一种改进的基于柯西模型的H.264码率控制方法

H.264/AVC编码中的码率控制是通过有效控制输出码流的码率来提高其压缩视频质量的重要技术。本文基于H.264/AVC中的JVT-H017码率控制方案提出了一种改进算法。新算法根据H.264中DCT系数的分布特征,将柯西分布引入到码率控制模块,用更精确的柯西率失真模型取代了原先的二次率失真模型。在此基础上,进一步引入了一种联合PSNR比率和MAD比率进行图像复杂度预测的方法,并依此来调整帧级比特的分配和量化参数,克服了在出现复杂运动或场景切换时,因视频序列相邻帧之间相关性降低而导致的MAD预测失准的情况。实验结果表明,与JVT-H017方案及文献[5]中的算法比较,新的算法不仅具有更精确的码率控制,而且明显改善了输出码率的平稳性及重建图像的PSNR。      

基于ρ域线性率失真模型的H.264帧级码率控制算法1

本文基于ρ域线性率失真模型提出一种适用于H.264的帧级码率控制算法.先验证线性率失真函数对H.264编码算法的适用性,再通过使用混合自适应估计方法精确地估计出该模型惟一的参数θ,实现线性率失真函数在H.264码率控制中的应用.仿真结果表明,与JVT-H017算法相比,新算法不仅获得更精确的码率控制,而且获得更平稳的输出码率和PSNR,同时实现简单,适用于实时视频通信.     

一种基于ρ域的H．264/AVC码率控制算法

提出了一种基于ρ域线性率失真模型的H.264/AVC码率控制方法.算法主要利用ρ域线性率失真模型来解决量化参数同时用于码率控制和率失真优化的矛盾.同时,用非零运动向量个数来估计宏块的头比特数,进而解决头比特的合理估计问题.实验通过对新算法和JVT-H017 算法的比较,得到本文算法不但可以获得更精确的码率控制,而且使输出码率更加的平稳,本文算法实现相对简单,适用于实时视频通信.     

一种新的H.264/AVC码率控制算法

码率控制可以有效提高H.264视频压缩的图像传输质量。本文在JM模型的JVT-H017码率控制方案基础上,提出一种新的码率控制方法。该方法首先对原有的平均绝对差值(MAD)线性预测方法进行改进,提出新的三维MAD预测模型,以提高对图像基本单元复杂度的准确预测;在此基础上,采用自适应目标比特分配方法,实现自适应的码率控制。实验结果表明,与已有的基于线性MAD预测的方法相比,文章方法具有更好的码率控制性能,从而有效提高了H.264视频压缩算法的图像传输质量。     

视频复杂度自适应的H.264基本单元层码率控制方法

为了提高JVT-H017码率控制提案中的基本单元层比特数分配方法在视频序列复杂度较高时分配的准确度,提出了一种视频复杂度自适应的基本单元层码率控制方法。利用DMAD参数来判断视频场景的复杂度,对JVT-H017的比特数分配方法进行了改进;同时提出了一种基本单元层编码的理想情况,并以此理想情况下的比特数消耗情况来对基本单元的比特数进行修正。仿真结果表明,该方法有效地提高了视频编码的峰值信噪比(PSNR),最大可提高0.49 dB,并且输出码率更接近预定编码码率。     

一种基于ρ域的H．264／AV码率控制算法

提出了一种基于ρ域线性率失真模型的H．264／AVC码率控制方法。算法主要利用ρ域线性率失真模型来解决量化参数同时用于码率控制和率失真优化的矛盾。同时,用非零运动向量个数来估计宏块的头比特数,进而解决头比特的合理估计问题。实验通过对新算法和JVT—H017算法的比较,得到本文算法不但可以获得更精确的码率控制,而且使输出码率更加的平稳,本文算法实现相对简单,适用于实时视频通信。     

基于图像复杂度及运动信息的码率控制算法

JVT-H017是H.264视频编码标准中采用的码率控制算法提案,但在许多实时场景应用中该算法还存在平均绝对差值(MAD)预测不准确等一些不足.针对现有码率控制技术的缺陷,提出一种改进的基本单元层码率控制算法.一方面在基于图像复杂度和运动信息的基础上采用了4种时空加权模型预测平均绝对差值,并且采用运动矢量信息对图像复杂程度进行判定;另一方面结合MAD的变化情况分配目标比特.实验结果表明,相比于JVT-H017和一些新的文献算法,改进算法的编码图像峰值信噪比得到了提高,同时实际码率更接近于目标码率,码率控制性能更优越.     

