基于视频分级编码的分层广播的性能分析

对基于视频分级编码的分层广播系统进行了性能分析,我们提出了平均期望视频质量来评估该系统。视频分级编码可以生成基本层、增强层信息流用于满足不同用户的需求,分层调制同时传输基本层、增强层数据来提高广播的传输效率。通过仿真分析了分层4/16-QAM和4/64-QAM系统下基本层和增强层的最优功率比,并在最优功率比下比较了两个系统的性能,得出用户具有更好的信道状态应该选择更高阶的调制方式。

可分级视频编码中重采样滤波器设计

针对可分级视频编码中重采样技术的下/上采样滤波器分立设计而导致滤波器性能变差的问题,提出一种匹配的数字图像下/上采样滤波算法。该算法利用已获得的图像下采样滤波器参数,推导出与其对应的上采样滤波器,从而达到两者匹配的目的。这样不仅能够提高视频质量,更可以提升空间可分级的编码性能。与JSVM标准的实验仿真结果相比,匹配的重采样滤波器在性能上有较大提高,其峰值信噪比平均增加1.6dB。

可分级视频编码覆盖网非一致性随机成员构建算法

为了解决采用一致性随机成员算法进行节点管理而导致覆盖网(overlay)系统不具备QoS感知能力的问题,设计并实现了一种应用非一致性随机成员算法的overlay构建协议.在协议框架中,构成overlay的节点选择某一节点为邻居节点的概率与该节点的输出带宽成正比,这样在传输可伸缩编码视频(SVC)数据时,可避免出现上游节点丢弃部分媒体数据而降低下游节点接收质量的情况.测试结果表明,与一致性随机成员算法及多树算法相比,所提协议构建的overlay可以更加有效地支持SVC数据的传输.

可分级视频编码中整帧丢失差错隐藏算法的研究

详述了基于H.264/AVC的可分级视频编码扩展SVC中的四种针对整帧丢失的差错隐藏算法。对这四种方法进行了实验仿真,并根据实验结果对这四种差错隐藏算法的性能和复杂度进行了理论分析和对比。

泛在网络中基于压缩感知的Wyner-Ziv空域可分级视频编码

提出一种适用于泛在网络中的基于压缩感知的Wyner-Ziv空域可分级视频编码。在编码端,基本层和增强层之间独立编码,基本层编码器将视频信号下采样,然后进行H.264视频编码,增强层编码器采用自适应的压缩感知测量、量化和熵编码。在解码端,利用时域稀疏模型,基本层和增强层联合进行压缩感知重建。理论分析和实验结果表明,所提编码算法能够灵活地调整输出码流,具有较好的率失真性能和传输的顽健性。

可分级视频编码结构优化的差错恢复编码方法

提出了一种在丢包环境下的基于H.264的可伸缩视频编码(SVC)扩展的率失真(RD)优化宏块模式判决模型.在RD模型中加入时间级的优化参数.编码器每编码完一帧图像后,都以编码块为单位计算信源编码失真和误差扩散失真,并将计算结果存储在失真映射表中用于计算下一个编码图像的端到端失真.实验结果表明,在丢包环境下,优化后的率失真模型的差错恢复性能比优化前有明显提高.

用于可分级视频编码的MCTF方法

提出用于可分级视频编码的3带小波提升与运动模型自适应结合的方法,将3带小波的提升步与运动补偿自适应相结合来实现时间域的小波变换,扩展了经典的运动补偿时域滤波,实现了时间分级的灵活性,同时又可以根据实际的视频序列选择适当的运动模型,从而达到更好的编码效果。仿真结果验证了该方法的有效性和性能的优越性。

平滑滤波在可分级视频编码中的应用

可分级视频编码方法适用于不同的网络环境,而且能够根据用户的不同要求,以不同的质量和分辨率接收同一视频流。但是,现存的编码解码器在视频的传输过程中,经常产生“方块效应”,严重地影响了接收视频的质量。论文分析了可分级视频编码的特点,并针对H.263中可分级空间视频编码器产生的“方块效应”,提出了一种实用的改进方法,取得了较好的实验效果。

分级视频编码中宏块相关性快速模式决策

为降低空时分级视频编码中自适应层间预测模式的计算复杂度,利用增强层中时域宏块相关性的特点,提出一种随时间等级变化的快速模式决策算法。该算法将参考宏块使用过的模式按照其率失真优化代价排序,选择其中代价较小的模式作为当前宏块的动态备选方案,从而有效地提高编码效率。在JSVM上的实验结果表明,同原有非优化决策算法相比,在PSNR平均降低0.0148dB、比特率增加0.55%的情况下,该优化算法使得平均编码时间减少21.67%。

基于感兴趣区域的小波变换可分级视频编码研究

随着Internet和无线通信的飞速发展,人们在网络上实时获取视频数据已经成为可能。由于传输网络和接收终端的多样性,所以需要视频流能适应多种不同传输、解码和显示的要求,由此产生了可分级视频编码。文中在可分级视频编码的基础上对其进行改进,把感兴趣区域的检测和小波变换应用到可分级编码中,该方法中对视频流进行感兴趣区域检测,利用小波变换对增强层中的感兴趣区域进行编码,由于小波变换具有良好的空间方向选择性,与人眼的视觉特性十分吻合,从而得到很好的效果。

采用可分级视频编码和基于MPEG-21的视频适配

开发了一个基于可分级视频编码和MPEG-21视频适配的视频流系统,其主要特征是支持无线通信.该系统能使无线设备在不破坏当前通信连接的同时在不同无线网络中漫游.采用的视频流编码方法可以自适应调整由于垂直切换带来的无线连接特性的巨大变化.提出了一种基于概念的证明方法——分布式数字项适配(DIA),通过服务器和代理商之间的合作使系统适配更多复杂的情况.实例说明,该设计系统成功地实现了执行垂直切换而并不断开网络连接的视频应用.

