费伟[1]2008年在《视频通信中的码率控制与可伸缩编码研究》文中提出随着视频编码技术和网络技术的发展,人们对视频通信业务的需求不断增长,视频编码的目标正由传统的存储应用转向网络传输,因此面向网络传输的视频编码技术正受到学术界和工业界越来越多的关注。本论文针对视频通信中视频编码的几个关键技术进行了深入的研究,主要包括码率控制、可伸缩编码以及视频编码算法的DSP优化实现。1、码率控制算法码率控制是视频通信中实现视频高效编码和稳定传输的重要保证。对于恒码率(CBR)控制,针对实时视频通信中视频质量和缓存器状态不稳定的问题,提出了一种鲁棒和自适应的MPEG-4码率控制算法。该算法采用鲁棒的联合PID缓存控制器,根据缓存器状态和图像复杂度来自适应地调整比特数分配,并通过改进的二次码率模型和参数更新方法实现了精确的码率控制,保持了缓存器状态稳定,减少了PSNR波动。针对H.264中DCT系数新的率失真特性,分析得出了精确的基于Cauchy分布的率失真模型,并分别通过Lagrange率失真优化方法和二次RDO编码提出了两种不同复杂度的H.264码率控制算法,实现了更为优化的比特分配和精确的码率控制,并给出了比较实验与分析。对于变码率(VBR)控制,针对ARQ机制下的低延时无线视频传输,提出了一种有效的信道信源联合H.264码率控制算法。该算法用Markov模型作为无线信道模型来估计无线信道的状态和带宽,用基于Cauchy分布的率失真模型作为信源模型,并通过联合信道信源模型进行率失真优化,减少了跳帧,提高了平均PSNR。2、可伸缩视频编码算法可伸缩视频码是解决视频通信中的网络环境异构性和用户需求多样性的重要途径。本文研究了H.264/AVC可伸缩编码模型的关键技术,提出了一种基于运动区域的自适应可伸缩编码的优化实施方案。该方案根据基本层的运动信息及编码模式自动提取图像的运动感兴趣区域,并以独立片的形式对其进行时间、空间和质量上的可伸缩编码,不仅降低了编码复杂度,而且提高了重建图像的质量。另外,针对内容的可伸缩编码,提出了一种基于H.264压缩域的运动对象分割快速分割算法。该算法对H.264压缩域中原始的运动信息通过归一化、时空域联合处理及全局运动补偿得到可靠而显着的对象运动信息,进而采用Mean shift聚类分割算法提取精确的运动对象掩膜,并通过优先块编码实现了基于运动对象的SNR可伸缩编码。实验结果证明,该算法对具有静止背景和运动背景的视频序列都能在满足实时性的要求下,实现准确高效的运动对象分割。在此对象掩膜基础上的SNR可伸缩编码能显着提高对象区域的PSNR性能,提高整幅图像的主观质量。3、视频编码算法优化及DSP实现视频编码算法复杂、数据量大,又具有实时性要求。为了将视频编码算法在DSP上高效实现,针对视频编码算法优化和DSP处理器优化,分别提出了算法级和结构级优化策略。针对基于C64x DSP的MPEG-4编码器优化实现,提出了一种基于自适应终止技术的算法优化方法,该方法通过自适应阈值来减少运动估计中的搜索点和纹理编码计算量,在保持编码质量基本不变的情况下,使计算复杂度得到大幅降低;同时,结合C64x DSP结构特点提出了结构级优化方法,通过增强存储器访问效率和程序并行性来提高编码执行效率,实现了4路CIF视频的MPEG-4实时编码。最后设计实现了基于DM642的无线视频通信系统。
