基于H.264码率控制算法的研究与改进

基于对H.264码率控制算法的研究,考虑到图像中各宏块之间的差异,提出了宏块级的码率控制算法。实验结果表明,与JVT-G012提案相比,该方法在准确控制码率的同时,图像的视觉质量也得到了提高。     

一种基于纹理特征的码率控制算法

提出了一种基于图像纹理特征的不平等比特分配策略的码率控制算法。根据纹理特征将每帧图像划分成三大区域,对每个区域采用不同的比特分配权重,对纹理复杂的区域分配更多的比特数,对纹理简单的区域分配更少的比特数。在JM9.6上进行的仿真结果表明,在不影响平均码率的前提下该算法可以使图像编码质量得到0.05 dB～0.13 dB的提高,并且码率也得到了一定的平滑。     

一种低延迟限制下H.264码率控制算法

对于实时、双向视频通信而言,减少传输时所造成的延迟是十分重要的。本文针对H.264视频压缩编码标准,提出了一种在低延迟条件下,仍可维持高画质并避免缓存区溢出的码率控制算法。鉴于I帧量化参数的选择对于整个GOP编码比特及失真的影响,本文通过对整个GOP的预测码率和失真做率失真优化,来选择可以平衡整个GOP编码量和失真的量化参数。同时增加一个主动跳帧策略,在缓存区未达饱和状态时,仍主动跳过一些并不重要的图像,而留出区空间使那些相对重要的图像可以保留。实验结果表明,在低延迟条件下,本文的方法不论在避免跳帧和维持画质方面均高于JVT新近采纳的JVT-H017提案。     

一种面向H．264标准的帧层码率控制算法改进

在不考虑场景变化的情况下,由于图像之间存在一定的相关性且采用前向预测编码,针对G012中帧层为P帧平均分配比特的方案,提出了基于帧层的码率控制,考虑编码帧的空间位置及其复杂度,对目标比特的分配进行了改进,使缓冲器的分配更合理,得到更合理的量化参数。实验表明,该算法得到的实际比特与目标比特更接近。编码精度更高。     

一种新的H.264/AVC码率控制改进算法*

针对头信息比特灵活多变、预测困难的问题,提出了一种新的基于概率选择的头信息比特预测方法。对于H.264码率控制算法中所采用的帧层比特平均分配而可能导致失衡的问题,引入一种新的图像复杂度衡量因子对比特分配进行调整。结合新的头信息量估计方法和新的比特分配调整方法,对原有的H.264码率控制算法进行了改进,实验证明能达到更好的效果。     

一种HEVC低延时编码码率控制算法

传统码率控制方法常常引起视频编码器的率失真性能降底。为了在满足码率控制精度的同时改善编码器率失真性能,提出一种基于改进R-λ模型的帧级码率控制算法。根据帧率把待编码视频序列划分成多个控制单元,并为当前控制单元分配目标比特;根据控制单元层的可用比特数为当前GOP分配目标比特;根据GOP层的可用比特数为当前待编码帧分配目标比特,再利用改进的R-λ模型计算得到拉格朗日乘子λ进行编码。在通用测试条件下的实验结果显示,该算法具有较高的码率控制精度,同时改善了编码器的率失真性能。其平均码率相对误差为0.095%;以不开启码率控制的HM16.7作为基准,平均码率节省(BD-Rate)达到了2.6%。     

H.264/SVC比特自适应分配的等级B帧码率控制算法

为减少码率控制中实际输出码率与目标码率之间的误差,改善视频序列编码尾部质量下降的缺陷,同时针对可伸缩视频编码中码率控制算法的不足,提出一种自适应比特分配的码率控制算法。算法基于对根据相邻图像帧之间的相关性以及对恒定质量的考虑,在图像组(GOP)之间平均分配目标比特,而在GOP内部则根据编码复杂度自适应分配目标比特,同时适当调整初始量化参数(QP),再根据目标比特分别计算P帧、B帧的QP。对不同的视频序列进行了实验测试,其结果验证了算法的准确性和有效性。     

