细粒度扩展视频均等质量流化算法

细粒度扩展(fine-granularity-scalability,简称FGS)编码具有很强的灵活性和较好的视频流化性能,故已被MPEG-4和H.26L等标准所采用.FGS编码的一个突出特点是可以随意裁减以适应网络带宽的变化.但是,简单的裁减方法容易造成连续图像质量抖动过大,而用户通常希望流化视频的图像质量尽可能地平滑.在相关研究的基础上,针对非实时流化应用,分别讨论了在无损和有损条件下进行FGS编码均等质量流化的算法.该算法基于FGS的分段线性率失真模型和滑动窗口,在无损条件下,使用二分法,在当前窗口中的所有帧之间进行速率分配,以实现均等质量流化;在有损条件下,通过自适应的启发式算法,并结合前向纠错(forward error correction,简称FEC)技术来达到同样的目的.实验结果表明:在两种情况下,该算法均可以获得较好的流化效果,使流化视频的图像质量更加平滑.     

一种改进的基于滑动窗口的FGS码率分配算法

FGS使用灵活性强的位平面编码技术可平滑适应带宽变化。首先分析了现有基于滑动窗口的FGS码率分配算法时延大的不足,进而提出了一种低时延的改进算法。其根据相邻帧的差异程度,通过小滑动窗口插帧的方法来达到原来算法中大滑动窗口的效果。实验表明,在不降低太多码率分配效能的前提下,该算法能充分达到低时延的目的。     

基于MPEG-4 FGS的视频流量模型

目前MPEG-4精细颗粒度可伸缩性(Fine Graruldty Scalability，FGS)编码视频正成为视频流服务的一种主要的业务流，因此，针对MPEG-4FGS视频流量进行建模对于网络性能仿真和通信网络设计具有十分重要的意义。该文首先介绍了MPEG-4FGS编码原理，然后对MPEG-4FGS视频流量的统计特性进行了分析，在此基础上，提出了基于MPEG-4FGS的视频流量模型。实验结果表明，该模型能较好地拟合原视频帧序列大小，且能根据网络带宽的动态变化进行适应的码率分配。     

MPEG-4 FGS视频流量模型的仿真应用研究

针对MPEG-4 FGS可伸缩的视频流量,采用马尔可夫链调制的一阶自回归方法对其统计特性进行建模,通过与Trace流量的仿真结果对比,证明了该模型的有效性。在此基础上,提出了基于FGS流量模型的层次化速率控制方法,在NS-2中将该方法与三种典型的CBR层次流量模型方法对分层视频组播RLM协议性能的影响进行了仿真实验对比。仿真结果表明：采用CBR模型来模拟MPEG-4 FGS层次流量对RLM协议进行性能仿真评价存在较大的误差,采用所提出的基于FGS流量模型的层次化速率控制方法对自适应视频组播协议的性能进行仿真具有更好的精确性。     

多用户MIMO系统中一种自由度分配算法

近年来迭代干扰对齐技术得到了较多的关注,通过迭代干扰对齐算法可设计线性预编码矩阵,以最大化多输入多输出系统的总速率.但目前将自由度(DoF)分配方式作为系统总速率影响因素的研究较少.为此,提出一种DoF分配算法,通过改进模拟退火算法从而得到可使系统总速率达到最大的DoF分配方式.DoF分配问题是组合优化问题,采用模拟退火算法可较好地解决该问题.仿真结果表明,该算法所获得的系统总速率接近遍历算法的性能,具有更低的复杂度.尤其当系统变得复杂(用户数目增加,或者天线数目增加)时,改进模拟退火算法的低复杂度优势更为明显.     

FGS视频流的码率分配算法研究

该文针对精细可分级编码(FGS)比特流在时变带宽网络上的传输,提出了一种基于视频序列率失真(R-D)特性的FGS增强层的码率分配算法,目标是减少接收端解码视频质量的波动,同时保持视频总体质量最优。首先建立一个在多帧图像增强层之间进行码率分配的最优化问题形式,并进行了合理的简化,然后利用线性内插原则建立描述各帧图像增强层率失真特性的R-D模型。由于各帧图像R-D曲线的单调特性,如此建立起来的最优化问题可以用简单的算法求出最优解。仿真结果表明,这个方案在保证解码视频质量恒定和保持视频总体质量最优两方面均收到了良好的效果,同时该方案的简易性使得它的实现和应用成为可能。     

