一种基于漏预测技术的FGS视频编码框架

精细粒度可伸缩性(fine granularity scalability,FGS)视频编码是MPEG-4标准的视频流化框架中的关键技术。以FGS编码框架为基础,针对FGS编码效率较低的特点,提出一种基于漏预测技术的视频编码框架。在改进的FGS编码框架中,通过引入漏预测因子,利用增强层参考和基本层的重构图像自适应形成增强层的时域预测信息,从而达到控制误差漂移,提高FGS的编码效率的目的。实验证明,改进的编码框架编码效率比FGS在同等条件下提高大约4dB。

基于MPEG-4 FGS的视频流量模型

目前MPEG-4精细颗粒度可伸缩性(FineGranularityScalability,FGS)编码视频正成为视频流服务的一种主要的业务流,因此,针对MPEG-4FGS视频流量进行建模对于网络性能仿真和通信网络设计具有十分重要的意义。该文首先介绍了MPEG-4FGS编码原理,然后对MPEG-4FGS视频流量的统计特性进行了分析,在此基础上,提出了基于MPEG-4FGS的视频流量模型。实验结果表明,该模型能较好地拟合原视频帧序列大小,且能根据网络带宽的动态变化进行适应的码率分配。