CDN网络中的内容分发策略研究

CDN是在现有网络基础设施之上新建一个重叠网,构筑一个地理位置分布的内容分发网络,对信息流进行优化,从而提高网络的使用效率。它能将信息资源推向网络边缘,使得网络用户可以从“最近最好”的服务器上快速访问到所需的内容,从而大大提高终端用户的访问速度。本文简要讲述了在CDN网络中内容分发的原理,从基于内容访问度和负载均衡的角度出发,研究将信息资源推向网络边缘的内容分发策略问题,并提出了两种主要的分发策略思想及算法。     

CDN网络中的内容分发策略研究

CDN是在现有网络基础设施之上新建一个重叠网。构筑一个地理位置分布的内容分发网络。对信息流进行优化，从而提高网络的使用效率。它能将信息资源推向网络边缘。使得网络用户可以从“最近最好”的服务器上快速访问到所需的内容，从而大大提高终端用户的访问速度。本简要讲述了在CDN网络中内容分发的原理。从基于内容访问度和负载均衡的角度出发，研究将信息资源推向网络边缘的内容分发策略问题。并提出了两种主要的分发策略思想及算法。     

空间可扩展视频编码中增强层上的帧内预测算法研究

针对空间可扩展视频编码,提出了一种新的增强层上的帧内预测算法。该算法充分考虑了相邻层间所固有的空域相关性,在无法正确获取本层邻块预测值的情况下,利用基本层上插值放大后的解码,通过重构宏块来对增强层上的编码宏块进行帧内预测。此外,还在预测过程中,通过引入与图像纹理特征相关联的自适应加权因子对(Wv,Wh)来进一步提高新算法的编码性能。实验结果表明,与H.264标准中的帧内预测算法相比,新算法在保持原有码率和不增加额外的计算复杂度的前提下,可一定程度地提高亮度分量的PSNR值,因此可以作为空间可扩展视频编码中增强层上的帧内编码方案。     

基于图像分量自适应的层间空域插值算法

可伸缩视频编码(SVC)技术作为下一代视频编码国际标准中的关键技术,正成为领域研究热点.其中层间空域插值算法的效率将直接影响空间可伸缩性方面的编码性能.文中提出了一种基于图像分量自适应的层间空域插值算法.新算法以人眼视觉系统所固有的分辨率差异识别特性为理论出发点,采用区别图像分量的上采样滤波器设计,力求在保持算法插值精度的同时降低计算复杂度.理论分析和实验结果表明.与非自适应算法相比,新算法能够节省一半左右的算法执行时间,并保持空间可伸缩性的RD编码性能基本不变,可有效地应用到支持空间可伸缩性的视频编码技术中去.     

简单高效地用于SVC标准中的层间上采样滤波方案

结合人眼视觉系统的特点,提出了一种简单高效的用于SVC标准中的层间上采样滤波方案.基于人眼对图像亮度信息的变化比色度信息的变化要敏感的多这一特性,该方案通过简化图像色度分量的上采样滤波器来减少上采样插值运算量,以提高编码效率.对亮度分量采用复杂的6抽头滤波器,而对色度分量采用简单的双线性滤波器.实验结果表明,该方案在大幅度减少色度分量的上采样插值运算量的情况下,能够保持编码码率和PSNR性能几乎不变,可以被应用于可分级视频编码的层间空域插值算法中去.