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)。     

面向对象的H.264码率控制算法

提出了H.264码率控制改进算法。首先,基于帧间运动估计残差(mean absolutely difference,MAD)的空间和时间相关性提出了十字MAD预测模型;为了平衡缓冲的占有率,在分配帧比特时将前一帧的比特使用情况作为当前帧比特分配时的惩罚因子;最后,结合视频文字对象提取技术实现了基于文字对象的宏块比特分配以及量化步长的计算。实验结果表明,改进算法能在准确控制码率的情况下,提高输出序列的峰值信噪比。     

基于H.264的SSIM预测模型及其帧层应用

为使H.264帧层码率控制算法得到更好的主观视频质量,提出一种基于结构相似性因子的码率控制算法。提出结构相似性线性预测模型;通过预测模型预测当前帧的结构相似性,由结构相似性定义一个表征帧主观复杂度的结构相似性因子,根据它来分配当前帧的目标比特数。实验结果表明,该算法有效提高了重建视频帧结构相似性,得到了更好的主观视频质量。     

基于HEVC的LCU层码率控制算法改进

针对HEVC(High Efficiency Video Coding)码率控制方案中LCU层利用平均绝对误差(MAD)对图像复杂度估计的不准确性和比特分配的不合理性,提出一种基于像素的线性加权的直方图差值(PHOD)的LCU层码率控制算法。该算法引入PHOD作为LCU层的图像相对复杂度度量手段,使得LCU层目标比特根据图像复杂度进行合理调整和准确分配。同时利用已编码帧码流控制的反馈信息进一步对量化参数和拉格朗日乘数调整,获得更精确的量化值和拉格朗日乘数。仿真结果表明,与参考算法比较,改进的算法对于不同运动情况的视频序列有良好的效果,能更加接近目标码率,图像帧间质量波动减小,最终获得较好的图像主观质量和PSNR。     

一种线性视频编码码率控制方法

利用ρ域的线性码率模型,提出了一种高效的线性视频编码码率控制方法.该方法包括改进的帧级比特分配和宏块级码率控制两部分,并首先介绍了ρ域的线性码率模型;然后在图象层根据线性码率模型对帧的编码复杂度进行预测,并根据复杂度进行准确的帧级比特分配;在宏块级,则根据宏块特性,提出自适应的ρ域量化级选取算法,以用其准确控制比特数;最后提出完整的线性码率控制算法.实验证明,用该方法码率控制得非常准确,并可以将码率误差控制在2%以内,而且图象质量比TM5有了明显提高,在相同的目标码率下,其恢复图象的PSNR平均提高0.8～1.7dB.     

基于H.264的码率控制

为降低计算复杂度,提高图像质量,提出了一种新的码率控制算法。编码过程中根据图像内容的自适应性和图像复杂度分配帧层的目标比特数,在基本单元层通过计算当前基本单元的亮度像素方差,来衡量该区域的纹理复杂程度,通过纹理复杂度优化比特分配。实验结果表明：与原算法相比,该算法在几乎不影响信噪比的情况下,能将码率更精确地控制在目标码率附近。     

基于视点质量一致性的多视点视频码率控制

多视点视频是未来视频技术的重要发展方向,而码率控制是影响多视点视频传输质量的重要因素.基于多视点视频编码统计特性,提出了一种面向多视点视频编码的比特分配与码率控制算法.该比特分配算法分为三层:GGOP层、GOP层和帧层,其中13重点研究了GOP层比特分配,即视点间的比特分配策略,利用拉格朗日乘子法,提出了一种基于视点质量一致性优化的视点间比特分配模型.实验结果表明,与固定量化参数的控制策略相比,本算法能在精确控制输出码率的前提下,使得各视点视频质q更加均匀.     

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。     

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.     

针对H.264码率控制的初始量化参数选择算法

针对JVT-H017提案码率控制算法初始量化参数选择与视频内容无关的问题,在总结现有改进算法基础上,提出一种快速有效的初始量化参数选择算法。该算法只需第一个P帧的平均绝对误差（MAD）值及每像素平均比特率信息即可快速给出初始量化参数。实验结果表明,在恒定比特率下,所提算法与JVT-H017算法相比,预测的初始量化参数更加准确,ΔPSNR最大能提高1.1dB,并且算法对含B帧编码结构同样有效。     

