一种基于RTP封装的可伸缩编码层间差错隐藏方法*

实时传输协议(Real-time Transport Protocol, RTP)用于视频数据流的实时传输和质量监测。本文针对可伸缩编码(Scalable Video Coding, SVC)视频数据经过差错信道后出现质量增强层数据丢失的问题,根据RTP封装报头判断丢失的质量增强层位置,采取丢弃或者拷贝补偿方法实现差错隐藏。实验结果证明了差错隐藏算法的有效性和标准兼容性。     

H.264/AVC及其在IP网络中的应用

H．264是一个新的低速率视频压缩标准,主要由视频编码层VCL和网络提取层NAL组成、该文研究在供时传输协议下,H264在IP网络中的应用。     

基于H.264/SVC的数字水印方案设计

可伸缩视频技术以及数字水印技术是当前多媒体应用和版权保护研究中的一个热点。针对H.264SVC可伸缩视频压缩编码,提出基于DCT系数结合密钥控制的视频水印方案,加入密钥更提高了安全性。数字水印经过预处理嵌入DCT系数,基于HVS理论结合密钥选择合适的嵌入位置。水印在视频编码的同时完成嵌入,可盲检测,并利用SVC视频的空间上分辨率多层结构增大嵌入容量和鲁棒性。实验结果显示,在不可感知性和鲁棒性方面达到了不错的效果,能抵抗一些噪声和攻击。     

基于H.264 SVC的视频分层加密算法研究

随着可伸缩视频编码SVC(Scalable Video Coding)的普及,针对可伸缩视频的安全问题也越来越受到重视。目前大部分加密方案都是针对H.264/AVC编码标准来设计的。分析SVC新采用的技术,并率先提出了一种针对其特点的新的分层加密方案。该方案选取不同以往的视频关键信息,如层间预测运动向量,质量可分级关键帧等作为加密对象,根据所选信息的类型,结合用户所需求的安全等级,进行算法设计。试验结果表明该方案具有加密效果好、密钥量较低、实时性高等优点,并可以适应不同安全性需求的应用场合。     

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。     

MIMO系统中的H.264/SVC数据流抽取和重组算法

为了使H.264可分级视频编码(SVC)生成的数据流分割为多个子数据流,便于在多输入多输出(MIMO)无线网络的不同子信道上传输以提高视频传输速率,提出了一个SVC数据流抽取和重组算法.在发送端,该算法利用SVC数据流的分层结构,将其中的基本层和增强层抽取为多个子数据流,并保持基本层子数据流能够独立解码.在接收端,该算法将接收到的子数据流重组成可解码的SVC数据流.实验证明该算法能充分利用MIMO系统提供的高带宽,并具有较低的冗余度和较好的灵活性.     

基于H.264可伸缩视频流的自适应媒体播放算法

为了应对H.264可伸缩视频编码（SVC）应用中网络特性的波动,提出了一种预测播放中断与缓冲区溢出风险进行及早调节的自适应媒体播放(AMP)算法。该算法估算网络流量与视频图像组（GOP）结构中各帧长度用于风险预测,通过K步调节过程实现良好的调节平滑性与速度,并利用SVC的可伸缩性尽量减少溢出带来的质量损失。仿真结果表明,该算法在抑制播放中断、处理缓冲区溢出与抖动性能等方面,优于现行的平滑AMP与常规AMP算法。     

基于H.264/SVC的P2P内容分发系统设计与实现

通过对H.264/SVC和互联网P2P技术的研究,提出了复杂网络环境下的H.264/SVC视频流分发策略,设计了基于H.264/SVC视频流的P2P内容分发系统。该系统结合了H.264/SVC码流可伸缩和P2P易扩展的优点,实现了复杂网络环境下自适应视频码流传输,解决了异构终端间视频资源共享问题。     

基于H.264 SVC的IP网络视频传输系统的实现

可扩展视频编码已成为国际上视频技术研究的热点之一,联合视频组(JVT)也已标准化了H.264视频编码标准的扩展可扩展视频编码(H.264 SVC)。首先概述了H.264 SVC的基本编码框架,在此基础上,设计了一套基于H.264 SVC的IP网络视频传输系统。该系统实现了视频流在IP网络上的可靠传输,并且满足了不同用户对空间分辨率、帧率和视频质量的个性化需求等。     

视频监控联网中的H.264传输关键技术研究

以视频监控联网系统中视频流的有效互联互通为目的,研究了视频传输的几项关键技术.首先分析了在监控联网系统中以UDP方式传输流媒体的不足和基于RTP/RTCP协议传输的优势;然后分析了RTP协议在视频传输中的关键参数,并以H.264基本流传输为例,研究了基于RTP/RTCP协议进行媒体传输过程中的H.264参数集应用、RTP封装等几种关键技术,最后设计并实现了一种媒体互联的框架,实验证明互通效果良好.     

