D)模型.实验结果表明,文中算法能够有效地控制码率,使得目标码率跟实际产生码率之间的偏差最大不超过2%;同时文中算法较大地提高了解码图像的质量,使得峰值信噪比(PSNR)在低码率端可提高1dB;另外,JSVM是通过不断调整量化参数(QP)使得实际产生的码率逐次逼近目标码率,较之这种尝试型的码率控制算法,文中基于模型的码率控制是在一次编码中产生最终的目标码率,从而大大降低了计算复杂度.     

Incremental rate control for H.264 AVC scalable extension

The emerging H.264 Scalable Video Coding (H.264/SVC) requires the rate control algorithm to regulate the output bit rate of all the coarse-grain-scalability, temporal, spatial and combined enhancement layers. In order to address this topic, in this research, we propose an incremental rate control algorithm for H.264/SVC to control each layer’s encoding rate close to the target bit rate. The proposed algorithm introduces a number of efficient methods. First, based on our previous work on H.264/AVC rate control, a Rate-Complexity-Quantization (R-C-Q) model is extended in scalable video coding. Second, a complexity measure for Intra-frames based on their gradient and histogram information is used to precisely determine Quantization Parameters (QPs) for Intra-frames using the R-C-Q model. Third, we adopt an incremental approach to compute QPs of inter-frames. Fourth, a Proportional + Integral + Derivative (PID) buffer controller is presented to provide robust buffer control for each layer of H.264/SVC bitstream. Finally the QPs for hierarchical B-frames are adaptively decided by their neighbor inter-frames. Our extensive simulation results demonstrate that, our algorithm outperforms JVT-W043 rate control algorithm, adopted in the H.264/SVC reference software, by providing more accurate output bit rate for each layer, maintaining stable buffer fullness, reducing frame skipping finally, improving the overall coding quality.     

一种减少低码率视频编码中"块效应"的方法

在甚低码率视频编码技术中，“块效应”现象成为一个比较严重的问题，由于“块效应”的介入，严重破坏了图像的视觉效果，本文通过分析基于块编码的低码率视频压缩技术中的“块效应”现象，提出一种自适应的高频补偿滤波方法，并使其应用于H．263甚低码率视频编码，结果表明：采用自适应的高频补偿滤波方法可以有效地抑制：块效应”现象，改善视觉效果。     

Enhanced reconstruction algorithm for unidirectional distributed video coding

Distributed video coding (DVC) is an emerging video coding technology that utilises the distributed source coding principles to build very low cost video encoders, yet with remarkable error resilience. In the most common DVC framework, the reconstruction function plays a vital role that has a direct impact on the output video quality. In this study, a novel algorithm is proposed for the reconstruction function, particularly focusing on a unidirectional DVC architecture. The proposed technique exploits the variations of the bit error rate of the Wyner-Ziv decoded bit stream and the assumed noise model in the side information stream. The simulation results show that the proposed algorithm yields a significant improvement of the objective and subjective video quality at no additional bit rate cost.