帧级低复杂度立体视频端到端失真估计技术

为了准确估计立体视频传输中的失真,结合时空相关性和立体视频帧间拷贝的错误隐藏方法,提出了一种以视点内参考为主的帧级立体视频传输失真估计模型。该模型降低了立体视频左、右视点帧之间的依赖性,具有较低的复杂度。实验表明,对于不同的丢包率和缓慢运动的立体视频序列,该模型均能准确估计视点内和视点间错误扩散,进而快速估计出终端立体视频传输失真。     

编码端帧级立体视频传输失真模型

通过分析网络传输与立体视频失真的关系,结合立体视频时空相关性、网络性能和终端错误隐藏技术,以及递归思想提出了一种编码端的帧级立体视频传输失真模型,本模型可在编码端估计特定网络条件下的终端立体视频质量。针对不同运动程度和视差大小的立体视频序列,在不同网络环境下进行实验。当用MSE表征失真时,平均预测误差为4.16%;当用PSNR表征时,平均预测误差为0.93%,表明本模型可在编码端精确估计终端的立体视频传输失真。     

视频流媒体传输失真研究

由于网络传输引起的视频流媒体质量损失（称为传输失真）是流媒体QoS中最重要的参考指标，通常只能在终端系统解码后获得．本文根据视频流媒体编解码、错误隐藏、错误扩散等理论进行分析，提出了一个视频流媒体传输失真模型，谊模型可以在发送端通过网络传输质量和视频流媒体特性参数估算视频流媒体的最终表现质量，可以为流媒体同步、控制算法提供定量的参考指标．该模型针对常见的视频流媒体处理机制进行建模，并不局限于特定的编解码格式，具有更广泛的实用价值．     

基于Internet网络的视频传输失真分析

基于Internet网络的视频通信必须进行差错控制,而差错控制需要准确估计视频流在Internet网络传输中产生的信道失真。对基于Internet网络的视频传输过程进行了失真分析,结合帧间差错扩散的特点和差错帧之间的相关性,提出一种估计包损失失真的通用模型,通过接收端提供的丢包反馈信息,可以准确估计传输中引入的失真。使用JVT/H.264编码的标准视频测试序列进行验证,该模型对信道失真的估计精度比在此之前所提出的其它模型有明显提高。     

基于FPGA高清视频图像的光纤传输系统研究

光线应用数据传输是对传统数据传输方式的颠覆,可以对当前的高清视频传输起到重要的现实作用.本文根据FPGA存在的特点设计管线传输系统,重点解决传统背景下远距离视频传输中遇到的问题,在分析系统基本原理基础上,重点设计发送端以及接收端,最后通过简单的条纹实验验证系统设计效果.     

视频编码失真估计综述

编码失真是评价视频算法性能的主要因素之一,如率失真优化、码率控制和最佳量化等算法设计中,在不进行复杂预编码的情况下精确估计编码失真,是达到良好率失真性能的必要途径。虽然部分编码失真估计方法已经被采用并作为编码算法的基础,然而,与对码率估计的关注度不同,失真估计并未引起人们的足够关注。系统地回顾总结了视频编码失真估计方法,实验并给出了一些比较结果。将失真估计方法分为四类：1)基于DCT系数分布的建模;2)ρ域;3)λ域和4)基于失真传播的建模。概述了这些方法的基本原理,并且根据实验结果对模型的精度进行了简要对比分析。     

基于Linux高清视频无线传输系统设计研究

阐述基于ARM Cortex-M3和AT2061的嵌入式高清视频采集和压缩过程,完成高清视频信号通过CDMA无线网络进行无线传输的设计和实现过程.针对该系统对Lmux作了相应的裁剪,提高了系统的实时处理能力.将高清视频信号压缩后,仍然得到较高视频解析度的传输结果.     

立体视频传输与再现研究*

在分析人的立体视觉原理基础上,设计了一种立体视频传输方案:用两个摄像头代替人的双眼采集远端场景,采用RTP传输两路视频,为了确保两路视频同步,提出了时间戳匹配算法.最后介绍了使用头盔显示器立体显示方法.     

一种基于MPEG-4视频编码流的信道失真模型

准确地估算信道失真是视频通信系统中联合功率率失真（P-R-D）优化的重要基础,提出了一种基于MPEG-4视频编码流的信道失真模型,采用帧间递归,根据信道平均误比特率和视频编码信息在编码器端实时估算视频序列的信道失真,仿真结果表明,对于不同的视频编码序列,在不同信道误比特率和信源编码率下,模型估算的平均相对偏差和绝对偏差较小,准确度高,为基于P-R-D优化的失真估算提供一个有力的工具。     

基于Linux高清视频无线传输系统设计研究

阐述基于ARMCortex—M3和AT2061的嵌入式高清视频采集和压缩原理,完成高清视频信号通过CDMA无线网络进行无线传输的设计和实现过程。解决不固定场景无法传输的问题,并且CDMA网络通信速度远高于GPRS网络,易于平滑过渡到3G移动通信系统。研究该系统对Linux作相应的裁剪,提高系统的实时处理能力。将高清视频信号压缩后,仍然得到较高视频解析度的传输结果。