MPEG-4校验模型的研究与实现

本文主要是对ＭＰＥＧ－４校验模型（ＶＭ）关键技术进行研究，并实现了校验模型的编解码算法，主要包括形状、运动、纹理的压缩编码．在程序实现中形状编码采用基于内容的算术编码；运动编码在传统方法基础上做了改进，如半象素搜索、无限的运动失量、高级预测方式等；纹理编码主要还是用传统方法，如ＤＣＴ、量化、变长编码等，改进只是对帧内（ｉｎｔｒａ）方式中ＤＣ、ＡＣ系数预测方法．现已实现了多个视频对象同时编码，解码时实现了ＭＰＥＧ－４中用户交互的特点，可对编码的视频对象进行操作．

基于C/S模型的MPEG-4视频流传输系统

介绍了一种基于C/S模型的网络视频流传输系统，该系统采用MPEG-4软编解码器 对数字图像进行编码与解码，该系统具有很高的资源利用率和较小的传输延时。实验证明该 系统在中等码率下，可以获得很好的图像质量和很好的实时性。

MPEG-4验证模型中的位率控制策略

1引言 始于20世纪70年代的数字视频处理技术经过三十多年的发展,取得了很大的进展,其中国际标准化组织ISO/IEC下属的MPEG专家组制定的标准系列包括已经制定完成的MPEG-1、MPEG-2、MPEG-4、MPEG-7标准以及正在制定当中的MPEG-21标准.

一种简单的实时MPEG-4图像业务模型

提出了一种新的MPEG-4业务模型,它利用MPEG-4的帧结构特点,以IBB和PBB序列为基本处理单元,通过Hadamard变换在正交变换域对IBB和PBB序列间的相关性进行匹配建模,从而实现对MPEG-4图像数据短期相关和长期相关特性的精确捕获。仿真研究表明,用该模型产生的随机数据和实际MPEG-4图像数据在概率密度函数和自相关函数上高度吻合,在以它们为输入源的漏桶评估实验中,二者对缓存要求和比特丢失率的估计也基本相同。该模型还具有所需参数少,模型简单效率高等优点,非常适合作为无线资源管理和系统级性能评估研究等的图像数据源模型。

MPEG-4视频编解码器的模型分析、实现及其应用策略

在解读MPEG-4标准文档的基础上,较详尽分析了MPEG-4的DPCM/DCT视频编解码器混合模型及其设计与实现,并对MPEG-4各种应用提出了相应的策略。

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。

MPEG-4中脸部动画参数和序列重绘的肌肉模型

MPEG- 4中定义了“人脸对象”这样一种特殊的视频对象 ,并通过脸部动画参数 FAP和脸部定义参数FDP来对这类对象进行编码 ,以实现极低码率的视频编码 .通过对 MPEG- 4中“人脸对象”这类视频码流的句法结构和参数编码方法的详细分析 .以及通过对 MEPG- 4解码器图象重绘 (rendering)过程的研究 ,在 Waters的以肌肉收缩强度为参数的肌肉模型基础上 ,提出了更适应于 MPEG- 4参数的位移控制肌肉模型 (displacem ent- controllingmuscle model) ,从而实现了通过利用 MEPG- 4码流中的 FAP和 FDP参数来重建自然表情的人脸视频序列 .

基于Kalman优化的MPEG-4视频业务模型

提出了一种支持MPEG-4可变比特率视频业务模型,用Kalman优化的方法,对未来帧进行线形预测,而不需要更多的先验信息,进行动态带宽分配,提高带宽的利用率。用这种方法,对MPEG-4业务进行建模,并利用该模型讨论了在不同带宽利用率的情况下的丢包情况,实验仿真结果表明,该方法与实际视频业务在相同条件下的丢包率误差较小,适于实时视频业务的预测与资源预留。

基于RTP包本地丢失恢复的MPEG-4多播应用模型

提出了一种基于MPEG-4的多播应用模型,并且针对流同步、包丢失恢复、消除延迟抖动这些多媒体多播应用所特有的关键技术,提出了解决方案。利用“分层缓冲路由器”的辅助,使得RTP包的本地丢失恢复成为可能。同时,接收端可以在指定的时延范围内,获得较好的MPEG-4流播放质量。

基于C参考模型的MPEG-4解码电路功能验证方法

提出一种基于C参考模型的MPEG-4解码电路功能验证方法,该方法首先用C语言来描述MPEG-4解码算法的IDCT(InverseDiscreteCosineTransform)、反量化和图像叠加,用HDL(HardwareDescriptionLanguage)语言来描述RTL(RegisterTransferLevel)硬件,然后把这两种模型同时集成到验证环境进行仿真,C模型作为参考模型,HDL模型作为DUV(DeviceUnderVerification),目的是保证HDL模型和C模型的功能一致。验证向量同时加载到C和HDL模型上,然后比较这两个模型的每一步功能是否一致。该方法已经成功用到一款多媒体SoC(Sys-temonChip)的验证中,结果表明该方法相对于传统的方法(仅进行HDL模型仿真)能更全面验证两种模型的功能一致性,缩短验证时间,节省人力资源,尽快发现HDL代码中的bugs和提高验证质量。