左石凯[2]2015年在《基于HEVC的视频编码算法及硬件体系结构研究》文中进行了进一步梳理随着生活质量的不断提高,对高品质多媒体终端的需求也在不断增长。UHD、4KTV等高分辨率、高帧率的视频终端不断涌现,8KTV品质的视频终端不久也将进入家庭。人们对媒体视听效果的无止境需求,给视频编码技术发展带来了极大挑战。HEVC是一种新的视频压缩标准,可以满足4KTV、8KTV等编码需求,相比于H.264标准,其压缩效率提高了50%–70%,复杂度增加了2–4倍。由于HEVC编码算法计算量大、访存带宽高,所以HEVC编码算法的设计和优化以及相应硬件实时编码系统的研发成为该技术迅速进入市场应用的关键,且已成为其面向市场应用的研究热点。考虑HEVC编码算法的高复杂度,利用通用处理器平台无法完成4K以上HEVC实时编码任务,开发专用的HEVC视频编码IC是目前比较有效的方法。目前市场上H.264编解码的市场占有率80%以上,考虑到编码产品市场的兼容性需求,要求新的编码终端能够兼容HEVC和H.264编码算法。依据以上情况,论文针对新一代视频编码算法优化及其相应的硬件系统架构进行深入研究。论文对HEVC视频编码的关键算法和硬件实现方法进行研究。针对硬件实现,改进和优化了帧内预测与帧间预测等视频编码算法,提出了相应的硬件实现体系架构,完成了RTL级硬件建模。新的体系架构兼容H.264标准,能够在单帧间参考帧、搜索区域为[-16,16]情况下完成7680×4320@35.07fps视频实时编码。本文的主要研究工作包括:论文研究了HEVC编码软件中编码块的帧内编码纹理模式与编码块像素方向梯度和的相关性,提出了基于编码块纹理特征的帧内编码模式选择算法。为降低纹理参数提取的计算量,本文利用图像帧中空间相邻像素具有强相关性这一特点,隔行提取了待编码图像块四个方向相邻像素梯度和作为纹理参数,依据此参数依次判断当前CU是否进行帧内预测计算以及下一深度划分和预估当前编码块纹理。论文提出的纹理参数提取方法易于VLSI实现,可用帧内预测原有硬件电路实现参数提取,从而提高帧内预测硬件电路效率。针对H.264编码,仅需要提取水平与垂直两个方向的相关度参数,来评估当前宏块纹理平坦度,据此对I16MB、I4MB帧内模式进行选择。通过实验证明该算法在有效地降低帧内预测计算量的同时,视频压缩质量与压缩率变化较小。论文研究了帧内预测代价与待编码块像素相关度之间的相关性,提出了帧内/帧间判决优化算法。具体在P/B帧的帧间预测过程中,对需要帧内预测的编码块进行像素相关度计算,以估计其帧内预测代价。再将该值与编码块的帧间匹配代价进行比较,从而判断该编码块是否需要进行帧内预测计算,减少了帧内预测的冗余计算。最后通过实验表明该算法能够在保证视频编码质量情况下,降低帧内/帧间判决算法复杂度。同时完成CU帧内优化以及帧内/帧间判决优化算法的RTL级映射电路,通过仿真实验评估上述优化算法的硬件电路性能。论文针对HEVC参考软件运动估计过程中的数据路径依赖以及编码块多层次划分编码函数递归调用问题,提出了适于VLSI实现的并行运动估计搜索算法。为进一步提高运动匹配速度,对当前编码块的搜索中心点匹配残差与搜索范围之间关系进行研究,据此关系提出了适合并行运动估计算法的自适应搜索范围调整算法。通过实验证明,上述并行自适应范围调整运动估计算法能够在视频编码质量与压缩率改变较小的情况下实现。论文对上文运动估计优化算法进行了RTL级建模。为实现参考图像区域在搜索过程中动态调整的算法,提出了参考像素数据可随时钟在参考像素寄存器中四个方向流动的1-D脉动阵列结构;还提出了3×3交叉错行存储策略,以达到帧间参考像素回形扫描时所需的横、纵向图像灰度数据输入Bit数固定不变的需求。仿真结果表明,相比于传统在运动搜索过程中参考图像区域尺寸不变的算法及相应电路,本文电路结构能够有效提高帧间运动估计速度。同时通过可配置电路的设计也保证了上述硬件架构对H.264的兼容性。提高了目前整数运动估计电路的处理能力。
