一种基于缩减栅格算法的SVC联合信源/信道编码方法

针对H.264/AVC可分级编码扩充标准（SVC）,本文提出了一种联合信源/信道编码（JSCC）的视频传输方法.该方法采用一种新型的缩减栅格算法与拉格朗日优化技术对SVC数据与差错控制保护级别进行最优分配.本文提出的缩减栅格算法采用疏散式栅格结构,实行依层计算与缩减队列的策略,计算效率比同类高效算法提高了约20~50倍.大量仿真数据表明,采用本文高效算法的JSCC方法在各种信道条件下达到同类方法相同的优化性能.

基于多核处理器的SVC高清实时编码

针对SVC(Scalable Video Coding)视频编码算法的高复杂度,提出了一种面向TileraGx36多核平台的针对高清视频的SVC并行编码算法。在层间,提出基于时间层对齐的空间层级并行编码;在层内,针对图像变化的多样性,为实现Slice间编码性能的动态均衡,提出了直接根据统计时间的Slice级动态分割方法,并针对依赖性较强的去方块滤波模块实现了多核并行滤波方案。结合平台特点,实现了多核处理器核数的动态分配方案。实验结果表明,整个方案并行加速比超过19,实现了最大分辨率720P视频序列的实时编码。

应用对称编码的测试数据压缩解压方法

随着超大规模集成电路制造技术的快速发展,单个芯片上已能够集成的晶体管数目越来越多.由于各种知识产权芯核集成到一个芯片上,这样给集成电路测试带来了巨大的挑战,测试数据压缩技术能够有效降低对昂贵的ATE性能要求.提出一种对称编码方法,能有效地提高测试数据压缩率,降低测试成本.传统的编码技术采用对0游程或1游程进行编码,但由于ATPG工具生成的测试集中存在大量的无关位(X位),因此以前编码方法未能有效利用测试集的特征.该方法采用对称计算游程的方法,它同时对提出的4类对称性游程编码,且能减短对应码字长度,有效提高压缩率.实验结果和理论分析表明该方案能较以往方法能取得很好的压缩效果,且能适应多样编码对象,硬件结构简单易行.

考虑SVC数据特性的P2P流媒体分片算法

为解决P2P流媒体系统在异构环境下传输和共享视频数据的问题,对广泛应用于基于可扩展视频编码(SVC)的P2P流媒体系统中的等时长分片算法进行了研究,研究结果表明,该算法对SVC数据特性考虑不够充分,当网络丢包率高时可能导致视频质量严重下降。为了解决这一问题,提出了不等时长分片算法。该算法通过调整分片播放时长控制各层数据成功传输概率,优先保证重要性高的分层的正确传输。实验和仿真结果表明,与等时长分片算法相比,不等时长分片算法令分片传输时间更加稳定,且大大提高了重要性高的分层的成功传输概率,能够提升多种网络中客户端的视频质量,更加适合于应用在异构网络中。

SVC的RTP封装及其在NS2包调度中的应用研究

随着流媒体技术的发展,实时传输协议RTP被广泛用于各种多媒体传输系统中,为实时应用提供端到端的传输。可伸缩视频编码(SVC)因其时域、空间和质量的可分级,能够为用户提供可分级性更强的视频流,满足不同终端设备用户的需求。本文针对SVC视频流应用于NS2网络传输仿真而设计了一套可伸缩视频编码的RTP封装方案,并将其应用于NS2仿真环境,实现了真实视频流的实时调度与传输。实验结果验证了该RTP封装方案的正确性和有效性。

一种基于缓存的SVC流媒体质量自适应算法

新型视频编码标准H.264/AVC的扩展SVC(可扩展视频编码)技术为未来异构环境下的流媒体传输提供了一种新的解决方案。针对基于SVC的流媒体系统中的核心问题——质量自适应,提出了一种新的算法。该算法分为预缓存和基于缓存的动态质量自适应两个阶段,不但能够自适应网络带宽的动态变化,而且避免了频繁的质量切换,使得用户能够在动态的网络环境下获得尽可能好的主观观看体验。实现了一套SVC流媒体原型系统,并在此基础上验证了算法的有效性。