基于MCTF的时域可分级视频编码技术

现代可分级视频编码的时域可分级性是采用运动补偿时域滤波技术(Motion-Compensated Temporal Filtering,MCTF)来实现的,MCTF将若干连续的视频帧组成一个图像组进行小波分解以提供时域可分级性。由于不同视频序列的时域特征变化,传统的图像组大小固定的时域分解影响编码效率。本文提出了一种图像组大小自适应调整的时域小波分解算法,利用帧间预测效果来决定视频序列的时域特性,根据时域特性用于小波分解的图像组大小做自适应的调整。实验结果表明,新算法的编码性能比图像组大小固定的结构大大提高。

可分级视频编码差错控制技术综述

H.264/AVC视频压缩标准相比于H.263和MPEG-4,H.264,其压缩性能提高了近一倍,但H.264/AVC局限于传统的单层编码模式,即便在编解码两端添加差错控制措施,仍不足以达到在高丢包率信道下流畅清晰观看视频的要求。分析了SVC(可分级视频编码)在高丢包率信道下的容错性,较为详细地介绍了目前SVC中提出的一些容错编码以及差错掩盖的方法,并介绍了SVC差错控制技术的发展。

基于运动矢量可分级的视频编码方法

传统的视频可分级编码,未考虑到运动矢量编码的渐进传输。特别是在低码率情况下,运动矢量占据了视频的大部分码流,其中有些运动矢量幅值较小,对其后的运动估计和运动补偿预测的影响并不大,这些运动矢量所占用的比特流还是一定的,由于未能采取可分级技术,导致编码效率降低。因此,提出一种基于运动矢量可分级的视频编码方法,对运动矢量模进行判断,截取其比特流,以达到质量可分级,并通过实验分析,说明该方法的可行性。

误差隐藏技术在分级视频编码中的应用

当在Internet上进行视频流的传输时,分级视频编码技术非常适合使用在终端用户具有不同接收能力的情况.由于在视频标准中使用了运动估计方法来减小时间域的冗余度,解码后的视频质量可能会由于时间域的误差传播而降低.本文针对分级视频编码提出了一种新的误差隐藏技术,利用不同视频层在时间和空间上的相关性对丢失的运动矢量进行估计,实验结果显示,该方法可以快速有效地恢复解码的视频质量.

可分级视频编码的MPEG-2传输流封装及其应用

为了在实际的应用中使用H.264/SVC编码标准的可分级特性,需要制定一套可行的分级视频网络传输的封装格式和传输机制。在分析SVC码流结构和MPEG-2系统层协议的基础上,重点研究了如何利用MPEG-2的系统层也就是传输流在IP网络中实现SVC视频的传输方案。

可分级视频编码空域增强层的快速帧间模式选择算法

针对可分级视频编码(SVC)技术中层间残差预测(ILRP)大大增加了编码复杂度的问题,提出一种快速算法。带残差的帧间预测和不带残差的帧间预测都采用全搜索的预测算法,编码复杂度很大,所提算法分析了增强层带残差的帧间预测和不带残差的帧间预测之间的率失真代价(RDCost)差异,动态判定增强层是否需要采用层间残差预测以减少层间残差预测过程;同时依据层间预测模式相关性,利用基本层最优帧间预测模式指导增强层最优帧间预测模式的选择过程,进一步节省编码时间。实验结果表明,与参考模型JSVM中的算法相比,改进的快速算法在编码质量降低小于0.01 dB,码率提高不大于3%的前提下,可节省平均编码时间50%左右,有效地降低了编码复杂度,对于编码器的优化方面有理论参考价值和实际应用意义。

基于网络编码的分级视频权限控制方法

提出一种基于随机线性网络编码的可分级视频流的权限控制算法,该算法充分考虑了网络编码技术和可分级技术的有机结合,从数据包加密和分配2个方面详细阐述了其实现机制,给出了基于全局编码向量的加密和分层的视频证书认证算法。提出的方法具有运算复杂度低和易于实现的优点。仿真结果证明提出的方法可以有效且简便地控制视频的使用权限。

空间可分级视频编码的层间预测新算法

针对可分级视频编码中图像输出质量与编码所需时间的权衡问题,提出了一种可行的层间预测算法.该算法结合空间可分级的层间结构特点,充分利用基本层宏块及其邻域宏块的备选模式,依据其统计规律计算当前增强层待编码宏块可能的最优备选模式,有效地减少参与运动估计运算的模式数量,以达到降低编码时间的目的.通过JSVM的仿真实验,该层间预测算法与传统的层间预测算法相比,在输出图像质量变化较小的前提下,能够大幅降低编码时间,提高编码效率.

基于可分级视频编码的双向双维运动信息可分级

为进一步提高基于一种运动信息可分级模型的可分级视频编码的编码效率,减小运动信息可分级的最低码率限制,对该运动可分级模型的二维多向性进行了具体研究与改进,更新了运动估计的流程,提出了多向上的两个运动可分级维度的运动分级等级一致性原则以及二维数据的渐进式存储存取结构,从而实现了二维多向上的运动可分级。实验测试结果证明该二维多向的运动信息模型优于不可分级的运动信息,能有效提高可分级视频编码系统的效率。