帧级低复杂度立体视频端到端失真估计技术

为了准确估计立体视频传输中的失真,结合时空相关性和立体视频帧间拷贝的错误隐藏方法,提出了一种以视点内参考为主的帧级立体视频传输失真估计模型。该模型降低了立体视频左、右视点帧之间的依赖性,具有较低的复杂度。实验表明,对于不同的丢包率和缓慢运动的立体视频序列,该模型均能准确估计视点内和视点间错误扩散,进而快速估计出终端立体视频传输失真。     

编码端帧级立体视频传输失真模型

通过分析网络传输与立体视频失真的关系,结合立体视频时空相关性、网络性能和终端错误隐藏技术,以及递归思想提出了一种编码端的帧级立体视频传输失真模型,本模型可在编码端估计特定网络条件下的终端立体视频质量。针对不同运动程度和视差大小的立体视频序列,在不同网络环境下进行实验。当用MSE表征失真时,平均预测误差为4.16%;当用PSNR表征时,平均预测误差为0.93%,表明本模型可在编码端精确估计终端的立体视频传输失真。     

基于概率统计理论的全局率失真优化判决策略

介绍了(JVT)ITU-T和VCEG/IEC的MPEG国际视频编码标准组织,最近已经起草的将被称为ITU-T和VCEG/IEC新标准的视频编码H.264。并结合差错信道的视频传输模型,分析了其传输H.264视频压缩数据存在的编码失真、传输误码失真和扩散失真问题,讨论了在H.264标准差错信道下,全局率失真优化判决策略,并结合H.264SEI(SupplementalEnhancementInformation)域的反馈机制和概率统计理论的知识,提出了一种简单估算失真的算法。该模式判决算法较好地改善了抗误码性能。     

一种基于统计的H．264差错信道下抗误码方法

结合在差错信道下的视频传输模型，本文分析了在差错信道下传输H．264视频压缩数据存在的编码失真、传输误码失真及扩散失真问题；针对这个问题，讨论了H．264标准中 基于宏块的误码掩盖技术及差错信道下基于全局率失真优化的宏块模式判决算法；并结合H．264 SEI域的反馈机制和概率统计理论，提出了一种简单估算失真的方法。该模式式判决算法较好地改善了抗误码性能。     

高清立体视频的传输失真估计模型

针对高清立体视频序列分辨率大、宏块信息量少以及网络传输易出现差错的特点,提出一种能够估计高清立体视频端到端传输的失真模型。该模型能够考虑到丢包对后续帧的错误扩散以及立体视频左右视点帧之间的时空相关性,采用递归算法准确地估计失真,并运用时域帧拷贝的错误隐藏方法降低解码端的复杂度。仿真结果表明,失真模型的平均预测误差能控制在6%以内,对于不同特性和分辨率的立体视频序列,在不同网络环境下传输失真估计均有一定的适用性。     

基于3G网络的视频传输策略的研究

文章主要论述了基于3G无线网络上提高QoS的视频传输策略。综合考虑时变无线信道状况和视频编码特性,实现基于最小失真的联合信源和信道编码。首先,构建了基于3G无线网络的端-端视频传输架构。其次,提出了基于动态监测和实时测量网络吞吐量,自定义高层协议机制和基于UEP(不对等错误保护)的打包策略,通过在3G无线网络上吞吐量和误码率的测量来评价时变无线网络的信道/网络资源。再次,错误弹性机制使得端-端视频传输的QoS达到全局最优。仿真测试结果表明本文的策略可以提高视频传输的鲁棒性。     

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。     

基于率失真特性的视频编码优化算法

率失真(R-D)优化是视频编码器中一项关键技术,然而当前广泛采用的独立率失真优化远未达到全局最优性能.为了进一步提升高效视频编码(HEVC)的压缩性能,提出了一种结合率失真依赖性和率失真特性的二次编码优化算法.首先,采用原始HEVC的方法对当前帧进行第一次编码,从而得到当前帧消耗的比特数和每个编码树(CTU)单元的率失...     