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。     

基于自适应遗传算法的SVC非均等错误保护算法

为提高可伸缩视频编码(SVC)在丢包的网络传输环境下的抗误码性能,提出了一种基于自适应遗传算法的SVC非均等错误保护算法。首先针对可伸缩视频编码的网络抽象层单元数据包头的特点,设计了一种新的网络抽象层单元的封装方案。然后将前向纠错编码的校验位在各层的分配转化为多约束条件下的优化问题,再引入惩罚函数将多约束优化问题转化为无约束优化问题,进而采用自适应遗传算法进行求解。仿真实验结果表明,与目前典型的非均等错误保护算法相比,该算法使重建的可伸缩视频编码的峰值信噪比的平均值提高了0.8dB~1.95dB,并有效提高了可伸缩视频编码在接收端的解码速度和重建质量。     

多进制LDPC码在分布式视频编码中的应用

分布式视频编码是一种新的视频编码框架,主要用来处理具有相关性的多视频源。这种编码算法大大降低了编码端的复杂度,从而在终端受限的无线视频通信中具有很大的实用价值。介绍了分布式信源编码的原理,接着介绍了这种编码方式在视频编码上的应用,并对基于LDPC码的分布式视频编码作了分析。分别就二进制和多进制LDPC进行了讨论,由于多进制的编码方式避免了视频数据源转为二进制过程中带来的相关性丢失,因此性能上有了很大的提高。为了比较,分别基于四进制和八进制编码做出仿真,结果显示,多进制码字性能优于二进制,在分布式视频编码中有更好的应用。     

一种改进预测结构的多视点视频编码

多视点视频编码是视频编码的研究热点之一。针对联合多视点视频编码（Joint Multi-view Video Coding,JMVC）采用的分层B帧预测结构编码复杂度高,随机访问性能较差等缺点,提出了一种改进的预测结构。所提出的预测结构对B视点中以前一帧作为其时间参考的帧仅采用时间预测,对所有P视点的非关键帧均不进行视点间预测,有效地降低了计算复杂度,提高了随机访问性能。通过选取合适的I视点位置,以减少结构简化带来的编码效率损失。实验结果表明,与分层B帧预测结构相比,所提出的预测结构在保证编码效率损失不大的情况下,显著降低了平均编码时间。改进的预测结构也具有更好的随机访问性能。     

可分级视频编码空域增强层的快速帧间模式选择算法

针对可分级视频编码(SVC)技术中层间残差预测(ILRP)大大增加了编码复杂度的问题,提出一种快速算法。带残差的帧间预测和不带残差的帧间预测都采用全搜索的预测算法,编码复杂度很大,所提算法分析了增强层带残差的帧间预测和不带残差的帧间预测之间的率失真代价(RDCost)差异,动态判定增强层是否需要采用层间残差预测以减少层间残差预测过程;同时依据层间预测模式相关性,利用基本层最优帧间预测模式指导增强层最优帧间预测模式的选择过程,进一步节省编码时间。实验结果表明,与参考模型JSVM中的算法相比,改进的快速算法在编码质量降低小于0.01dB,码率提高不大于3%的前提下,可节省平均编码时间50%左右,有效地降低了编码复杂度,对于编码器的优化方面有理论参考价值和实际应用意义。     

LDPC码的不等差错保护策略在SVC中的应用

在分析信源信道联合编码的基础上,提出了一种使用LDPC码对SVC比特流进行不等差错保护的策略,能够使端到端的视频序列失真最小化。该不等差错保护策略根据各帧对重建图像的贡献量大小为其进行合理的比特分配,并对每一帧的各质量层实施最佳的非均衡差错保护。实验结果表明,与基于拉格朗日的优化方法相比,该方法更为简单,重建视频的峰值信噪比（PSNR）性能也有明显改进。     

基于质量可伸缩高性能视频编码的帧内快速算法

为了提高质量可伸缩高性能视频编码（SHVC）的编码速度,提出一种基于质量SHVC的帧内预测算法。首先,利用层间相关性来预测可能的深度,排除可能性较小的深度;其次,对可能的编码深度,采用层间预测（ILR）模式进行编码,并对得到的残差系数进行分布拟合检验,判断是否满足拉普拉斯分布从而跳过帧内模式;最后,对深度编码得到的深度残差系数判断是否满足深度提前终止判断条件,如果满足该条件则提前终止以提高编码速度。实验结果表明,所提算法能够在保证编码效率损失很小的情况下使编码速度提高79%。     

Integrating semantic analysis and scalable video coding for efficient content-based adaptation

Scalable video coding has become a key technology to deploy systems where the adaptation of content to diverse constrained usage environments (such as PDAs, mobile phones and networks) is carried out in a simple and efficient way. Content-based adaptation and summarization are fields that aim for providing improved adaptation to the user, trying to optimize the semantic coverage in the adapted/summarized version. This paper proposes the integration of content analysis with scalable video adaptation paradigm. They must be fitted in such a way that the efficiency of scalable adaptation is not damaged. An integrated framework is proposed for semantic video adaptation, as well as an adaptive skimming scheme that can use the results of semantic analysis. They are described using the MPEG-21 DIA tools to provide the adaptation in a standard framework. Particularly, the case of activity analysis is described to illustrate the integration of semantic analysis in the framework, and its use for online content summarization and adaptation. Overall efficiency is achieved by means of computing activity using compressed domain analysis with several metrics evaluated as measures of activity. Work supported by the Ministerio de Ciencia y Tecnología of the Spanish Government under project TIN2004-07860 (MEDUSA) and by the Comunidad de Madrid under project S-0505-TIC-0223 (PROMULTIDIS).