MPEG-4流的多分形小波模型仿真及性能分析

论文采用多分形小波模型(MWM)对MPEG—4视频流进行仿真,其母小波采用Haar小波,并利用一阶统计、二阶统计和多分形分析的方法,对模型在刻画流量的主要统计特性(如概率密度分布、LRD特性、突发性和多分形特征)方面的性能进行了评估,其结果为:MWM模型是一个简单的和有实用价值的MPEG—4视频流的仿真模型,它可以很好地刻画出流量的全局统计特性和多分形特征,但此模型也有缺陷,对于具有高突发性的视频流量的刻画能力较弱,需要我们在以后的研究工作中加以完善。

MPEG-4系统解码模型与码流管理及其实现

MPEG-4标准的编码是基于对象的,用户可以对对象进行操作和控制,这种操作和控制是通过对象描述符来实现的,一系列描述符组成对象描述框架,将基本码流和具体的视音频对象联系起来,该文对此进行了详细的阐述。MPEG-4系统层是MPEG-4标准得以实现的关键所在,为此该文对解码器模型和码流同步管理结合IM1实现作出分析。

MPEG-4视频验证模型

ＭＰＥＧ４是一个正在制定的编码标准，除了具有ＭＰＥＧ１和ＭＰＥＧ２标准的基于“帧”的功能以外，ＭＰＥＧ４视频编码算法还支持多媒体环境中对视频景物内的“物体”进行存取与操纵。概述了ＭＰＥＧ４视频编码标准将支持的新功能，并描述了第４版ＭＰＥＧ４视频验证模型的结构。

MPEG-4 AAC心理声学模型在TMS320C6416上的实现

心理声学模型是MPEG-4AAC音频编码器中最重要的部分之一。本文首先介绍了心理声学模型的作用,基本原理和算法流程,然后结合定点DSP芯片TMS320C6416的特点,详细说明了心理声学模型模块的定点化方法及其优化设计方法。测试结果表明,在保证音频编码质量的前提下,算法的精度和运行速度都得到了很大的提高。

一种基于MPEG-4视频编码流的信道失真模型

准确地估算信道失真是视频通信系统中联合功率率失真(P-R-D)优化的重要基础,提出了一种基于MPEG-4视频编码流的信道失真模型,采用帧间递归,根据信道平均误比特率和视频编码信息在编码器端实时估算视频序列的信道失真,仿真结果表明,对于不同的视频编码序列,在不同信道误比特率和信源编码率下,模型估算的平均相对偏差和绝对偏差较小,准确度高,为基于P-R-D优化的失真估算提供一个有力的工具。

基于MPEG-4的多媒体同步模型设计

文中旨在研究基于MPEG-4技术的面向对象多媒体同步。所采用的方法是在分析现有多媒体同步模型的基础上,结合MPEG-4系统同步机制和高级同步模型(FlexTime),设计面向对象的多媒体同步模型,以实现MPEG-4中各媒体对象间同步。由此方法设计的层结构同步模型是一种有效可行的多媒体间同步的实现方法。和其它的多媒体间同步方法相比,这种方法在基于对象的多媒体的传输过程中携带较少的时间信息来完成对象间的同步,并且增强了基于对象内容交互的灵活性。

MPEG—4标准的校验模型

ＭＰＥＧ—４ 校验模型为ＭＰＥＧ—４ 标准的制定提供了一个完全定义的视频编码核心算法平台，为世界上各个实验室开展这方面的研究提供了基础和统一开发环境。本文概括了此模型的结构并阐述了其所涉及的相关技术。

MPEG-4视频的实时传输

ＭＰＥＧ－４是一个全新的多媒体标准，采用了基于对象和模型的编码方法。简要总结了 ＭＰＥＧ－４视频编码的各种特点，对网络实时传输ＭＰＥＧ－４视频提出了各种评估标准。

MPEG-2传输流复用器中编码模型的研究

提出了符合MPEG-2国际标准中PSI分段的CRC-32的编码模型,进行了理论推导并在MPEG-2传输流复用器中验证了其正确性。

一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法

面向模型基人脸视频编解码领域,提出了一种基于MPEG-4的三维人脸表情动画算法.首先对编码端发送视频的首帧图像,利用Adaboost+Camshift+AAM(active appearance model)算法检测人脸和定位特征点,接着特定化一个简洁人脸通用网格模型得到FDP(facial definitionparameter);对于得到的FDP,解码端先用其特定化一个精细人脸通用网格模型,然后基于肌肉模型和参数模型相结合的方式来生成人脸表情动画,同时对人脸功能区进行划分.实验表明,该算法在FAP(facial animation parameter)流的驱动下可以生成真实感较强的三维人脸表情动画.