基于支持向量机的图象插值及错误隐匿策略

如何对在有损网络环境中传输的视频进行错误隐匿是视频传输研究中的基本问题。支持向量机（SVM）是一种新兴的通用学习算法，是国际上机器学习领域新的热点。为了取得比现有方法更好的错误隐匿效果，提出了一种新的基于支持向量机回归估计的错误隐匿策略，首先建立了基于支持向量机回归估计的图像插值算法，并将其引入到错误隐匿问题中，然后用空域插值的方法达到错误隐匿的目的。实验结果表明，与目前采用的各种错误隐匿策略相比较，基于支持向量机的错误隐匿策略在错误隐匿效果和推广性能上都具有一定的优越性。     

易错网中视频编码时域误码的优化

诸如移动网络一类的易错信道,其比特差错率相当高,在这样的信道上传输压缩视频信号是一个巨大的挑战。因此,在设计视频编码器时为得到可接受的服务质量,必须考虑信道误码率。讨论了一种有效的在易错网中传输视频信号时,优化时域误码的方法。给出一个率失真优化模式选择算法,该算法考虑了网络差错率和解码器所用的错误隐藏方法。仿真结果表明这一算法改善了视频传输的质量。     

一种通用的视频传输端到端失真度估算方法

在综合考虑差错扩散、差错掩盖策略及信道误码率的基础上,从像素级对端到端的视频传输差错扩散失真情况进行了分析,根据帧间相关系数和掩盖比率,提出了一种适用于各种时域差错掩盖方法的通用传输失真度估算模型.基于包丢失的仿真实验表明,该模型能够较好地近似估计出差错扩散失真情况,可以适应于各种不同的时域掩盖方法.实验还显示,基于该模型的宏块编码模式的帧内更新选择,与传统的R-D模式帧内更新算法相比,达到了较好地抑制差错扩散的效果,可适用于多种时域掩盖方法.     

Joint Source-Channel Rate-Distortion Optimization for H.264 Video Coding Over Error-Prone Networks

For a typical video distribution system, the video contents are first compressed and then stored in the local storage or transmitted to the end users through networks. While the compressed videos are transmitted through error-prone networks, error robustness becomes an important issue. In the past years, a number of rate-distortion (R-D) optimized coding mode selection schemes have been proposed for error-resilient video coding, including a recursive optimal per-pixel estimate (ROPE) method. However, the ROPE-related approaches assume integer-pixel motion-compensated prediction rather than subpixel prediction, whose extension to H.264 is not straightforward. Alternatively, an error-robust R-D optimization (ER-RDO) method has been included in H.264 test model, in which the estimate of pixel distortion is derived by simulating decoding process multiple times in the encoder. Obviously, the computing complexity is very high. To address this problem, we propose a new end-to-end distortion model for R-D optimized coding mode selection, in which the overall distortion is taken as the sum of several separable distortion items. Thus, it can suppress the approximation errors caused by pixel averaging operations such as subpixel prediction. Based on the proposed end-to-end distortion model, a new Lagrange multiplier is derived for R-D optimized coding mode selection in packet-loss environment by taking into account of the network conditions. The rate control and complexity issues are also discussed in this paper     

用于IP网络的差错复原编解码器

随着因特网的飞速发展,基于IP网络的视频通信越来受到重视,但由于IP网络属于易于发生差错的信道,因此,基于IP网络的视频业务必须要到信道差错的影响,为了抗信道差错,差错复原技术已成为易发生差错信道下视频编码的重视组成部分,针对IP网络时常发生拥塞和带宽经常变动而造成的数据分组丢失,时延和抖动问题,提出了用于IP网络的差错复原技术综合应用解决方案,该方案通过综合运用多种差错原复技术,大大提高了压缩码流的抗差错能力和解码器和差错复原能力,同时应用该方案实现了具有差错复原性能的H．263、H．26L视频编码解器。利用Internet网络模型对编解码器的差错复原能力进行了实验,实验结果表明,该视频编解码器具有良好的差错复原性能,重图象的主客观质量得到了明显的改善。     