朱洪波[3]2004年在《面向网络应用的实时视频编码算法优化》文中研究说明视频编码技术是当今方兴未艾的各种视频应用的核心技术。目前广泛使用的视频编码技术是基于块的混合视频编码技术,本文针对它在实时交互式网络应用情况下的算法优化进行了深入的研究。本文的研究工作包括叁个部分,分别是快速scaled整数无乘近似DCT算法、是否需要四运动向量估计的预先判断算法以及快速单通率失真优化码率控制算法。本文首先提出了一个快速的scaled整数无乘近似的离散余弦变换(DCT)算法。通过充分利用Scaled DCT中的Scaled因子在一定程度上是任意的这个特性,本文提出采用优化程序来选择scaled因子使Scaled DCT计算最小化的方法。本文提出的一维8点DCT算法相比以往的实现在复杂度上有非常大的减少。在绝大多数情况下,在保持和浮点DCT相同性能的条件下,一维8点整数无乘近似DCT算法仅需要36次加减法或移位运算。本文第二部分工作是四运动向量运动估计的预先排除算法。在使用率失真优化方法的MPEG-4视频编码框架中,当已知16x16运动向量时,通过对16x16运动向量所导致的宏块各部分绝对差之和(SAD)和运动向量做简单的计算,排除相当一部分宏块不需要4次8x8运动估计,而PSNR性能的损失则可以忽略不计。实验结果表明,算法对高、中和低运动序列都有非常好的判决性能,对高运动序列Stefan CIF,有50%以上的宏块被排除,中低运动序列Foreman CIF和Akiyo CIF,有75%以上的宏块被排除,而PSNR仅平均下降约0.02dB。判决算法的复杂度相对于运动估计的复杂度而言,仅仅是边界的。论文的最后一部分工作是面向网络实时应用的快速单通率失真优化码率控制算法。为了快速适应于场景的改变,本文首先把P帧中部分宏块所需要的比特数和所有宏块所需要的比特数之比看作一个随机变量,从而可以由经验数据估计出它的分布。这样就可以在部分宏块已做运动估计的情况下,先根据SAD估计出这些宏块所需要的比特数,然后以一定的置
林贵旭[4]2008年在《H.264/AVC视频编码码率控制技术研究》文中提出近年来,随着信息社会的发展,人们对视频信息的需求不断增长,相应的视频产品快速进入到办公、娱乐和安全等众多领域当中。在此推动下,数字视频编码、处理和传输技术取得了长足的发展。作为新一代的视频压缩编码标准,H.264在压缩效率、质量和网络适应性等方面均取得了显着的提高。目前H.264正逐渐取代原有视频压缩标准在各应用领域占据主导地位。视频标准的应用和推广也离不开相应码率控制方案的支持。由于带宽和存储资源相对有限,码率控制对于视频编码器输出码流与信道速率的匹配,以及在码率受限的条件下重建视频质量的优化都具有十分重要的意义。然而,H.264视频编码器自身具有的高度复杂性使得其码率控制相对以往的视频标准更具挑战性。本文面向实时视频应用,通过对H.264码率控制技术的研究和优化,力求提高重建视频的主观质量。本文首先简要介绍了H.264采用的若干先进编码技术,特别是与码率控制紧密联系的帧内/帧间预测技术和结合整数DCT变换的量化策略。接着对率失真理论在视频编码优化以及码率控制中的应用进行了分析,并总结出码率控制方案中常用的几个率失真模型。随后重点阐述了码率控制的几个关键问题,在对JVT推荐的系列H.264码率控制参考算法进行回顾的基础上,分析了现有H.264码率控制技术的缺陷以及对此进行优化的可能性。然后,针对现有H.264帧级比特分配方案在视频序列包含快速运动内容或者场景切换时可能导致PSNR剧降的问题,提出了一种改进的基于预编码的H.264帧级比特分配方案。算法首先对帧内所有宏块进行16×16模式的预编码,并据此计算出“码率-失真之比”以度量当前帧的编码复杂度。