基于TD-SCDMA无线视频监控编码研究

该文在基于MPEG-4的FGS的基础之上,对其编码算法进行优化,提出适于TD-SCDMA无线网络的无线视频监控编码方案,仿真的结果表明基于MPEG-4的FGS具有较高的信噪比及视觉质量,能够较好的满足无线视频监控的需要。     

基于单环和肤色选择的FGS视频编码

提出了一种在增强层中引入肤色选择的检测算法,利用该算法定位出人脸区域,并将其作为感兴趣区域,进行位平面提升、优先编码和传输。由于该算法会在一定程度上降低整体的编码效率,因此在基本层上引入了单环算法来提高整体的编码效率。试验结果表明,基于单环和肤色选择的FGS视频编码算法能够很好地改善视频的主观质量,也能够较大程度地提高FGS的编码效率。     

WSNs中联合速率控制与时隙分配的效用优化算法

针对无线传感器网络(WSNs),提出了一种联合节点数据采集速率控制与时隙分配的(JRCTA)算法效用优化.该算法建立统一速率控制与时隙分配的效用优化模型,将节点数据采集速率的优化控制与基于冲突避免的节点发送时隙分配结合起来,在控制网络延时性能的前提下,最大化汇聚节点在单位时间内所采集到的数据量.仿真实验结果表明,JRCTA算法具有较好的性能.     

面向轨迹数据流的KNN近似查询

提出一种基于滑动窗口的K-最近邻(KNN)近似查询算法。将滑动窗口内数据通过聚类划分成若干大小不一的基本窗口,针对每个基本窗口给定一个采样率,对窗口内数据进行偏倚采样,形成数据流摘要,并基于该摘要,采用计算几何平面扫描算法执行分布式最近邻查询。仿真实验结果表明该算法有效,且具有较好的可扩展性。     

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。     

基于预取的流视频带宽适应性传输算法

IP网络带宽的动态特性是流视频要面临的关键问题.可伸缩编码的视频具有带宽适应性,但由于其每一层编码通常是变比特率的,那么在视频传输中,为迎合动态传输带宽,如何裁减这种分层的变比特率视频,并极大化一定的目标性能,需要传输优化.针对上述问题,提出了一个预取或缓冲优化的流视频带宽适应性传输框架,将裁减策略放到一个窗口来考虑,解决了窗口内的最小裁减量问题,其带宽适应性粒度在理论上可以细化到"比特位",并为其他裁减算法提供综合优化的计算平台.     

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。     

A systematic rate controller for MPEG-4 FGS video streaming

This paper proposes a systematic rate controller (SRC) for content-aware streaming of MPEG-4 FGS video over the Internet. An active layer dropping technique is proposed to provide both coarse-grain and fine-granularity scalability of smooth quality adaptation to bandwidth fluctuations and bit-rate variations of streamed video over a general time-scale. The smooth quality adaptation is realized through the mode and state transition of a state machine that implements the SRC. The SRC effectively uses available bandwidth and client buffer by forward-shifting the FGS video stream. It provides protection to video segments with important content by introducing a content-aware priority-based layer model for the MPEG-4 FGS video stream. RID="*" ID="*" The work reported in this paper was performed when this author was working at Microsoft Research Asia as a research intern.     

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     

端到端MPEG-4 FGS视频TCP友好的平滑传输

着重研究了Internet上MPEG-4 FGS(fine grained scalable)视频流的自适应平滑传输,其主要目的在于,在网络带宽变化的情况下,提供稳定的视频回放质量.提出了一种新的基于TFRC(TCP-friendly rate control)的MPEG-4 FGS端到端视频流传输系统框架,在此框架的基础上,首先假设完整的可用带宽变化已知,并且提出了一种离线的自适应平滑算法.此后,给出一种基于改进的ARAR(autoregressive autoregressive)预测技术的在线自适应平滑算法.最后,以NS-2为实验平台进行了模拟实验.模拟实验表明,提出的离线和在线自适应平滑算法可以充分利用可用网络带宽,并且能够在可用网络带宽持续波动的情况下保证接收方的回放尽可能地平稳,从而达到获得最佳视觉效果的目的.