一种基于分层B帧架构的高效比特分配算法

随着分层B帧码率控制技术在SVC(可伸缩视频编码)中的广泛应用,视频编码的质量得到了很大提高,然而传统的H.264码率控制技术并未将B帧的比特分配考虑在内。提出一种基于分层B帧架构自适应调节B帧比特分配的码率控制算法,该算法研究了基于同一个图像组(GoP)中各时域层权重因子的自适应调节,为各时域层分配不同的目标比特;同时基于同一个时域层中各帧复杂度的不同,为各帧分配不同的目标比特。实验结果表明,与目前流行的分层B帧码率控制算法相比,该算法在比特控制误差并未降低的情况下,客观质量PSNR可提高0.1～0.4 dB。     

考虑内容复杂度的HEVC帧层码率控制优化

为了克服高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)的R-λ模型速率控制算法现使用的比特分配策略缺乏对图像内容的复杂性的参考的问题,提高标准码率控制算法的码率控制精度和编码器率失真性能,提出一种基于新的R-λ模型的帧层码率控制算法。首先引入一种新的图像复杂度的表示方法,改进帧层比特分配,然后采用重新计算的目标比特参与率失真模型参数更新,以提高参数精度,改善编码器率失真性能。实验结果显示,在恒定比特率的情况下,与参考算法相比,该算法的实际输出码率更接近目标码率,较标准算法相比峰值信噪比平均提高0.681 7 dB。在低延时的测试环境下,算法的BD-Rate值为-3.2%,率失真性能较好;对于具有更复杂纹理的视频,优化效果尤为明显,并且视频的编码质量得到显著提高。     

一种低复杂度的HEVC码率控制算法

针对HEVC视频编码中帧层比特分配和率失真模型参数自适应更新,提出了一种改进的码率控制算法.该算法引入牛顿法来自适应更新率失真模型的参数;同时提出一种帧层复杂度度量方法,利用图像自身的内容特性来调整帧层比特分配;最后在编码过程中选择合适的量化参数.实验结果表明:与参考算法比较,该算法能大大降低计算复杂度,同时保持良好的码率控制性能,对含有场景突变的视频改进效果尤为明显.     

一种基于视觉显著度模型的无线视频码率控制算法(英文)

In order to further improve the efficiency of video compression, we introduce a perceptual characteristics of Human Visual System (HVS) to video coding, and propose a novel video coding rate control algorithm based on human visual saliency model in H.264/AVC. Firstly, we modifie Itti's saliency model. Secondly, target bits of each frame are allocated through the correlation of saliency region between the current and previous frame, and the complexity of each MB is modified through the saliency value and its...     

Applications and improvement of H.264 in medical video compression

This paper aims at applying H.264 in medical video compression applications and improving the H.264 rate control algorithm with better perceptual quality. First, H.264 is briefly reviewed and introduced to the area of medical video compression. Second, a new motion complexity (MC) measure is defined to express the complexity of motion contents in a video frame, and a new H.264 rate control scheme with the MC measure and perceptual bit allocation is proposed for medical video compression. Third, two sets of experiments are conducted: the comparison between MPEG-4 and H.264, and the comparison between JVT-H014 , which is the H.264 adopted rate control algorithm, and our proposed rate control scheme. The first set of experiments shows that compared with MPEG-4, H.264 can achieve a significant average peak signal-to-noise ratio (PSNR) gain of up to 4.35 dB for the test medical video sequences, and thus is much more effective when applied in medical video compression. The second set of experiments shows that compared with H014, the proposed rate control scheme can achieve better perceptual video quality, with an average PSNR gain of up to 0.19 dB for the test medical video sequences.     