目标帧比特数最终由帧编码复杂度、帧间PSNR波动程度以及缓冲区状况共同决定。实验结果表明该方案能够有效地抑制由于快速运动或者场景切换而导致的PSNR剧降,并取得一定的PSNR增益。此外,由于预编码不依赖于后续编码帧,且导致的额外计算复杂度也在一个可接受的范围内,这为算法的实时应用提供了可能。为了实现质量恒定的实时视频编码,改善重建视频图像的观看效果,本文将ρ域率失真模型与二步编码框架相结合,提出了一种面向实时应用的视频质量平滑的H.264码率控制算法。算法第一步对当前帧的所有宏块进行编码,根据编码结果建立当前帧的ρ域率失真模型。同时采用一个低通滤波器估算当前帧的目标失真度,并结合GOP剩余编码比特和缓冲区状态得到当前帧的目标比特数。如果第一步得到的编码失真或者编码比特超过相应的阈值,则进行第二步编码。第二步采用ρ域码率控制算法得到帧内所有宏块的最终量化参数,并对第一个编码阶段的残差信号进行再编码。该算法在准确控制码率的同时,实现了相对平滑的视频质量输出。最后,本文分析了从客观到主观的视频质量评价标准发展过程,指出根据HVS特性进行视频编码器优化的必要性。在此基础上,重点探讨了模式选择与帧内比特分配之间的关系,以及基于视觉感知的H.264模式选择优化的意义和可行性。为了进一步提高重建视频的主观质量,本文从视频编码的角度出发,提出了一个基于视觉重要性的视频图像分析模型。根据这个模型,提出了一种基于视觉感知的H.264自适应模式选择算法。算法按照每个宏块的视觉重要性等级,自适应地调整率失真优化模式选择过程中的拉格朗日算子,使得视觉重要性等级高的宏块采用失真较小的编码模式,视觉重要性等级低的宏块采用码率较低的编码模式,从而实现了基于视觉感知的编码性能优化。针对码率受限的应用环境,本文在自适应模式选择算法的基础上进一步提出了一种宏块级的码率控制策略,有效提高了重建视频的主观质量。
晏大洪[5]2008年在《基于DM642的AVS实时编码的实现与优化》文中提出AVS(Audio Video coding Standard)标准是《信息技术先进音视频编码》系列标准的简称,AVS标准包括系统、视频、音频、数字版权管理等四个主要技术标准和一致性测试等支撑标准。AVS是我国具备自主知识产权的第二代信源编码标准。它是其后数字信息传输、存储、播放等环节的前提,因此是数字音视频产业的共性基础标准。2006年AVS视频部分(AVS-P2)正式成为国家标准。AVS标准编码效率比MPEG-2高2-3倍,与AVC相当,而且技术方案简洁,芯片实现复杂度低,达到了第二代标准的最高水平。AVS与以前的视频压缩标准相比,在编码效率和信道自适应能力上都具有明显的优越性。然而其巨大的运算量和复杂的设计思想使得一般的处理平台难以满足其需要。TI公司生产的TMS320DM642芯片具有很强的并行处理能力和信号处理功能,是实现AVS编解码的理想平台。本文在充分研究AVS标准和参考代码的基础上,讨论在DM642上移植和优化AVS编码的具体过程,并给出优化结果。本文对AVS视频编码器关键技术和基于DM642的AVS编码器的实时实现进行了研究工作。本文首先介绍了AVS视频压缩标准的主要核心模块算法。然后通过对编码器中主要模块复杂度和对编码性能贡献的大小进行分析,对编码器算法进行了改进和简化。本文主要在运动估计的块匹配算法和帧间模式选择算法两个方面提出了改进方法。提出了一种改进的菱形搜索优化算法。最后结合DM642嵌入式系统的硬件特性,讨论了基于PC机的AVS编码器DSP化过程中需要注意的事项及移植的方法。然后从编码器编码流程、内存分配与调度、Cache的优化、EDMA等方面讨论了编码器系统级优化,分析了程序级代码优化与汇编级优化的方法。同时在这个过程中,总结了基于DM642的视频压缩编码软件开发的一些方法和技巧,可为今后基于DM642系统的软件开发打下基础。通过在TMS320DM642评估板上测试验证,该编码器在保持很好的图像质量和高压缩比的同时,实现了实时的视频压缩,处理速度可以达到CIF格式的30帧/秒。