基于辅助信息嵌入的视频图像鲁棒性传输方法

提出了一种增强无线网络环境下视频图像传输差错恢复能力的新方法。利用改进的DCT系数强制奇偶修改方法将辅助信息嵌入到视频图像中,用于解码器端完成视频图像序列差错检测,再同步,差错恢复,以增强H.263 标准解码器的差错恢复功能,获得更好的图像重构质量,实验仿真结果表明此方法可以在不额外增加信源传输码字的前提下,有效地改善传输质量。     

IP网络上视频区分服务传输研究

文章在笔者建立的区分服务网络模型的基础上,根据视频编码的特点,提出了一种针对视帧传输的新的服务优先等级标识算法,即根据不同视频帧解码时的重要程度和网络的传输状况将不同视频帧的数据包标记为不同等级,赋予不同的质量保证。该策略是针对网络严重拥塞和极低码率视帧编码序列而提出的。实验表明,在网络严重拥塞(实际带宽低于要求带宽70%以下)、有大量数据包丢失时,也可在解码端利用差错掩盖(ErrorConcealment)技术很好地恢复出视频图像,且接收到的IP包的延迟及延迟抖动也很小,完全符合实时传输的要求。     

一种针对无线视频传输的帧内宏块更新方法

帧内宏块更新是视频传输中一种重要的错误恢复方法。针对无线视频传输中的错误恢复问题进行分析,并对几种不同的帧内宏块更新方法进行对比,提出一种改进的帧内宏块更新方法。通过分析视频中主要的运动方向,选用不同的帧内宏块更新策略,在保证错误恢复能力的同时,尽量减小帧内宏块在码流中所占的比例。分别采用MPEG4的AIR方法、随机更新方法、按列更新方法和所提方法对不同的测试序列进行了错误恢复能力的实验。结果表明,所提方法既能保持良好的错误恢复能力,又能降低码率的波动以满足编码与传输实时性的要求,具有良好的主客观效果,同时与现有的各种视频编码标准兼容。     

基于数据隐藏的视频图像传输差错恢复方法

该文对无线网络环境下视频图像的鲁棒性传输问题进行了研究,提出了一种新的视频图像传输差错恢复方法。用隐藏在图像中的辅助信息完成差错检测、再同步、差错恢复以增强H.263+标准解码器的差错恢复功能,获得更好的重构质量。仿真实验表明比传统方法有明显的改进。     

一种基于FMO的H.264容错编码

H.264/AVC标准引入的灵活宏块排列机制可以显著改善解码重建视频的质量。为进一步增强在不可靠信道上传输视频的鲁棒性,提出了在运动向量搜索的率失真优化框架下,结合灵活宏块排列容错机制,对差错隐藏失真进行优化。实验结果表明该方法能有效地提高灵活宏块排列的容错性能。     

基于depth-map和分布式视频编码的多视点视频传输方法

针对多视点视频传输系统数据量庞大的问题,提出一种基于深度图(depth-map)和分布式视频编码(DVC)的不等错误保护(UEP)传输方法。该方法首先基于多个视点提取深度图;然后,在传输过程中传输一个视点及其深度图;最后,经过网络传输,在解码端由一个视点图及其深度图生成其他视点。由于视点图和深度图在解码端的重要程度不同,对需要传输的视点图和深度图采用不同的分布式视频编码方法,进行不平等的错误保护。仿真实验结果表明,所提传输方法比传统的分布式多视点视频编码传输系统具有更好的抗误码性能,提高了传输可靠性,图像的峰值信噪比(PSNR)约提高1.5dB。