基于H.264码率控制算法的改进

码率控制作为H.264中的重要的技术之一,在平稳码率和保证良好的接收端质量方面起着重要的作用。针对Joint Model (JM)采用的算法存在的对不同的初始量化参数码率不平稳和PSNR(峰值信噪比)差异过大等问题进行分析,在原有算法基础上作出一定的改进。实验结果表明,改进的算法能很好的保证码率和PSNR的平稳性。     

一种改进的H.264码率控制算法

码率控制是H.264/AVC的一个重要组成部分,它通过调节编码比特流的的码率变化从而在给定的信道带宽下获得持续较好的图像质量。在Nejat Kamaci提出的码率控制算法上进行了改进,增加了宏块级码率控制,并针对传统的平均绝对误差（Mean Absolute difference,MAD）线性预测模型计算量大且存在一定误差的缺点,提出一种新的MAD加权预测模型,降低了算法复杂度和预测误差。实验结果表明,改进算法的码率控制更加准确,并且图像的PSNR值也有所提高。     

基于H.264/AVC的一种新的帧一层码率控制算法

在参考软件Joint Model(JM)8.4中已给出了码率控制算法JVT-017的提案。由于该算法采用线性模型预测平均绝对差Mean Absolute Difference(MAD),运算量较大且存在一定的误差,为此提出了一种新的帧一层的非线性量化级计算模型。仿真结果显示,与JVT-H017码率控制算法相比,采用改进算法的H.264编码器在在相同条件下码率控制得更准确, 并能获得较高的峰值信噪比PSNR和主观视觉质量,特别在有场景切换的情况下缓冲区并未出现上溢和下溢现象。     

一种基于人视觉系统的DVC改进算法

为了克服无线多媒体传感器网络中的视频传感节点的处理能力、存储空间和能量严重受限的问题,本文提出一种基于人的视觉系统的分布式视频编码的方案。由于人眼睛的潜在的感受性和视觉掩蔽性能,最小可觉差值以下的变化几乎不能被人的视觉系统感知到。因此,原始帧和边信息之间在感觉阀限之外的信号误差不需要得到纠正。本文基于这种思想,将JND模型应用到WZ编码器中,并对其仿真,实验结果表明,本文所提出的算法在不改变主观质量,甚至提高主观质量时可以较大程度对视频序列进行压缩,降低比特数,具有较好的率失真性能。     

基于H.264/AVC的自适应帧级位分配优化算法*

为了获得精确的帧级目标位分配和提高编码质量,在JVT-G012码率控制算法的基础上,提出一种自适应的帧级位分配优化算法。该算法充分考虑帧之间纹理复杂度,弥补了JVT-G012算法中对帧目标位平均分配算法的不足。大量实验结果表明,改进后的算法在高运动或场景切换情况下,能明显提高视频编码质量,实现目标位的优化分配和输出码率的精确控制。     

融合结构与非结构信息的自然图像恰可察觉失真阈值估计

目的 研究表明,图像的恰可察觉失真（JND）阈值主要与视觉系统的亮度适应性、对比度掩模、模块掩模以及图像结构等因素有关。为了更好地研究图像结构对JND阈值的影响,提出一种基于稀疏表示的结构信息和非结构信息分离模型,并应用于自然图像的JND阈值估计,使JND阈值模型与人眼视觉系统具有更好的一致性。方法 首先通过K-均值奇异值分解算法（K-SVD）得到过完备视觉字典。然后利用该过完备字典对输入的自然图像进行稀疏表示和重建,得到该图像对应的结构层和非结构层。针对结构层和非结构层,进一步设计基于亮度适应性与对比度掩模的结构层JND估计模型和基于亮度对比度与信息不确定度的非结构层JND估计模型。最后利用一个能够刻画掩模效应的非线性可加模型对以上两个分量的JND估计模型进行融合。结果 本文提出的JND估计模型利用稀疏表示将自然图像的结构/非结构信息进行分离,然后采用符合各自分量特点的JND模型进行计算,与视觉感知机理高度一致。实验结果表明,本文JND模型能够有效地预测自然图像的JND阈值,受污染图的峰值信噪比（PSNR）值比其他3个JND对比模型值高出35 dB。结论 与现有模型相比,该模型与人眼主观视觉感知具有更好的一致性,更能有效地预测自然图像的JND阈值。     

