优化编码树单元级比特分配算法

新一代视频编码标准H. 266/VVC(Versatile Video Coding)的码率控制算法采用编码参数相互独立的率失真优化技术。然而,同一帧内的编码树单元（CTU）间在空域上相互影响,且存在全局编码参数;同时,CTU级比特分配公式采用近似的编码参数分配比特,进而降低了码率控制精度和编码性能。针对上述问题,提出空域全局优化CTU级比特分配算法RTE＿RC(Rate Control with Recursive Taylor Expansion),并通过递归算法逼近全局编码参数。首先,建立空域全局优化比特分配模型;其次,应用递归算法求解CTU级比特分配模型中的全局拉格朗日乘子;最后,优化编码单元的比特分配并对编码单位进行编码。实验结果表明,在低延时P(Prediction)帧（LDP）配置下,与码率控制算法VTM＿RC相比,所提算法的码率控制误差由0.46%下降至0.02%,码率节省了2.48个百分点,编码时间下降了3.52%,显著提升了码率控制精度和率失真性能。     

基于3D高效率视频编码背景的信息隐藏算法

针对秘密信息在公开网络传输的安全性和容量性问题,提出了一种基于高效率视频编码（HEVC）背景的信息隐藏算法。利用HEVC中多视点图像的背景图作为载体,首先对其进行lαβ分解得到三个灰度分量子图,然后选取α和β分量子图作离散余弦变换,最后将秘密信息重复嵌入到载体区域中。隐藏区域选取能量权重较低的α及β分量子图的离散余弦变换中频系数区域,且进行重复嵌入,使得算法具有良好的不可见性和鲁棒性。实验结果表明,所提算法比基于帧间和帧内算法不可见性分别提高16.1%和11.4%,鲁棒性分别提高55.5%和20.2%。     

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%。     

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。     

基于时域依赖的编码树单元级零延时码率控制算法

基于高效视频编码标准的x265编码器根据图像复杂度来分配比特,复杂图像往往包含运动变化较大的高频信息,其时域相关性较弱且消耗较多比特,导致分配给运动变化平缓图像的比特减少,进而影响编码质量且码率波动较大。同时,x265编码器采用独立率失真优化技术编码,忽略了编码单元间在时域上的相关性,进而损失编码性能。针对上述问题,提出一种基于时域依赖的编码树单元级码率控制算法。首先,根据迭代策略寻找最合适的量化参数进行帧级比特分配;其次,建立零延时的失真时域反向传播模型并计算失真影响因子;最后,将失真影响因子用于调整编码单元的拉格朗日乘子及量化参数。实验结果显示,相较于x265-3.6的码率控制算法,平均BD-rate码率节省达到5.6%。     

外推结构无反馈DVC码率控制算法研究

针对现有内插结构无反馈分布式视频压缩（DVC）在大图像组条件下存在严重解码延时问题,研究了外推结构的无反馈DVC系统。在编码端,提出一种不等保护码率控制算法,该算法在编码端利用快速运动估计外推产生较高质量的边信息估计,根据比特平面误码率和比特平面重要性,实现比特平面级的码率控制;在解码端提出基于外推内插边信息更新的迭代解码优化,利用更新的边信息对每一分布式帧进行二次解码,在不增加传输码率的条件下进一步提升解码视频质量。实验结果表明,与现有无反馈码率分配算法相比,该算法能够更精确地分配码率,率失真性能提升0.6~1.8 dB,且解码视频图像的主观质量得到明显改善。     

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。     

基于H.264的码率控制

为降低计算复杂度,提高图像质量,提出了一种新的码率控制算法。编码过程中根据图像内容的自适应性和图像复杂度分配帧层的目标比特数,在基本单元层通过计算当前基本单元的亮度像素方差,来衡量该区域的纹理复杂程度,通过纹理复杂度优化比特分配。实验结果表明：与原算法相比,该算法在几乎不影响信噪比的情况下,能将码率更精确地控制在目标码率附近。     

一种基于时空相关性的H.264头比特预测算法

为了在网络带宽受限时获得更好的重建图像质量,码率控制成为了视频编码的重要组成部分.针对H.264码率控制算法中,宏块头比特预测没有充分利用时空相关性、头比特分配过于简单等不足,提出一种新的基于时空相关性的头比特预测模型,并对量化参数进行自适应调整.实验结果表明.新的算法提高头比特预测准确性以及编码图像的PSNR.     

基于H264/AVC的帧层码率控制算法

在研究和分析了H.264/AVC经典码率控制算法的基础上,提出了一种新的帧层码率控制算法.该算法充分利用各帧的复杂度以及目标缓冲区优化比特分配,同时采用了卡尔曼滤波器估计MAD的方法.与以往码率控制算法相比,该算法能更加合理地分配各帧的目标比特数,MAD预测也更加精确,从而提高了量化参数QP预测的准确性.实验结果表明,该算法能提高码率控制的精度,并使图像总体质量有一定程度的提高.     