黄振华[6]2008年在《基于H.264的嵌入式实时视频采集与传输系统的设计与实现》文中研究指明随着通信和多媒体技术的飞速发展,高质量的视频传输已逐步取代传统的语音和文字信息成为数字通信网络的主要拓展业务之一;微电子技术和嵌入式操作系统的不断发展,为数字网络通信中的多媒体化视频终端创造了有利条件,嵌入式技术与网络、通信和多媒体技术的相互融合将成为数字视频通信领域的发展趋势。由于嵌入式数字通信系统的传输带宽有限,以往的视频压缩编码技术非常不利于实时传输高质量的现场视频。为了以尽可能低的带宽传输高质量的视频图像,ITU-T视频编码专家组(VCEG)和ISO╱IEC活动图像专家组(MPEG)组成的联合视频专家组(JVT)颁布了新一代的视频压缩编码标准H.264/AVC。H.264标准引入了一系列先进的视频压缩编码关键技术来有效地提升编码效率,但同时也加大了编码计算的复杂度,成为H.264在嵌入式视频应用中的主要制约因素。因此,对在嵌入式设备上高效地实现大运算量、高复杂度的H.264视频压缩编码的研究极具挑战性。目前,基于嵌入式的H.264实时视频通信系统解决方案仍处于探索阶段。本文旨在利用H.264视频压缩编码标准在嵌入式平台上进行实时视频通信系统终端的研究开发。论文中采用基于PXA270微处理器的Liod开发平台,将嵌入式Linux技术与H.264视频通信技术相结合,提供了一个基于嵌入式视频服务器的H.264实时视频采集与网络传输系统的方案模型,对实际嵌入式视频通信系统的设计开发,具有借鉴意义和实用价值。论文的主要工作和创新点表现在以下几个方面:1.深入研究了嵌入式Linux开发技术,建立了基于Liod开发板的嵌入式Linux开发平台,包括交叉编译环境的搭建、Bootloader设计、Linux 2.6.22.6内核移植、设备驱动开发以及基于Busybox的根文件系统的构建。2.研究了基于Video4Linux的实时视频采集技术,包括USB摄像头驱动程序设计和实时视频采集应用程序设计。3.提出了面向应用的嵌入式实时视频H.264压缩编码方案,并研究了基于嵌入式处理器体系架构的多媒体程序优化方法,对x264开源编码器进行了编译级和代码级优化,达到了实时应用要求。4.研究了基于IP网络的H.264视频传输技术,设计了视频通信终端的Server/Client服务程序,实现了基于VLC的嵌入式实时视频采集与传输系统模型。
薛财锋[7]2007年在《H.264/AVC实时视频编码器的研究与实现》文中进行了进一步梳理H.264/AVC是ITU-T和ISO/IEC联合推出的最新视频编码国际标准,它包含了很多先进的视频压缩编码方法,与以前的视频编码标准相比有了明显的进步。由于其良好的压缩效率和网络适应性,H.264/AVC必将在视频电话、数字电视广播、移动流媒体、压缩视频存储等领域得到广泛的应用。然而,高编码压缩率是以很高的计算复杂度为代价的,因此,如何降低运算复杂度,提高编码速度是实现实时编码器的关键。本文主要研究H.264/AVC实时视频编码器在Pixelworks公司提供的以PWBSP-16 DSP处理器为核心的BabelFishII开发平台上的实现与优化。通过了解当前视频处理领域最新发展动态,本文重点研究H.264/AVC基本档次的结构、特点及算法原理,并以X264开源工程为蓝本,在PC机上对H.264/AVC编码算法进行了测试分析,同时深入研究了视频编码中消耗时间最长的运动估计算法。