Frame-level bit allocation based on incremental PID algorithm and frame complexity estimation

Since the current rate control schemes in H.264 do not have the capability of efficient frame-level bit allocation, the video quality varies significantly from frame to frame especially for sequences with sudden scene changes or high motion activities. To overcome the limitation of frame-level bit allocation, we improve H.264 rate control scheme using two tools, the incremental proportional–integral–differential (PID) algorithm and the frame complexity estimation. The incremental PID algorithm is first introduced to control the buffer and reduce the influence of the buffer abrupt fluctuation in the process of frame-level bit allocation. To reduce more video quality variations, the frame target bit allocation is also adjusted by frame complexity that is estimated by residual energy. Simulation results show that the proposed rate control scheme, without introducing expensive computational complexity, decreases the average standard deviation of video quality by 32.29%.     

Rate control for consistent visual quality of H.264/AVC encoding

In this paper, a novel rate control scheme with sliding window basic unit is proposed to achieve consistent or smooth visual quality for H.264/AVC based video streaming. A sliding window consists of a group of successive frames and moves forward by one frame each time. To make the sliding window scheme possible for real-time video streaming, the initial encoder delay inherently in a video streaming system is utilized to generate all the bits of a window in advance, so that these bits for transmission are ready before their due time. The use of initial encoder delay does not introduce any additional delay in video streaming but benefits visual quality as compared to traditional one-pass rate control algorithms of H.264/AVC. Then, a Sliding Window Buffer Checking (SWBC) algorithm is proposed for buffer control at sliding window level and it accords with traditional buffer measurement of H.264/AVC. Extensive experimental results exhibit that higher coding performance, consistent visual quality and compliant buffer constraint can be achieved by the proposed algorithm.     

Evolution strategy based rate controlling for off-line video coding

An intelligent rate control technique for H.264/AVC using the subjective quality of video is proposed. A subjective video quality metric is used with an evolution strategy algorithm, which is capable of identifying the best possible quantisation parameters for each frame/macroblock to encode the video sequence such that it would maximise the subjective quality of the entire video sequence subjected to the target bit rate. Simulation results show that up to 40% bit rate saving can be achieved with the proposed technique at the same video quality.     

基于多方向自适应加权的空间错误隐藏算法

为了提高H.264/AVC压缩视频码流在无线信道传输过程中的抗误码性能,提出了一种基于多方向自适应加权的空间错误隐藏算法.该算法首先应用边缘算子检测受损宏块的相邻宏块信息,然后通过多方向自适应加权插值得到受损宏块像素近似值.实验表明,该算法相对传统空间错误隐藏算法,对于不同视频序列图像重构质量有很大的改善,具有较高的应用价值.     

一种有效的H.264码率控制跳帧算法

码率控制是视频压缩编码中的一个重要部分.在很多的应用中,视频序列都要求在恒定比特率的信道中传输.然而,压缩视频序列中的信息量却是可变的.因此,码率控制显得极其重要.码率控制在通过调整编码参数来防止缓冲器的上溢和下溢的同时,通过保持缓冲器的较高使用量来使图像质量得到最优化.跳帧策略是码率控制算法中防止缓冲器上溢的手段,有效的跳帧算法可以保护图像序列中的重要细节,优化图像质量.     

基于H.264压缩域的运动对象快速分割方法

针对H.264压缩域的运动对象分割问题,提出了一种基于Fisher准则的运动对象分割方法。首先将运动对象中每个宏块中子块的运动矢量进行加权,获取每个宏块的运动矢量,然后利用多帧的运动矢量进行累加,获取整个宏块的运动矢量,最后使用Fisher准则将运动对象的矢量分类,从而获取H.264压缩域中的运动对象。通过实验证明,在基本满足运动对象分割准确率的前提下,达到了较好的实时性。     

H.264中一种基于R-Q模型的自适应码率控制算法研究

提出一种新的基于帧复杂度的二级码率控制算法TSRCA（two-stage rate control algorithm）。总结码率控制算法的最新研究成果,分析码率控制基本原理,继而提出一种二级码率控制算法,以解决“蛋鸡悖论”。其次,用RDO模式选择中的比特数信息代替平均绝对残差MAD（mean absolute difference）来预测帧的复杂度,提高了预测的准确度。所提出的码率控制算法能够显著提高码率控制精度和编码性能。