基于压缩理论的区间概念格参数优化模型

在由形式背景构建区间概念格之前,首先要确定区间参数[α,β],区间参数的选取影响着概念外延、格结构以及提取的关联规则数量和精度。为了获取区间概念格的压缩度达到最大时的[α,β],首先,提出了基于形式背景的二元关系对的相似度和二元关系上的覆盖近邻空间的定义,得到二元关系对的相似矩阵,并根据γ相似类求得的覆盖来计算二元关系对的近邻;其次,给出基于参数变化的概念集合更新算法,在非重建的基础上得到各区间参数下概念集合,并结合各区间参数下二元关系对的近邻空间,进一步构建基于压缩理论的区间概念格参数优化模型,依据压缩度的大小以及变化趋势寻找区间参数最优值;最后,通过实例验证了模型的有效性。     

一种视频编解码技术码率控制算法的改进

H.264标准是最新的视频编码国际标准。与以前的视频压缩标准相比,H.264标准的编码可以实现高质量、低比特率的编码效果。但它的码率控制算法JVT-G017在帧级码率控制上存在不足,平均分配目标比特,线性预测目标平均绝对误差值(MAD),这导致了计算复杂度大和峰值信噪比低。对此,在JVT-G017算法基础上,对其画面组(GOP)层、帧层和基本单元层码率控制算法进行了优化改进,改进了分配目标比特数、初始量化参数(QP)和平均绝对误差值的计算方法。实验结果表明,与JVT-H017算法相比,改进算法可以更精确地分配目标比特和控制码率,并能获得较高的峰值信噪比(PSNR)。     

一种面向H.264/AVC的帧层码率控制算法

分析了H.264/AVC编码后各帧质量波动大的原因,提出基于反馈原理的帧层码率控制算法——RCBF。该算法在保证缓冲区不上溢和下溢的前提下,按照帧复杂度来分配目标比特数,减少因为目标比特数与帧复杂度不一致引起的编码质量波动。同时根据反馈原理,参考前面帧的分配误差调整分配的目标比特数,使帧层码率控制更加准确。实验结果表明,RCBF算法的峰值信噪比PSNR值波动与JM10.2下的码率控制算法JVT-G012相比明显减小,同时平均PSNR值和控制精度也有提高。     

一种H.264帧层码率控制的改进算法

在H.264的现有帧层码率控制算法的基础上,提出了一种新的基于场景切换的码率控制算法。用P帧亮度分量的MAD比率和YUV三分量的均值相对变化的加权和来表示图像的复杂程度,并以此来分配目标码率、调整量化参数,并且编码时利用比特调整因子对分配的目标码率进行修正。在JM10.2平台下的测试结果表明,与JVT-G012中的算法相比,该算法在精确控制码率的同时,图像的视觉质量也得到了提高。     

基于视点质量一致性的多视点视频码率控制

多视点视频是未来视频技术的重要发展方向,而码率控制是影响多视点视频传输质量的重要因素.基于多视点视频编码统计特性,提出了一种面向多视点视频编码的比特分配与码率控制算法.该比特分配算法分为三层:GGOP层、GOP层和帧层,其中13重点研究了GOP层比特分配,即视点间的比特分配策略,利用拉格朗日乘子法,提出了一种基于视点质量一致性优化的视点间比特分配模型.实验结果表明,与固定量化参数的控制策略相比,本算法能在精确控制输出码率的前提下,使得各视点视频质q更加均匀.     

一种基于视觉感知的H.264 码率控制算法

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%。     

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。     

一种线性视频编码码率控制方法

利用ρ域的线性码率模型,提出了一种高效的线性视频编码码率控制方法.该方法包括改进的帧级比特分配和宏块级码率控制两部分,并首先介绍了ρ域的线性码率模型;然后在图象层根据线性码率模型对帧的编码复杂度进行预测,并根据复杂度进行准确的帧级比特分配;在宏块级,则根据宏块特性,提出自适应的ρ域量化级选取算法,以用其准确控制比特数;最后提出完整的线性码率控制算法.实验证明,用该方法码率控制得非常准确,并可以将码率误差控制在2%以内,而且图象质量比TM5有了明显提高,在相同的目标码率下,其恢复图象的PSNR平均提高0.8～1.7dB.     

基于差别矩阵的区间值决策系统β分布约简

当前区间类型数据的规模越来越大,若采用传统的属性约简方法进行处理,就需要对数据进行预处理,而这会损失原始信息。针对上述问题,提出了区间值决策系统β分布的约简算法。首先,给出区间值决策系统β分布的概念和约简目标,并证明了提出的相关定理;然后,对于该约简目标构建了β分布约简的差别矩阵和差别函数,提出了区间值决策系统β分布约简算法;最后,使用14组UCI数据集进行实验验证。在数据集Statlog上,当相似度阈值为0.6,对象数目为100、200、400、600、846时,β分布约简算法的平均约简长度为1.6、2.2、1.4、2.4、2.6,基于差别矩阵的分布约简算法（DRADM）的平均约简长度为2.0、3.0、3.0、4.0、4.0,基于差别矩阵的最大分布约简算法（MDRADM）的平均约简长度为2.0、3.0、3.0、4.0、3.0。实验结果验证了所提β分布约简算法的有效性。     

基于相关性分析的MVC比特分配算法

针对目前尚未深入研究多视点视频编码（Multi—view Video Coding,MVC）码率控制的问题,提出了一种基于相关性分析的多视点视频编码码率控制算法。该算法的核心是先根据视差预测和运动预测的结构关系,将所有图像分成6种类型的编码帧,并改进二项式率失真模型,然后根据多视点视频相关性分析在各个视点之间进行合理的码率分配,将码率控制分成4层结构进行多视点视频编码的码率控制。其中,帧层码率控制考虑分层B帧等因素分配码率,基本单元层码率控制根据宏块的内容复杂度采用不同的量化参数。实验结果表明该码率控制算法实际码率与目标码率平均误差能控制0．6％。