在目标平台的移植优化过程中,本文从H.264/AVC编码算法的复杂度分析入手,进行了大量的测试分析,并针对PWBSP-16 DSP处理器特殊的硬件资源,采取了如下一系列的优化策略:在指令级方面,采用FIRtree指令集对SAD计算、整型变换、量化等主要耗时模块进行优化;在系统级方面,采用模块并行最大化的思想,通过改进编码流程,启用VLx、DMA等协处理器等方法进行优化;在算法级方面,提出后续的优化思路。虽然这些优化策略是基于PWBSP-16平台考虑的,但考虑和解决问题的思想同样适用于其它平台的优化。实验结果表明,本文中采用的优化策略大大提高了H.264/AVC视频编码器的实时性能,充分发挥了PWBSP-16 DSP处理器的强大性能,最终对于CIF格式视频序列的编码速度可达到38fps左右,基本上实现了H.264/AVC基本档次的实时编码。
肖广[8]2008年在《基于IP的视频监控若干关键技术研究》文中提出随着电子信息和计算机网络技术的发展,视频监控系统在技术水平和实际应用等方面取得了长足的进步,被广泛应用于工业、交通、电力和办公,在人们日常生活中发挥重要的作用。但是,现有的技术条件仍阻碍着监控系统在更广范围的推广。本文以视频监控在教育领域的应用为实例进行研究,主要针对若干关键技术,如视频压缩、可疑对象提取和检索等。选取教育领域应用为背景的原因是由需求而推动,具体以教育考试网上巡查系统为研究对象,原因是近年来考试违纪作弊行为越来越隐蔽化和作弊手段越来越技术化,为有效打击违纪舞弊行为,提高教育考试的管理效能,因此教育部计划建立一套包含监控、通信、音视频处理和考试管理等技术的综合性业务应用系统(即教育考试网上巡查系统),实现对全国各级考试机构和考点的监控。随着IP技术的发展,视频监控已向IP化,在这类视频监控系统中,视频处理技术是最核心内容之一,由视频采集、预处理、压缩、传输、解压缩、后处理和显示等部分组成,其中视频编码的压缩效率很大程度上决定了整个监控系统的性能。目前的编码标准中,MPEG-2和MPEG-4相对比较成熟,但压缩效率较低,难以满足在有限的带宽网络中传输海量视频的需要。AVS和H.264是新一代视频编码标准,AVS标准还处于制定和推广过程,而H.264已经成为国际标准且在压缩效率上具有优势,因此本文将围绕着H.264对新的视频监控系统中的若干关键技术展开研究。对于前端编码部分,H.264采用复杂的算法才获得较高压缩效率,与MPEG-2相比增加了超过2倍的复杂度,这影响其实时实现,对编码系统的处理能力提出更高要求。其中运动估计是H.264编码器中最复杂的部分,采用多种块模式、多参考帧和亚像素内插等技术,占整个编码器计算量的绝大部分,因此研究快速、高效的H.264运动估计算法是解决实时编码的关键。对此,论文在编码端提出了一种融合帧间模式判决和多参考帧选择的H.264快速运动估计算法。该算法将运动估计与模式判决和多参考帧选择相结合,综合考虑整数变换与量化、矢量预测、搜索范围、参考帧及其各个块模式之间的相关性,将运动估计算法具体到每种块模式和每个参考帧中,并采用合理的处理方法,在保证编码效率的同时,可大大提高编码速度。此外,还对采用此算法的编码器作进一步优化,最终实现H.264 Baseline编码器的实时编码,满足视频监控的需要。视频流数据传递到中心服务器或分析服务器后,需要对获得的图像和信息进行快速处理,其中实时检测和提取图像中的运动对象具有较高的应用价值。目前主要存在两类提取方法,一类是在像素域中,即以像素为单位对解码后重建的图像进行处理,这类方法比较耗时,故需要提高算法性能才能满足实时需要;另一类方法是在压缩域中,利用压缩域中的一些已有信息来直接进行提取,例如MPEG域中的编码信息或对象编码信息,在对象提取中可以直接利用这些编码信息以加速对象提取,这种方法具有实用性,但处理过程比较复杂,目前仍处于研究阶段。