基于标量量化的多描述视频编码算法

介绍了多描述编码的理论基础,提出了一种基于标量量化的多描述视频编码方法.该方法将待传输视频量化为两个不相同但互有冗余信息的粗量化版本,并分别对这两个版本进行编码和传输,最后利用其冗余信息进行联合解码.仿真结果表明,在高丢包率条件下,提出的多描述视频编码方案的PSNR明显高于传统视频编码.     

一种基于运动补偿三维小波的 多描述视频编码方法

 本文将多描述编码与运动补偿三维小波可扩展视频编码相结合,提出了一种基于运动补偿三维小波的多描述视频编码方法.该方法首先根据编码序列的运动特性,自适应地进行每个描述的码率分配,以控制各个描述中的冗余,然后将编码序列的关键信息-运动矢量和低频帧码流复制到两个描述中,并将高频帧码流分配到不同的描述中.在解码端根据正确接收信息的不同,采用不同的方法进行视频重建.实验结果表明,与单描述编码方法相比,在信道丢包率较高的情况下,本文方法可以提供更好的传输鲁棒性.     

视频通信中的多描述编码技术

比较全面地总结了近几年来视频通信中多描述编码方法的研究及进展情况,对今后视频多描述编码研究的重点和方向进行了展望.     

常用的多描述编码方法

介绍了多描述编码的历史、基本概念、以及比其它编码方式的优越性,并阐述了几种常用的多描述编码方法.     

一种基于小波变换和矢量量化的图像压缩算法

小波变换和矢量量化都是图像压缩中的重要方法。利用小波变换的系数特点,对图像进行小渡分解,对于能量最为集中的低频分量采用标量量化处理,然后将标量量化过程中产生的残差和高频分量一起构造矢量,进行矢量量化。实验结果表明,此算法能够有效提高重构图像质量,获得较高的信噪比。     

一种基于正交小波包变换的数据压缩方法

本文将最优小波包基变换应用到数据压缩方法的研究工作中,针对不同频率的小波包系数之不同统计特性设计了相应的标量量化和矢量量化方法,并对一组实际测量数据运用我们建议的方法进行压缩,在失真率较小的情况下,得到较高的压缩比.     

一种基于小波变换的混合编码方法研究

将小波理论应用于视频和图像压缩是目前国内外十分重视的图像压缩技术。小波分析技术改善了基于分块DCT变换的压缩编码技术的方块效应和飞蚊噪声的不足：而分形压缩编码方法．由于可以获得极高的压缩比而得到广泛关注。本文在借鉴前人的图像压缩编码算法的基础上,提出了一种图像压缩混合编码方法：该方法首先将图像进行小波分解,然后对不同的频带特征采用不同量化、压缩方法进行编码。实践表明,该方法不仅能够大大提高图像的压缩比,而且在网络信道不稳定的情况下．能在一定程度上克服数据传输出错．从而避免数据丢失造成的恢复图像质量下降。     

一种基于零树的多码率小波图象编码方法

本文研究以零树方法进行小波图象压缩编码，在零树编码各级小波系数前，根据不同分解级小波系数幅值间的相关特性，通过以树结构对小波系数的能量人三测与排序，不仅优化了码率的分配，提高了编码图象ＰＳＮＲ约０．３－０．５ｄＢ，而且加速了编码过程各纳１０％，同时该编码方案仍保零树编码产生嵌入式码流，支 持多码率图象解码。     

非平衡多描述视频编码方法的研究

多描述视频编码分为平衡多描述视频编码(BMDVC)和非平衡多描述视频编码(UMDVC),非平衡多描述视频编码将视频流编码生成多个不同速率、重要性或者质量的描述,更能适应易变的网络环境。分析了现有的非平衡多描述视频编解码方法,并提出了非平衡多描述视频编码中需解决的关键问题。     

基于加权小波的三维网格多描述编码

鉴于网格小波系数特点与图像小波系数的差异性,提出一种基于加权小波系数的多描述编码(WW_MDC)方法.利用小波变换,提取模型最粗糙网格和小波系数,对小波系数进行加权处理,使其更加适合随后的SPIHT算法,利用SPIHT码流分层内嵌特性将小波系数分组形成多个描述,可以很好的适应网络带宽的变化和丢包率(PLR)的变化.试验结果表明,该方法具有较高的压缩率和抗误码能力,并且相比较其他三维模型的多描述编码方法,该方法具有更小的重建误差.     

适用于实时视频传输的分层多重描述编码

介绍了将多重描述编码与分层传输技术相结合,适用于实时视频传输的分层多重描述编码方法。采用多重描述编码方法对视频信号进行处理,能够避免因丢包而请求重传所带来的时延,有利于视频信息的实时传输,但它并不能满足带宽不同的终端用户都能得到最优的重构图像质量。这里所介绍的分层多重描述编码能够有效地实现同时对不同能力的终端用户进行实时的视频传输。     

面向可靠传输的多描述可分级编码

多描述可分级视频编码技术是一种新技术,它是随着Internet及无线流视频应用的迅速发展而产生的,多描述可分级编码的特点是不但具有很好的容错性,而且它适宜于接收端异构的网络应用,适应带宽变化,并具有鲁棒性。本文对多描述可分级编码技术的特点进行了分析,介绍了几种实现多描述可分级编码的策略。     

参数重用的HEVC多描述视频编码

为了提高视频编码的容错性能,保证视频经不可靠信道传输后的重建质量。本文提出了一种面向高效视频编码标准（High Efficiency Video Coding,HEVC）的基于参数重用的多描述视频编码方法。原始视频进行空间梅花下采样,生成四个行列交错的子序列,其中两个子序列采用标准编码器进行编码,并在编码过程中提取视频中每个编码单元（Coding Unit,CU）的深度信息、预测单元（Predicting Unit,PU）的分割方式以及帧内预测模式。而其余两个子序列利用已编码的视频序列信息,进行简化的编码过程。选取一个经标准编码的子序列,与一个简化编码的子序列,结合生成描述1,其余子序列生成描述2,不同描述分信道传输。多描述的编码结构可以保证即使只接收到单一描述也能保证视频的重建质量,参数重用的方法利用子序列间的相关性,减少了冗余信息,降低了编码开销。实验结果表明,参数重用的HEVC多描述视频编码针对高清视频编码效果明显,边缘解码质量PSNR值仅略低于中心解码0.7 dB,有效地提高了高清视频编码的容错性能。进行简化编码子序列的平均编码时间节省了91.7%,实现了高编码效率、低复杂度的HEVC容错编码。      

基于预测式错误恢复机制的多描述视频编码研究

该文提出一种基于预测式错误恢复机制的多描述视频编码方法。在编码端通过预测单路解码可能产生的错误影响,为每个描述分配必要的冗余信息。考虑到视频编码压缩的效率问题,设计了不同的编码模式来处理冗余信息。解码端可以充分利用冗余信息,从而实现丢失视频帧的高质量恢复。实验表明,与传统时域采样方法相比,该方法具有更好的率失真性能。