一种HEVC码率控制改进算法

HEVC(High Efficiency Video Coding)采用的基于R-λ模型的码率控制算法在控制输出码率的精确和提高编码效率上都取得了良好的效果。然而该算法没有考虑到实际视频编码中场景切换的影响。提出一种新的针对场景切换的码率控制算法。首先结合帧间的亮度差及其变换趋势判断是否发生场景切换,在场景切换发生时对码率控制的参数以及编码结构都做出及时调整。最后实验表明,与HEVC自带的码率控制相比,所提出的码率控制算法能够有效应对视频序列中的场景切换,提高了编码质量,降低了编码复杂度,并且保持精确的输出码率。     

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。     

AVS实时编码的VBR码率控制

针对AVS实时编码应用,提出一种基于帧层的一次编码VBR码率控制算法。利用GOP层复杂度预测来动态分配码率,在GOP内的帧采用CBR策略,结合AVS编码RDO的特点,采用准确且计算简单的率失真模型计算量化参数。实验结果表明,与AVS现用的码率控制方法JVT-H017相比,该方法码率控制准确,算法复杂度低,平均亮度PSNR提高了约0-2dB,亮度PSNR样本方差约为JVT-H017方法的40％,表明视频质量的平缓性也得到较大改善。     

一种场景自适应的H.264帧层码率控制算法*

在JVT-G012码率控制算法的基础上,提出了一种改进的H.264码率控制算法。首先,利用像素灰度值差值的方法检测场景切换,并对检测到的场景切换进行处理;其次,使用一种新的P帧的比特分配原则,根据P帧在GOP中的位置以及P帧的图像复杂度对P帧进行比特分配。实验结果表明,改进后的码率控制算法能够更加准确地控制输出码率,提高解码图像质量,并能有效地检测与处理场景切换。     

一种考虑场景切换的H.264码率控制算法

场景切换在实际视频中频繁出现,对视频质量有着重要的影响。然而,当前码率控制算法没有考虑场景切换这一问题,因而使得场景切换后帧的质量严重下降。为此,在现有码率控制算法的基础上,提出了考虑场景切换的码率控制算法。结合H.264的实验结果表明,提出的算法在比特率和复杂度基本不变的情况下,极大地降低了现有算法因为场景切换引起的质量下降。     

基于H.264/AVC的自适应帧级位分配优化算法*

为了获得精确的帧级目标位分配和提高编码质量,在JVT-G012码率控制算法的基础上,提出一种自适应的帧级位分配优化算法。该算法充分考虑帧之间纹理复杂度,弥补了JVT-G012算法中对帧目标位平均分配算法的不足。大量实验结果表明,改进后的算法在高运动或场景切换情况下,能明显提高视频编码质量,实现目标位的优化分配和输出码率的精确控制。     

基于自适应GOP的三维提升小波视频编码技术

在三维提升视频编码框架中,视频运动场景切换时相邻视频帧之间的时间相关性将显著减弱,使得解码视频图像在场景切换处质量急剧下降.针对这一问题,提出了一种新的基于视频亮度分量的场景切换检测方法,并根据场景切换自适应分配图像组(groupof picture GOP)大小.实验结果表明,该自适应分配GOP策略有效提高了三维提升小波视频图像的编解码质量,降低了场景切换对视频编码的影响.     

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.     

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%。     

分布式视频编码的自适应图像组结构研究

分布式视频编码以其较低编码复杂度引起了人们广泛关注,边信息质量是影响其率失真性能的关键因素之一。针对采用固定图像组(GOP)结构不便于解码端充分利用帧间冗余,导致边信息生成质量降低,通过分析块纹理能量,判别其细节程度,提出自适应图像组结构方案,动态调整编码的时域结构。实验结果表明,在不增加编码复杂度的情况下,算法能有效改善系统性能,相比固定长度GOP模式,峰值信噪比(PSNR)平均提高1.8~2dB。     

Adaptive group-of-pictures and scene change detection methods based on existing H.264 advanced video coding information

The H.264 advanced video coding (H.264/AVC) standard provides several advanced features such as improved coding efficiency and error robustness for video storage and transmission. In order to improve the coding performance of H.264/AVC, coding control parameters such as group-of-pictures (GOP) sizes should be adaptively adjusted according to different video content variations (VCVs), which can be extracted from temporal deviation between two consecutive frames. The authors present a simple VCV estimation to design adaptive GOP detection (AGD) and scene change detection (SCD) methods by using the obtained motion information, where the motion vectors and the sum of absolute transformed differences as VCV features are effectively used to design the AGD and SCD algorithms, respectively. In order to avoid unnecessary computation, the above VCV features are obtained only in the 4times4 inter-frame prediction mode. Simulation results show that the proposed AGD with SCD methods can increase the peak signal-to-noise ratio by 0.62 dB on average over the H.264/AVC operated with a fixed GOP size. Besides, the proposed SCD method can reach a scene change detection rate of 98%.     

基于H.264的复杂度-失真最优的运动估计算法

为了满足嵌入式、移动设备的实时视频编码应用，提出一种可分级的复杂度-失真最优的运动估计算法，通过调整复杂度控制参数来实现视频编码器计算复杂度的可分级性，确保视频质量达到最优，在编码效率最高和失真最小间取得相对最佳平衡。实验结果表明，随着处理器计算能力的变化，该算法能自动调整编码器的计算复杂度，大大减少运动估计的运算量，同时图像质量和码率变化不大。     

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%。     

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。     

基于H.264运动矢量域的脆弱水印算法研究

针对H.264/AVC的编码特征,提出一种基于H.264/AVC低比特率视频流的脆弱水印算法。该算法在视频编码端的P帧经过运动矢量搜索和运动矢量预测之后,提取运动矢量残差,将水印嵌入在运动矢量残差中。在视频的解码端进行水印提取和检测,检测不需要原始视频的参与。该算法具有较小的码率变化、视频失真,以及较强的脆弱性。     

利用反向投影的flash场景自适应视频编码算法

针对闪光造成的光照变化会导致视频帧之间巨大的强度差异问题,提出利用反向投影的flash场景自适应视频编码算法;根据直方图差异提取闪光和非闪光帧,相应地为每个帧分配适当的编码类型,并在加权预测(WP)参数集确定中采用运动向量导数,通过反向投影保证flash场景的全局一致性;实验结果显示,提出的算法在Lena、Peppers、Building、Baboon、Nestling 5个视频上的峰值信噪比(PSNR)值分别可高达32.31 dB、34.14 dB、34.76 dB、34.94 dB、35.05 dB,非常接近原始图像的PSNR;相比其他几种加权预测算法,提出的算法在PSNR及计算复杂度方面均获得了更加优越的编码性能。     

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。