针对于此,本文首先提出一种基于像素域的实时运动对象提取和匹配算法。在解码时将运动矢量缓存,并利用它快速进行运动连通区域标注,在此基础上,利用背景检测算法快速去除背景信息,最终提取到运动对象。此外还利用改进的多分辨率Hausdorff距离算法进行匹配跟踪运动对象。作者采用上述算法对实际监控拍摄的视频序列进行处理,实验结果表明,这些算法可以快速有效地提取和匹配各种运动对象,满足了实时性的要求。其次,本文针对现有视频监控系统分别研究了基于MPEG和H264两种压缩域视频对象提取的新算法。其中,基于MPEG压缩域的视频对象提取算法采用了多分辨率处理方式,实验表明所,提出的算法能够获得较好的对象提取效果。此外,还提出了一种基于H.264压缩域中的摄像机全局运动估计算法,可以准确估计全局运动,在此基础上利用运动矢量累加和投影算法可以实现运动对象提取,实验结果表明该算法能快速准确地计算H.264压缩域中的全局运动,并能实时分割视频对象。在文章的最后介绍和分析了H.264的流处理技术,围绕上述关键视频处理技术总结和提出了一套原型系统,一方面为研究提供支撑平台,另一方面为具体视频监控系统的构建提供参考。
李志刚[9]2005年在《基于H.264/AVC的可伸缩视频编码及其相关技术研究》文中认为H.264/AVC是ITU-T和ISO联合推出的新标准,采用和发展了近几年视频编码方面的先进技术,以较高编码效率和网络友好性而着称。它仍基于以前视频编码标准的运动补偿混合编码方案,主要不同有:增强的运动预测能力;准确匹配的较小块变换;自适应环内滤波器;增强的熵编码。测试结果表明这些新特征使编码效率比以前的标准约提高50%,但增加了复杂度。本文着重研究经传输层的若干应用问题。随着新的视频编码标准H.264/AVC的逐步推广应用,如何将H.264/AVC视频流经MPEG-2的系统传输层传输,对于充分利用原有大量的MPEG-2系统有重要意义。对此提出一种解决方案,要点是:先把H.264/AVC视频作为MPEG-2系统层传输的基本流,然后扩展MPEG-2标准中的传输流系统目标解码器(T-STD),使之可以将H.264/AVC编码视频复用到MPEG-2传输流(TS)包中在Internet上传输和解码。被解码的基本流通常来自于一个“容器”(如AVI或者TS),在客户端从服务器端的这个容器中取出H.264/AVC基本流后便可实时解码、显示。经仿真实验表明,该方案能够获得较好的流视频效果,在带宽受限的情况下信噪比低于40dB的帧数少于5%,可用于IP网络流视频或移动视频中。在完成H.264算法优化和多媒体指令集优化之后,将其扩展至基于比特平面编码的FGS编码,从而实现了基于PC平台的实时SNR(信噪比)精细粒度可伸缩编码,CIF格式编码帧速可达30fps以上。此外,为使H.264/AVC码流能在带宽较大变化的IP和无线等异构网络中传输,本文另外提出一种将H.264扩展至混合空域/时域/SNR精细可伸缩方案,并给出了相应的码率控制策略:根据率失真优化的结果来选择QP(量化参数),在编码器端对基本层作GOP(图像组)级的码率控制,而对增强层作逐次精细化的码率控制。本文方案与由JM8.6的基本层码率控制、FGS比特平面截断作增强层码率控制(简称JM8.6+FGS)的方法相比,视频质量更高,PSNR(峰值信噪比)变化更为平滑。且在接收端,在某一目标比特率约束下,可以由不同时间分辨率(帧速率)和不同空间分辨率(图像格式)配置的终端截取和实时解码。