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。     

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。     

基于综合因子的H.264码率控制算法

针对H.264的JVT-G012算法在帧层对未编码的P帧采用平均分配比特、忽略了图像复杂度和P帧在图像组(Group of pictures,GOP)中的位置对码率控制影响的问题,提出了一种新的H.264码率控制算法,先利用P帧的图像复杂度和P帧在GOP中位置组成的综合因子来调整P帧的目标比特分配,再利用已编码帧的历史信息来调整当前编码帧的量化参数.通过实验表明,与JVT-G012算法相比,本文算法不仅提高了视频图像的质量,尤其是运动剧烈和纹理复杂的视频序列的图像质量,而且使得输出的实际码率更接近目标码率,提高了码率控制的精准性;与已有算法相比,在保持视频图像质量的情况下,进一步提高了码率控制的精准性.     

基于复杂度分析的HEVC帧内码率控制算法

随着高清、超高清视频应用的快速发展,码率控制的作用越来越重要。在高效视频编码HEVC(High Efficient Video Coding)中,码率控制算法在码率输出的精度和效率上都取得不错的效果,但是算法并没有考虑到实际视频编码内容的复杂度。针对此问题,提出一种基于复杂度的HEVC帧内码率控制算法。首先利用梯度来表征复杂度,根据复杂度来合理分配码率,然后根据产生的实际比特和预分配比特自适应地更新平滑窗口,最后再结合基本单元层的码率控制算法及时调节码率,从而使输出码率尽可能与目标码率相等。实验结果表明,所提出的方法能够使输出码率更加接近目标码率,并且可以进一步提高视频质量。     

基于SVAC感兴趣区域的码率控制算法

支持感兴趣区域编码是SVAC标准的重要特性,感兴趣区域编码可以提高图像处理效率并能大大降低码率,但是码率依然会随编码帧的复杂度而波动,导致传输信道利用率较低。SVAC标准目前并没有推荐的码率控制算法。本文提出了一种基于SVAC感兴趣区域的码率控制算法：通过计算图像复杂度信息,对感兴趣区域与背景进行比特数分配,并将比特数优先分配给感兴趣区域;设计虚拟缓存器,通过计算缓存器的占有率实时调整每个编码帧感兴趣区域及背景的量化参数。实验结果表明,该算法将视频编码输出码率稳定在传输信道带宽内,提高了信道的利用率,并且保证了感兴趣区域具有平滑优质的图像质量。     

一种HEVC低延时编码码率控制算法

传统码率控制方法常常引起视频编码器的率失真性能降底。为了在满足码率控制精度的同时改善编码器率失真性能,提出一种基于改进R-λ模型的帧级码率控制算法。根据帧率把待编码视频序列划分成多个控制单元,并为当前控制单元分配目标比特;根据控制单元层的可用比特数为当前GOP分配目标比特;根据GOP层的可用比特数为当前待编码帧分配目标比特,再利用改进的R-λ模型计算得到拉格朗日乘子λ进行编码。在通用测试条件下的实验结果显示,该算法具有较高的码率控制精度,同时改善了编码器的率失真性能。其平均码率相对误差为0.095%;以不开启码率控制的HM16.7作为基准,平均码率节省(BD-Rate)达到了2.6%。     

面向高效率视频编码标准的快速码率控制算法

在详细分析高效率视频编码标准HEVC现有码率控制算法JCTVC-H0213的基础上,提出了一种快速有效的改进算法。该算法根据前一帧的目标比特和实际比特的比值来确定当前帧量化参数。在恒定比特率情况下将该算法与JCTVC-H0213进行比较,实验结果表明该算法对于大部分内容特性序列峰值信噪比变化值提高2.4dB以上,达到了很好的码率控制效果;并且该算法非常简单,适用于实时的码率控制应用。     

一种新的H.264帧层码率控制算法

本文提出一种新型的基于H.264的帧层码率控制算法。综合考虑码率、视频序列空间复杂度和缓冲区状态,提出一种新型的I帧R-Q(码率-量化参数)模型。基于前一个GOP(帧组)的码率产生情况,调整I帧的时间复杂度,实现了I帧量化参数的自适应调整。根据HOD(差图像直方图)和P帧相对位置进行P帧的比特分配修正。仿真结果证明,所提算法相较于G012模型,可以有效提高重建视频的PSNR(峰值信噪比),降低PSNR波动,并大幅减少跳帧情况的发生。     

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。     

基于模糊控制的流媒体自适应传输算法

基于HTTP的动态自适应流媒体DASH传输协议可以使用户根据自身的终端显示能力和信道条件选择合适的视频质量,是网络视频服务技术的发展方向。如何根据网络吞吐量的变化自适应地选择视频码率,以获得最佳的用户体验质量QOE,在已有的DASH系统中还没有得到很好的解决。 提出了一种基于模糊控制的自适应传输算法,将缓存的视频余量以及用户申请的视频码率和网络吞吐量的码率失配度作为输入,将预期的缓存变化量作为输出,通过模糊逻辑实现以下控制目的：(1）将缓存稳定在一个安全的区间;(2）使传输视频的平均质量最大化;(3）避免因带宽波动所造成的视频播放中断。最后,分别在两种虚拟网络环境和两种实际网络环境下进行性能测试,实验结果表明,与已有的算法相比较,本文提出的算法可以给用户带来更好的QOE。     

