无反馈分布式视频编码中Wyner-Ziv帧码率控制算法

基于分布式视频编码系统,提出一种Wyner-Ziv帧的码率控制算法.首先,通过理论推导和实验,提出了针对Wyner-Ziv帧不同系数带的率失真估计模型,并通过训练学习的方法针对不同系数带分别确定模型参数;然后,使用提出的率失真模型估计当前帧的编码码率,并结合目标码率约束确定最优量化矩阵;最后,为每个比特面分配相应数目的校验位,完成LDPC编码并输出.实验结果表明,在相同目标码率下,与现有无反馈码率控制算法相比,使用本算法可提高解码恢复视频峰值信噪比0.3～1dB,且编码端运算复杂度增加很小.     

面向分层B帧编码的帧级别码率控制算法

为了更有效地支持分层B帧编码结构,提出了一种帧级别码率控制算法.首先,根据编码内容的复杂度和可用信道带宽自适应选择最佳初始量化参数;其次,根据分层B帧的编码结构特点,分别从图像组级别、时域层级别以及帧级别进行码率分配;最后,采用二次码率-量化模型计算量化参数并进行调整.实验结果表明,该算法与传统的码率控制方法相比,在提高码率控制精度的同时,能带来最高1.5 dB的峰值信噪比增益.     

单通道视频编码的可变码率控制方法

为提高实时视频编码的图像质量,提出了一种低复杂度单通道视频编码的可变码率(VBR)控制算法.通过简化经典率失真R-D模型推导得到图像复杂度和空间活动性的线性公式,根据运动估计过程的残差信息计算当前编码图像的复杂度.在编码过程中,动态地改变该公式的参数来适应各种不同的视频场景.利用图像复杂度和编码比特数的线性模型来分配当前图像的目标编码比特数,同时结合先前实际编码比特率和期望比特率之间的偏差调整目标比特数.实验结果表明,该算法可以有效地进行码率控制,对场景复杂度变化有很强的适应性,得到相对平稳的图像质量.与TM5算法相比,平均峰值信噪比(PSNR)提高了0.7～1.0dB.     

基于场景突变的码率控制算法

在视频编码中实际的视频序列一般是由不同的场景组成,在场景突变处,由于前后两帧在不同的场景中,空间相关性减小,导致视频编码质量下降,码率控制偏差较大.为了解决H.264视频编码中因场景突变而导致的编码质量下降等问题,提出一种改进的码率控制算法.用图像信噪比比值检测场景突变,在场景突变处提前结束编码当前GOP,将当前GOP未编码帧和下一个GOP合并为一个新的GOP,并修正码率分配.仿真结果表明,新算法在不增加编码器复杂度的前提下可以精确检测场景突变,提高后续帧的编码质量,减少编码时间.     

“研究生论坛” 基于梯度结构相似度的HEVC帧内编码单元快速划分算法

根据图像相邻块的结构相似度关系,提出一种HEVC帧内预测编码单元快速划分算法。在帧内预测编码中,根据当前编码单元下层的四个子编码单元的平均结构相似程度来确定当前编码单元是否进行更深层次的划分,以达到修剪四叉树,减少计算复杂度的目的,实验结果表明,在码率增加较少和图像质量基本不变的情况下,提出的算法将HEVC帧内预测编码时间平均减少了36.67%-48.50%。     

I帧QP设置算法及其在场景变换中的应用

针对H.264标准,提出一种改进的I帧QP设置算法,以梯度算子来衡量I帧编码复杂度,并由此得到I帧的码率-量化（R-QP）模型. 仿真结果表明,改进算法在峰值信噪比（PSNR）性能和码率控制的准确度上均有所提高,能获得更为平滑的PSNR曲线图和视觉质量. 将此算法应用于场景变换时,跳帧数目大幅度减少,视频质量得到进一步提高.     

基于率失真理论的低复杂度码率控制算法

为降低计算复杂度和提高图像质量，提出了一种新的码率控制算法.基于率失真理论，推导出了基于平均绝对差（MAD）的码率（R-Q）模型.编码过程中根据图像的复杂度分配帧层的目标比特数，在宏块层利用宏块的复杂度和运动信息计算其权重，并使用拉格朗日方法最小化失真度，确定宏块的最优量化器.实验结果表明，与测试模型8（TMN8）算法相比，该算法不用计算方差，计算量得到明显降低.与测试模型7（TMN7）和TMN8的算法相比，该算法能将码率更精确地控制在目标码率附近，减少了跳帧，图像质量更加稳定且有所提高.     

一种新的多视点分布式视频编码算法

提出一种新的分布式视频编码(DVC)算法,在编码端对原始视频帧进行块分类后,对其稀疏块进行编码;在解码端应用复杂的重构算法并结合DVC边信息融合算法。提出的算法具有复杂度低、码率较低、码率控制灵活等优点,同时编解码端互相独立、无须反馈通道。仿真实验表明,提出的算法具有降低编码复杂度和保持压缩效率的优点。     

H.264/AVC到HEVC快速帧内转码算法

为加快H.264/AVC到HEVC的转码速度,提出一种快速帧内转码算法。针对H.264/AVC和HEVC两标准间帧内预测块尺寸的差别提出一种合并宏块的方法,利用该方法得出的编码信息预判HEVC中最可能的帧内预测尺寸及最可能的帧内预测模式并简化HEVC中四叉树划分过程,从而降低转码过程中帧内预测的计算复杂度。实验结果表明,在编码效率和视频质量损失很小的情况下,所提出的转码算法平均节省了63.20%的编码时间。     

Ⅰ帧QP设置算法及其在场景变换中的应用

针对H．264标准,提出一种改进的Ⅰ帧量化参数（OP）设置算法,以梯度算子来衡量Ⅰ帧编码复杂度,并由此得到Ⅰ帧的码率一量化（R-QP）模型．仿真结果表明,改进算法在峰值信噪比（PSNR）性能和码率控制的准确度上均有提高,能获得更为平滑的PSNR曲线图和视觉质量．将此算法应用于场景变换时,跳帧数目大幅度减少,视频质量得到进一步提高．