仿真结果表明,本文方法的亮度平均峰值信噪比(Y-PSNR)在CIF格式时优于JM8.6+FGS方法达2.45dB,且与目标比特率更为匹配;也比新近提出的JVT-N020提案,在平均Y-PSNR上有0.15dB的增益,而且图像质量更为平滑。H.264/AVC支持SP(同步预测)帧,允许不同质量比特流之间的高效切换,MPEG-4支持FGS编码。本文提出一种将两者融合在一起的解决方案,在JM联合模型中实现了流切换的功能,并且加入FGS编码,使得传输的比特流既能适应因特网或无线网传输带宽的大跨度波动,又能灵活适应小范围的带宽变化。仿真实验结果表明:本文所提出方案的亮度Y分量峰值信噪比比FGS平均好0.47dB,比流切换方法平均好0.23dB。且在专为移动业务而设计的H.264/AVC
孙乃麟[10]2018年在《H.265/HEVC编译码优化研究及仿真验证》文中研究指明随着多媒体应用的深入,人们对视频的传输和存储不断提出新的要求,与H.264/AVC编码标准相比,H.265/HEVC视频压缩编码算法的主要优点是压缩率高,但是编码复杂度也相应增加,其编码参数繁多,在视频系统中,如何选择合理的参数,优化实时编码和传输的效果,是众多视频应用中算法选择面临的困境。基于这一问题,结合本文项目应用背景,论文研究H.265/HEVC视频压缩编码算法的参数对视频性能的影响,并实现软件仿真。论文在特定视频应用环境下,针对不同视频序列和不同网络传输条件进行编码参数优化研究,开发编码压缩仿真软件,在应用中保证编码和传输的实时性的同时,尽可能提高视频编码质量。论文主要研究内容如下:(1)针对影响H.265/HEVC编码效果的参数,然后进行基于参数选择的编码优化研究。对H.265/HEVC复杂度较高的模块进行了重点分析,提取出对编码性能影响较大的参数。采用了一种基于码率(带宽)-质量-复杂度的视频质量评价方法,在给定编码环境下,针对不同视频序列和不同传输环境进行了实验,并通过视频质量评价方法,对不同编码参数组合的性能优劣进行了判定,给出了能够保证实时编码和传输的较优参数组合。(2)设计并开发了一套基于H.265/HEVC的视频编解码仿真平台。该平台分为视频编码服务端和视频接收处理端,视频编码服务端主要实现了编码和码流发送功能,视频接收处理端主要实现了码流接收和解码播放功能。通过仿真试验,对H.265/HEVC编码参数优化的结果进行了仿真验证。
参考文献：
[1]. 视频通信中的码率控制与可伸缩编码研究[D]. 费伟. 浙江大学. 2008
[2]. 基于HEVC的视频编码算法及硬件体系结构研究[D]. 左石凯. 哈尔滨工业大学. 2015
[3]. 面向网络应用的实时视频编码算法优化[D]. 朱洪波. 中国科学院研究生院（计算技术研究所）. 2004
[4]. H.264/AVC视频编码码率控制技术研究[D]. 林贵旭. 上海交通大学. 2008
[5]. 基于DM642的AVS实时编码的实现与优化[D]. 晏大洪. 电子科技大学. 2008
[6]. 基于H.264的嵌入式实时视频采集与传输系统的设计与实现[D]. 黄振华. 华东师范大学. 2008
[7]. H.264/AVC实时视频编码器的研究与实现[D]. 薛财锋. 厦门大学. 2007
[8]. 基于IP的视频监控若干关键技术研究[D]. 肖广. 华东师范大学. 2008
[9]. 基于H.264/AVC的可伸缩视频编码及其相关技术研究[D]. 李志刚. 上海大学. 2005
[10]. H.265/HEVC编译码优化研究及仿真验证[D]. 孙乃麟. 北京邮电大学. 2018
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