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针对目前视频编码标准H.264的码率控制算法未考虑人眼视觉感知、易导致编码后视频图像质量波动的不足,提出了一种基于视觉感知的H.264码率控制算法.首先,设计了像素域的恰可察觉失真模型.在此基础上,根据各帧的恰可察觉失真的大小进行帧层比特分配.其次,建立了基于结构相似度的率失真模型,并采用此模型设计了基本单元层(basic unit,BU)的比特分配方案.最后结合二次速率-量化模型得到量化参数.实验结果表明,该算法与目前H.264中典型的码率控制算法相比,错误率降低了0.2%. 相似文献
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结构相似度的立体视频错误隐藏 总被引:1,自引:0,他引:1
针对立体视频传输中右视点整帧丢失,提出了一种基于结构相似度(Structural Similarity,SSIM)的立体视频右视点整帧丢失错误隐藏算法。首先,提出了时域SSIM和视间SSIM的概念。然后,根据视频序列的时域相关性,将前一时刻右视点图像宏块的预测方式作为丢失图像宏块的预测方式。接着,将前一时刻右视点图像以宏块为单位进行时域和视间匹配,求取其以像素为单位的时域SSIM映射图和视间SSIM映射图。最后,计算并比较前一时刻右视点图像每个宏块的时域SSIM和视间SSIM值,得到每个宏块的预测方式,将其预测方式作为丢失帧中宏块的预测方式,从而使用运动补偿预测或者视差补偿预测的方法进行恢复。实验结果表明,与传统的算法和Pang的算法相比,PSNR值分别提高了2.76 dB和3.43 dB,且本文算法主观效果较好。 相似文献
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基于编码模式的H.264/AVC视频信息隐藏算法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出一种基于编码模式的H.264/AVC信息隐藏方法,通过调制某些宏块的编码模式,分别在Ⅰ帧、P帧和B帧中嵌入隐秘信息.对帧内4x4预测模式的宏块,是通过调整宏块中某个4×4块的编码模式嵌入隐秘信息;对P帧和B帧其它类型的宏块,则是通过调整宏块的编码模式嵌入隐秘信息,模式调整后对宏块做了优化处理.在模式调制过程中引入率失真代价,取得了较好的率失真平衡,减小了隐秘信息嵌入后对视频质量和视频码流的影响.该算法可以实现隐秘信息的快速提取,满足视频实时处理的要求,实验仿真结果证明了该算法的有效性. 相似文献
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针对视频通信中时域误码掩盖中运动矢量恢复存在偏差的问题,提出了一种依据相似三角形特点的运动矢量估算方法。同时,利用受损块与前续块、邻域块的运动的时空相关性,提出了一种基于运动时空相关度的时域掩盖算法:对于受损块,采用提出的相似三角形运动矢量估算法和拉格朗日插值法分别估算其运动时域相关和运动空域相关的运动矢量,然后评估受损块的运动时空相关度,据此对估算的运动时域和运动空域相关的运动矢量进行加权平均以得到最终掩盖的运动矢量,从而实现受损块的时域掩盖。仿真结果表明,对不同宏块丢失率或不同视频序列,该算法均可比传统算法恢复出更高质量的图像。 相似文献
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本文提出一种快速实现H.264运动估计的算法。该算法利用视频图像中存在大量空/时域冗余这一特点,在运动估计过程中引入预判空间相关性和时域稳定性的方法,节省了大量不必要的计算步骤。试验结果表明,该算法运动估计时间仅为JM84的30.3%,峰值信噪比(PSNR)仅降低1.1%,码率平均增加3.95%。 相似文献
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支持ROI优先编码策略的自适应码率控制算法 总被引:4,自引:1,他引:4
在低码率视频通信中,感兴趣区(ROI)优先编码策略有助于图像主观质量的提高。本文提出了一种简单有效的ROI提取方法,并根据图像复杂度和运动信息给ROI和非感兴趣区(NROI)分别分配码流。对于ROI的编码范畴,文中推导出了高低码率的判断准则,使算法可以自适应地选择码率模型,减少了码率控制误差。另外,本文采用的宏块层编码顺序方案提高了图像的客观质量。实验结果表明,与TMN7和TMN8的算法相比,本文算法能将码率更稳定地控制在目标码率附近,减少了跳帧;图像的客观和主观质量都有了明显的提高。 相似文献
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针对最新的视频编码标准H.264,设计了一种基于差错估计的容错算法。该算法结合信道条件,估计差错在视频编码帧之间的扩散;根据每个宏块差错的程度,自适应地判断是否对该宏块进行帧内编码,从而抑制差错的积累。在存在反向信道的环境中,该算法可以利用解码器反馈的实际宏块错误信息,跟踪差错扩散,对其进行更准确的估计,以提高容错性能。仿真表明,在各种信道条件下,该算法相对于随机帧内宏块更新算法.重建图像平均峰值信噪比有1.3~2.5dB的提高。同时,该算法对信道估计的要求不高,运算量和存储量的增加较低,具有实用性。 相似文献
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针对实时视频通信具有的低时延特性,通过研究速率模型形状参数和图像内容之间存在的关系,提出了一种视频图像自适应速率模型,此模型较其它速率模型能够更好地拟合真实码率输出,使得基于该模型速率控制下的输出速率更加平稳。为了避免TMN8模型中使用宏块方差方法得到宏块量化步长所引入的计算量,在帧层一次计算得到视频图像的基本量化步长,并在宏块层对其进行简单调整,从而降低了系统的处理时延。仿真实验表明,此文提出的基于新模型的速率控制算法较TMN8在输出码率稳定性及系统时延上都具有较好的性能。 相似文献