基于复杂度的H．264帧级目标比特分配算法

针对现有H.264码率控制在剧烈运动场景和场景切换时,目标比特数和量化参数计算存在的缺陷,提出一种基于帧复杂度的改进策略,根据图像序列的运动性和帧间差异显著的特点,利用帧复杂度对目标比特进行重新分配,同时利用帧的复杂度检测场景切换来调整量化参数。仿真结果表明,该方法能使目标比特数更接近实际编码的比特数,提高峰值信噪比,减少峰值信噪比的波动。     

一种异步视频对象的速率控制算法

MPEG-4提出了视频对象的概念，产生了基于对象的速率控制问题，编码的视频对象可以是同步进行也可以是异步进行，后者在低比特率条件下更具有优越性，实验结果也证实了这点，针对异步视频对象编码，提出 一种速率控制算法，以达到恒定目标比特率，该算法首先根据在一个短的时间段内，一个视频对象的同一类型编码比特数近似相等的假设来估计某时刻总的编码比特数，然后采用全局分配原则，将目标比特数分配到编码的视频对象中，以获得视频对象近似恒定的失真比，另外，还提出了一种后处理技术，并用以克服异步对象的解码合成图象的失真，实验结果表明，该算法能够对异步视频对象进行有效的比特控制，并具有较高的主客观质量。     

一种面向视频应用的有效实时码率控制算法

为提供实时视频传输服务,同时保证一定的视频质量,提出了一种基于JVT-G012的动态码率控制算法。在编码过程中,根据图像内容的运动特性,动态决定GOP长度,同时防止输出缓冲器的上溢和下溢;为复杂度较高的宏块（MB）分配较多的比特。实验结果表明,该算法对于场景变化较大的实际视频序列有较好的编码效果。     

H.264可伸缩视频编码层间码率控制算法

为H.264/AVC标准的可伸缩编码(SVC)扩展提出了一种自适应的层间码率控制算法。该算法提出了一个选择模型,通过当前层的前一帧或者前一层的当前帧来预测Inter帧所需比特数。首先,将码率—复杂度—量化因子(R-C-Q)模型引入可伸缩的视频编码;接着,使用一个已有的比例—积分—微分(PID)缓冲区控制器来根据缓冲区状态提供当前Inter帧的比特数估计;然后,为了在视频画面发生急剧变化时获得更为精确的估计,利用前一层中的当前帧所用实际比特数来进一步进行当前Inter帧比特数估计;最后,使用选择模型决定最终的预测比特数,并通过R-C-Q模型计算出量化因子(QP)。实验结果表明,相对于推荐的JVT-043码率控制算法,所提出的算法可以在SVC的每层获得更加精确的实际输出比特率,保持缓冲区充盈度的稳定,同时减少跳帧和质量波动,提高整体编码质量。     

An Animated GIF Steganography Using Variable Block Partition Scheme

The paper presents a novel Graphics Interchange Format (GIF) Steganography system. The algorithm uses an animated (GIF) file format video to apply on, a secured and variable image partition scheme for data embedding. The secret data could be any character text, any image, an audio file, or a video file; that is converted in the form of bits. The proposed method uses a variable partition scheme structure for data embedding in the (GIF) file format video. The algorithm estimates the capacity of the cover (GIF) image frames to embed data bits. Our method built variable partition blocks in an empty frame separately and incorporate it with randomly selected (GIF) frames. This way the (GIF) frame is divided into variable block same as in the empty frame. Then algorithm embeds secret data on appropriate pixel of the (GIF) frame. Each selected partition block for data embedding, can store a different number of data bits based on block size. Intruders could never come to know exact position of the secrete data in this stego frame. All the (GIF) frames are rebuild to make animated stego (GIF) video. The performance of the proposed (GIF) algorithm has experimented and evaluated based on different input parameters, like Mean Square Error (MSE) and Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) values. The results are compared with some existing methods and found that our method has promising results.     

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.     

一种新型的H.264码率控制初始化方法

良好的码率控制对视频信号的编码与传输有重要的影响;基于待编码帧的复杂度和缓冲区状态,提出了一种新型的H.264码率控制初始化方法;第一个I帧和P帧首先进行预编码,以修正第一个I帧的比特分配;根据I帧的图像复杂度建立新型I帧码率-量化参数(R-Q)模型,根据该模型,第一编码帧的量化参数得以确定;仿真结果证明,该初始化方法可以有效提高重建视频的峰值信噪比(PSNR),对实验所用QCIF序列,平均PSNR提高了0.86dB,同时大幅减少了跳帧情况的发生。     

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.