面向视频压缩的显著性协同检测JND模型

为了更好的将人眼感知特性用于视频压缩系统,提出了一种改进的基于显著性协同检测的恰可察觉失真模型（Just Noticeable Distortion,JND）.该模型通过像素域和变换域下联合建模计算得到的最优JND模型,基于上下文感知的显著性算法得到相应的显著图,并将检测结果用于JND模型权值分配.提出的JND残差滤波器可以嵌入到HEVC视频编码框架中.实验结果表明:在全I帧配置下,提出的算法编码结果与HM16相比,在视觉主观感知质量一致的情况下,平均码率可节省10.7%.     

一种视觉模型引导的小波域彩色图像盲水印算法*

为了较好地解决水印不可见性与鲁棒性矛盾问题,提出了一种新的彩色图像盲水印算法。将原始彩色图像转换到YCbCr色彩空间,并对各分量进行分块处理及一级离散小波变换,利用人眼视觉特性建立视觉模型并引导水印嵌入到中频系数中。水印的提取简单且不需要原始载体图像和原始水印,鲁棒调控因子的引入协调了算法对各类攻击的抵抗能力。实验结果表明,该算法能较好地平衡不可见性和鲁棒性,并且对诸如剪切、叠加噪声等攻击具有更强的鲁棒性。     

基于主观视觉的小波图像编码方法

通过对不同小波系数加权优化量化步长的方式提出了基于视觉特性的零树编码算法.视觉权值通过刚能鉴别出的失真阈值JND计算出来.而JND的计算则通过人眼视觉系统的频率敏感度、亮度敏感度、图像内容的对比掩盖效应以及边缘掩盖效应4个特性来计算.实验证明,在相同主观质量的情况下,提出的算法优于原始的EZW/SPIHT算法,可以取得更高的压缩比.     

基于输入图像内容的比特率控制

在静止图像的压缩中 ,为得到固定大小的码流文件 ,有必要根据输入图像的特点 ,自适应地控制量化器的参数 ,从而控制输出压缩图像的比特率 .JPEG标准未给出比特率控制方法 ,而一些传统的比特率控制方法为专用的压缩解压缩系统设计 ,并不适用在于开放的基于交换格式的 JPEG压缩系统 .本文提出一种和 JPEG标准完全兼容的比特率控制算法 ,按照输入图像的活动性 ,计算相应的压缩质量因子 ,自适应地为每个 8× 8的块分配比特数 ,并且在熵编码时调整各块的比特数 ,适时启动块截除 ,保证压缩文件的大小不超过预先给定值 .本算法适用于存储容量有限的静止图像压缩的场合 ,可以保证存储规定帧数的压缩文件图像     

一种低码率下的H.264跳帧算法

在低码率情况下采用跳帧技术,可以有效防止缓冲器上溢。但是无选择性的跳帧将导致序列不连贯和停顿等现象,图像质量不能得到保证。针对该问题,提出一种根据图像重要性进行跳帧的算法。根据图像复杂度为重要P帧分配更多码率,并根据图像内容与运动程度来自适应地选择跳帧。为了避免跳帧后的目标数据量过度增大,采用一种新的码率更新机制来保持图像质量的稳定性。实验结果表明,该算法在低码率情况下,可减少跳帧数目,并提高图像质量。