基于失真-量化模型的视频编码算法优化

失真-量化(D-Q)在视频编码率失真模型中起着关键作用,对主流D-Q模型进行了梳理,对这些模型的准确度和复杂度进行了详细对比,并分析它们各自适用的场合。通过模型验证,发现基于柯西分布的D-Q模型复杂度最低,但是准确度跟其他模型相比略低,就此问题对基于柯西分布的D-Q模型做了改进,以提高模型的精确度,使其更好地应用在率失真优化模式选择和码率控制的算法优化中。

R-Q模型宏块级精准度分析

R-Q模型对于率失真优化、码率分配、量化参数的选择产生重要影响,而宏块级码率分配、量化参数的选择有利于提高实时视频编码效率。简要介绍4种R-Q模型推导过程,详细比较、分析4种模型宏块级精准度,并对复杂度进行说明。实验证明:基于广义高斯分布的R-Q模型精准度最高,但其运算过于复杂,应用于编码比特数预测;而其他3种模型虽然精准度虽不高,但运算简单,应用于码率控制算法。为提出码率预测模型、改进码率控制算法及针对不同应用选择合适的码率控制算法提供了基础性分析。