为了面向低延时的浅压缩场景提供更加适配的编码方案,并降低硬件实现成本,提出一种基于数字音视频编解码技术标准(Audio Video coding Standard,AVS)浅压缩算法的帧内预测模式优化以及快速率失真优化算法。该算法通过减少原有算法帧内...为了面向低延时的浅压缩场景提供更加适配的编码方案,并降低硬件实现成本,提出一种基于数字音视频编解码技术标准(Audio Video coding Standard,AVS)浅压缩算法的帧内预测模式优化以及快速率失真优化算法。该算法通过减少原有算法帧内预测所需的预测循环次数,以及打破各块之间的数据依赖关系等措施,克服了原始方案不适合硬件流水并行处理的限制,提高了编码的效率和稳定性,从而既保障了算法的视频质量,又使新的硬件实现方案更符合实际应用需求。实验结果表明,该算法优化方案能够有效改善实际面向低延时浅压缩场景下的编码效果。展开更多
1 AVS编码标准及其特点
AVS（Audio Video Standard）标准是《信息技术先进音视频编码》系列标准的简称，其核心是把数字视频和音频数据压缩为原来的几十分之一甚至百分之一以下。数字音视频编解码技术标准工作组（简称AVS工作组）由...1 AVS编码标准及其特点
AVS（Audio Video Standard）标准是《信息技术先进音视频编码》系列标准的简称，其核心是把数字视频和音频数据压缩为原来的几十分之一甚至百分之一以下。数字音视频编解码技术标准工作组（简称AVS工作组）由国家信息产业部于2002年6月批准成立。AVS面向我国的信息产业需求，联合国内企业和科研机构，展开更多
在互联网视频应用领域中,视频在经过多次转码后相对于原始节目的失真难以控制,为此,提出一种对视频多次转码后的总失真进行估计的方法。首先,研究多次有损转码失真的叠加过程,找到了多次失真叠加后总体失真的下限;然后,用概率论的方法...在互联网视频应用领域中,视频在经过多次转码后相对于原始节目的失真难以控制,为此,提出一种对视频多次转码后的总失真进行估计的方法。首先,研究多次有损转码失真的叠加过程,找到了多次失真叠加后总体失真的下限;然后,用概率论的方法给出了总体失真的一个估计;最后,根据估计误差,采用最小二乘拟合对该估计进行修正。实验结果表明,经过修正后,Y、U和V三分量最终失真的平均估计误差仅为0.02 d B,0.05 d B和0.06 d B,这说明该方法能够有效且准确地估计出视频转码的总体失真值。展开更多
文摘为了面向低延时的浅压缩场景提供更加适配的编码方案,并降低硬件实现成本,提出一种基于数字音视频编解码技术标准(Audio Video coding Standard,AVS)浅压缩算法的帧内预测模式优化以及快速率失真优化算法。该算法通过减少原有算法帧内预测所需的预测循环次数,以及打破各块之间的数据依赖关系等措施,克服了原始方案不适合硬件流水并行处理的限制,提高了编码的效率和稳定性,从而既保障了算法的视频质量,又使新的硬件实现方案更符合实际应用需求。实验结果表明,该算法优化方案能够有效改善实际面向低延时浅压缩场景下的编码效果。
文摘1 AVS编码标准及其特点
AVS（Audio Video Standard）标准是《信息技术先进音视频编码》系列标准的简称，其核心是把数字视频和音频数据压缩为原来的几十分之一甚至百分之一以下。数字音视频编解码技术标准工作组（简称AVS工作组）由国家信息产业部于2002年6月批准成立。AVS面向我国的信息产业需求，联合国内企业和科研机构，
文摘在互联网视频应用领域中,视频在经过多次转码后相对于原始节目的失真难以控制,为此,提出一种对视频多次转码后的总失真进行估计的方法。首先,研究多次有损转码失真的叠加过程,找到了多次失真叠加后总体失真的下限;然后,用概率论的方法给出了总体失真的一个估计;最后,根据估计误差,采用最小二乘拟合对该估计进行修正。实验结果表明,经过修正后,Y、U和V三分量最终失真的平均估计误差仅为0.02 d B,0.05 d B和0.06 d B,这说明该方法能够有效且准确地估计出视频转码的总体失真值。
