细粒度扩展视频均等质量流化算法

细粒度扩展(fine-granularity-scalability,简称FGS)编码具有很强的灵活性和较好的视频流化性能,故已被MPEG-4和H.26L等标准所采用.FGS编码的一个突出特点是可以随意裁减以适应网络带宽的变化.但是,简单的裁减方法容易造成连续图像质量抖动过大,而用户通常希望流化视频的图像质量尽可能地平滑.在相关研究的基础上,针对非实时流化应用,分别讨论了在无损和有损条件下进行FGS编码均等质量流化的算法.该算法基于FGS的分段线性率失真模型和滑动窗口,在无损条件下,使用二分法,在当前窗口中的所有帧之间进行速率分配,以实现均等质量流化;在有损条件下,通过自适应的启发式算法,并结合前向纠错(forwarderrorcorrection,简称FEC)技术来达到同样的目的.实验结果表明在两种情况下,该算法均可以获得较好的流化效果,使流化视频的图像质量更加平滑.

基于细粒度可扩展编码的多源视频流化方案

为解决现有多源流化方案存在的无法适应Internet网络异构性和动态性的问题,提出了一种新的多源流化方案。其中,传统的细粒度可扩展编码被改造成一种适合于多源流化的多子流传输模型。在此基础上,提出了基于优化峰值信噪比(PSNR)的多源流化码流分配算法。实验表明,较之平均分配码流,该算法能在相同条件下将视频的图像质量提高约1dB。整个多源流化方案对于异构而动态变化的In-ternet网络环境具有良好的适应能力,可用于在内容分发网络(CDN)中提供流媒体服务。

FGS视频均等质量流化算法

细粒度扩展编码(FGS:Fine-Granularity-Scalability)由于具有很强的灵活性和较好的视频流化性能已经被MPEG-4和H.26L等标准所采用。论文在相关研究的基础上,采用了基于滑动窗口的算法来进行FGS视频的均等质量流化。该算法通过FGS的失真模型,使用二分法对当前窗口中的所有帧进行速率分配。实验表明,该算法可以较好地实现速率的优化分配,使连续图像质量的变化更加平滑。