一种改进的JVT-H017码率控制算法

提出一种改进的JVT-H017基本单元层码率控制算法。采用时空加权模型预测平均绝对差值(MAD),根据人类视觉系统特性设计加权Y分量的峰值信噪比(PSNR),联合新的MAD和PSNR估计基本单元层的复杂度,突出Y分量相对UV分量的重要性,并依此分配目标比特。实验结果显示,相比JVT-H017算法,改进算法更接近目标码率,码率误差平均降低0.269%,峰值信噪比平均提高0.278 dB,可保证具有误码的3G无线网络中视频图像的质量。     

一种低复杂度码率控制算法研究

文章研究了一种基于MAD(MeanAbsoluteDifference)的码率控制算法,通过对宏块的MAD、量化参数QP(QuantizationParameter)和宏块DCT(DiscreteFourierTransform,离散傅立叶变换)并量化后产生的比特数进行建模,导出一个线性模型,该模型有足够的精度可以达到稳定的码率控制。与TMN8的码率控制方案相比较,文中的算法相当简单但很有效,适用于对实时要求很高的场合。     

H.264基本单元层码率控制的改进算法

针对H.264码率控制标准算法中对基本单元的平均绝对差（MAD）值预测时只利用了时间相关性而使预测结果不够精确的缺陷,提出一种基本单元层码率控制的改进算法。该算法同时考虑时空相关性来提高MAD值预测精度,并运用时空方向MAD值变化趋势来动态修正MAD预测值。实验结果表明,改进算法与JM8.6原算法相比,不仅能更精确控制码率,还能使平均亮度峰值信噪比（PSNR）得到提高。     

Rate control of hierarchical B prediction structure for multi-view video coding

Rate control plays an important role in regulating bit streams in video coding. In order to obtain good coding performance, the hierarchical B prediction structure has been adopted in Multi-view Video Coding (MVC). However, the conventional rate control scheme is not efficient in the hierarchical B prediction structure. In this paper, we propose a rate control algorithm to address this problem. First, the accurate estimation of Mean Absolute Distortion (MAD) of the current frame is desired for both quantization parameter (QP) selection and Rate Distortion Optimization (RDO). Considering the hierarchical B structure, a bi-directional MAD prediction model is proposed to predict the MAD of the current frame by using the actual MADs of the encoded frames in the lower Temporal Layers (TLs). Second, the number of header bits has a close relationship with the TLs in the hierarchical B prediction structure. Therefore, we propose an enhanced prediction method in which a proportional relationship of the header bits is introduced if the frames are located in different TLs. Experimental results show that our proposed algorithm can achieve both accurate target bit rate and good coding performance.     

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。     

基于模糊控制的H.264宏块层码率控制算法

针对H.264码率控制模型的不足,提出了一种新的宏块层的码率控制算法.该算法首先利用帧的时空间相关性对宏块的MAD值进行预测,然后引入了智能控制中的模糊控制方法来对码率输出进行控制,使得码率控制不再依赖于以往的各种统计模型.由于省去模型参数的更新,算法的计算复杂度有一定程度的降低.实验结果表明:与JM8.6原算法比较,该算法能在提高码率控制精度的同时,提高图像的恢复质量.     

基于运动检测的H.264码率控制的算法

针对H.264/AVC 经典流控算法JVT-G012对运动剧烈图像流控效率的不足,提出了一种基于图像运动剧烈程度的流控算法。对运动剧烈的图像,在同一复杂度区域内,用前一帧实际编码码率与目标码率的差值调整当前帧目标码率,并且编码时利用最小率失真模式的原始帧和重建帧的SAD估计MAD值,根据二次模型估计量化参数优化拉格朗日参数。仿真试验证明与JVT-G012以及Jiang等对H.264AVC的改进的码率控制算法相比,在运动剧烈或者场景切换时,虽然码率比JVT-G012略有增加但低于Jiang等的改进算法,并且变化剧烈的视频帧图像信噪比有明显的增加,平均信噪比也得到了提高。     

认知网络中基于博弈论的联合功率控制与速率分配算法

针对认知无线网络上行链路中的资源分配问题,提出了一种适应于多小区认知无线网络的基于功率控制与速率分配的博弈算法。为了更加合理地控制用户的功率和速率,减小各次用户间的干扰,首先,在效用函数中分别给功率和速率设置了不同的代价因子,使其能够更加合理地控制用户,避免用户过度增加发射功率。其次,从理论上证明了该算法纳什均衡的存在性、唯一性以及算法的收敛性。最后,为了解决发射功率和传输速率的最优化问题,给出了联合功率控制和速率分配的迭代更新算法流程图。理论分析及仿真结果表明,与同类博弈算法相比,在保证通信质量的前提下,所提算法可以使得用户以较小的发射功率获得较大的传输速率和较高的信干噪比（SINR）,并且减小了用户间的干扰,提高了次用户系统容量。