D2D网络中SVC视频文件的缓存策略

D2D用户缓存技术可以有效减轻基站(Base Station,BS)的缓存负担。为了满足用户对多种视频文件质量的需求,可以采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding,SVC)方法来处理文件。文中提出了一种端到端(Device-to-Device,D2D)用户缓存场景下对SVC文件的定价和缓存策略联合优化算法。首先考虑用户和内容提供者(Content Provider,CP)的利益,结合SVC文件各层数据包间的联系,推导了缓存文件的激活概率以及请求文件通过D2D传输或BS传输的概率;在此基础上,综合考虑传输与缓存消耗,定义用户和CP的效用函数,建立以CP为领导者,用户为跟随者的斯坦伯格博弈模型;最后,分别优化文件价格与缓存策略。仿真结果表明,该算法能够合理利用网络中的传输和缓存资源,从而提高系统的总效用。

H.264 SVC层间预测选择快速算法

针对H.264SVC采用层间预测编码工具而引起的高计算复杂度问题,提出H.264SVC层间预测选择快速算法.在层间残差预测方面,先作一次运动搜索,估计宏块在2种层间残差预测选择结果之间的模式代价比,利用该模式代价比预测残差数据对增强层宏块编码的影响,从而快速选择层间残差预测.在层间运动预测方面,利用宏块的运动信息和模式代价信息来快速选择层间运动预测.实验结果表明,与参考算法相比,该算法在同等质量条件下,编码速度平均提高了30%左右.该算法可以与模式选择快速算法结合使用,进一步提高编码速度.

云中多路径路由SVC视频串流应用研究

设计了一个云计算网络体系架构,可以利用网络中的计算和存储能力感知网络状态并为基于可伸缩视频编码(SVC)的视频串流提供多路径传输服务。我们基于对全局的网络状态的掌握,根据最大流定理和辅助图方法为SVC视频串流设计多路径服务算法。仿真结果表明,所提出的体系架构相对于传统方案,可以获得更好的请求阻塞率和带宽利用率。

基于SVC视频流的低复杂度多播组分解算法

多播是一种高效率利用带宽资源的技术,可以有效缓解多媒体传输过程中的带宽压力,但传统的多播技术会带来“瓶颈用户”问题,限制多播组内用户的数据速率。多播组分解技术将多播组划分为若干子组并以不同速率接收数据,可以有效解决瓶颈用户带来的速率限制。构建了面向用户端的视频多播传输方案,将可伸缩视频编码(SVC)的分层特点和组分解技术相结合,各多播子组根据实际接收能力解调得到不同质量的SVC视频数据,在保证用户基本视频数据传输的基础上,实现总系统速率最大化。提出了面向资源公平调配的低复杂度多播组分解算法,在改进低复杂度分组(LCS)算法过程中考虑SVC视频层限制,并引入常值向量抑制资源分配不公的情况。经过实验数据模拟和性能评估,所提算法在带宽资源和用户数量变化时,均可以稳定地保持较高的系统速率、频谱效率及系统公平性,且计算复杂度较低,能够实际应用于4G和5G网络架构下的视频传输。

车联网中基于SVC视频传输业务的资源分配研究

随着移动通信技术的高速发展,车联网中高清视频传输将变得可能,考虑到车联网网络信道环境的动态特性,提供高质量低时延的视频是一个重大挑战.本文研究车联网中SVC视频传输的资源分配问题,通过解决联合优化用户调度,频谱资源分配和视频层选择等问题,以达到最大化视频质量并且尽可能减少播放卡顿的目标.将其建模为马尔科夫决策过程(MDP),使用能够同时处理离散和连续动作的Actor Critic算法来解决.仿真结果表明,本方案能有效实现优化目标,提高车辆用户视频体验质量(QoE),且相比策略梯度算法(PG)和深度Q-learning算法(DQN),本文算法的学习速度更快.

