一种自适应的AR-FGS漏因子选择算法

AR-FGS(Adaptive Reference for Fine Granular Scalable)使用漏预测在编码效率和码流鲁棒性间取得平衡.针对漏因子对漏预测效果影响至关重要的问题,提出了一种自适应的漏因子选择算法.分析发现JSVM(Joint Scalable Video Model)中对每帧按相同比例进行码流截取的方式存在着输出码率在帧级上不平滑的问题,为此提出按固定帧总数据量的方式进行截断的码流截取算法,保证输出码率在帧级上的平滑.根据当前参考帧基本层数据量与第一帧基本层数据量的比值为每帧单独决定最优的漏因子,并根据短期平均基本层数据量与当前参考帧基本层数据量的比值,对选择的漏因子进行调节.实验结果表明,算法产生的码流在大部分码率范围内PSNR值高于使用固定漏因子的最高PSNR值.此外,修改的码流截取方式产生的码流在帧级数据量上平滑.

丢包信道下的率失真优化视频编码改进算法

根据H.264 SVC标准框架,针对基于JSVM的SVC率失真优化编码问题,提出一种适合于在丢包信道传输率失真优化视频编码改进算法.仿真实验结果表明,使用改进算法编码的视频流在传输中表现了较好的容错能力与更高的解码视频质量.

可伸缩视频编码在移动互联网中的应用与实现

为了应对移动互联网中终端和网络的异构性,尝试将H.264/SVC应用到移动视频点播服务中,实现基于SVC的码流自适应播放系统.借助JSVM研究并实现了不同空间、时间,以及质量层的可伸缩视频的生成;基于VS模拟了可伸缩视频在传输和播放过程中码率的动态切换;通过分析子层码流证实了可伸缩视频具有码率跨度大及解码质量好等特点.最终验证了H.264/SVC在移动互联网视频服务中所具有的优势,以及应用的可行性.

基于场景切换的B帧量化参数分配方法

H.264/SVC实现了对基本层码率控制,但对于视频序列中场景切换并没有有效的检测,也没有考虑到场景切换对视频编码质量的影响。本文结合H.264/SVC特有的分层B帧预测金子塔编码结构,首先提出一种改进的基于图像复杂度的实时场景切换检测算法,结合场景切换的类型,再对存在场景切换的GOP编码单元中时间分级的高层B帧量化参数进行修改。实验结果表明在不产生信道码率突变的前提下,明显改善了场景切换处的视频质量。

RDSC_IC:一种基于图像复杂度的实时场景切换检测算法

H.264/SVC实现了对基本层的码率控制,但没有考虑到视频序列中场景切换对码率控制的影响。研究者们提出了多种场景切换算法来解决视频序列场景切换问题,但这些算法在计算复杂度、精度和实时检测等方面存在不足。结合H.264/SVC的分层B帧预测金子塔编码结构,提出了一种基于图像复杂度的场景切换实时检测算法RDSC_IC(Real time Detection algorithm for Scene Change base on Image Complexity)。该算法通过对相邻和多个编码单元的关键帧图像复杂度绝对差值和相应比值的计算,确定编码单元间的场景切换的有无和类型,实验结果表明RDSC_IC在实时性和精度方面检测效果好。

一种时空域联合的SVC模式选择算法

本文提出了一种适用于Inscale层间预测算法[6]的SVC(分级视频编码)模式选择方法。对于JSVM模型中的普通模式,利用了空间域宏块模式相关性减少候选模式;对于Inscale预测模式,利用了时间域宏块模式相关性减少候选模式。实验结果表明,新的模式选择算法的引入,能够有效地提升采用Inscale算法的JSVM模型的编码性能,大幅度减少编码时间。

混合网络下可分级视频的跨层码流提取优化算法

针对混合网络中传输带宽受限以及误码率较高的特点,文章在可分级视频编码的基本码流提取方法基础上,提出一种新的基于应用层和传输层信息的码流提取跨层优化算法。文章还进一步结合信道获取传输带宽等信息以及在应用层得到提取网络抽象层单元的码率以及丢弃单元造成的效应,来保证视频传输的服务质量。

移动自组网的可伸缩视频编码研究

根据H.264 SVC标准框架,结合移动自组网视频传输的特点,在JSVM视频编码中引入信道失真的影响,提出一种自适应的拉格朗日系数优化编码改进算法。仿真实验结果表明,在误码率较高和链路变化频繁的MANET中,使用改进的算法编码后的视频在传输中表现了较好的容错性与更高的解码视频质量。