基于遗传算法的SVC非均等差错保护算法研究

由于网络传输环境的不稳定性,为了将可伸缩视频编码(Scalable video coding,SVC)的码流能够在异构网络上实现可靠高效的传输质量,采用了联合前向纠错技术的不均等差错保护(Unequal Error Protection).不均等差错保护根据数据重要度的不同对各层给予不同强度的保护量,然而如何合理分配各层所需的保护数据,使恢复的视频质量达到最优是研究中的难点。通过建立信道差错所引起的失真模型,利用遗传算法(Genetic Algorithms)得到了最优码率分配方案,通过实验与传统方法比较,该方法有效提高了解码端的重建视频质量,特别是在高丢包的网络环境下表现的更为出色。

可分级P2P流媒体的自适应传输调度算法

可分级视频编码(SVC)技术实现了从单一码流中得到不同帧率、分辨率和图像质量的视频数据,使其更能应对网络的抖动.P2P技术已广泛应用到流媒体直播系统中,现有的SVC P2P传输调度机制主要基于传统流媒体,较少考虑SVC流媒体多层的特殊结构.本文提出一种基于层间网络编码的SVC P2P传输调度算法,称为可分级P2P流媒体的自适应传输调度算法.该算法通过预测和调整邻居节点各层的发送概率,使得请求节点能够按照预定的各层接收比例接收数据包.理论分析和仿真结果显示该算法具有较目前主流算法更好的性能.

云视频MCU架构在地震行业视频体系中的应用

针对传统视频和云视频在地震行业的发展现状,对全编全解、COP模式、SVC柔性编码等3种云视频MCU架构技术进行对比研究。采用SVC柔性编码云MCU架构建立地震行业云视频系统体系,从该体系整体架构、系统负载均衡机制和整个系统分布式部署模式等方面进行设计。最终实现对地震行业视频体系的整合,该体系在地震会商、日常会议研讨等视频场景中发挥了较重要的作用。

适用于基本层的帧内快速编码算法

根据最新编码的特征,提出了一种适合于基本层的帧内快速编码方法。首先对每个宏块中的8×8的子块进行DCT变换,根据纹理复杂度进行块模式的选择,针对各个块模式采用不同的快速方向模式选择算法。根据各个块模式和纹理复杂度,采用不同的零块预先判决算法和及时终止策略。实验证明,该算法能够在保持恢复图像质量几乎不降的同时,速度能提高到2倍多。

一种低编码复杂度可分级的视频编码系统

在可分级视频编码(SVC,scalable video coding)的框架下,利用分布式视频编码(DVC,distributed video coding)技术,设计了一种低编码复杂度的SVC方案。该系统具有空间可分级的特性,各分层中仅用到了传统的帧内编码技术和DVC技术,最大限度的减小了SVC系统的编码复杂度。在该系统中,充分利用分级系统的特点,在增强层(EL)的解码中提出了一种基于二次搜索和残差补偿(DSRCB)的边信息(SI)生成算法和一种基于时空域虚拟噪声模型的估计算法,并针对各分层图像的频域特性优化了量化模型。实验表明,与基于传统视频编码技术的SVC系统相比,该系统具有极低的复杂度,性能超过了非可分级的DVC系统,而且在较小的GOP(group of pictures)尺寸下获得了接近传统SVC系统的性能。

适宜于空间可伸缩帧间编码的快速算法

为既保持可伸缩视频编码(SVC)有较高的编码效率,又能减少其编码时间,提出了一种适合于增强层的帧间快速编码算法:先计算出各个方式的权值,按照权值大小的顺序进行编码,同时结合残差预测和率失真预测进行提前终止。实验表明,本文算法能够显著地提高编码速度,同时对编码质量影响极小。