R-Q模型宏块级精准度分析

R-Q模型对于率失真优化、码率分配、量化参数的选择产生重要影响,而宏块级码率分配、量化参数的选择有利于提高实时视频编码效率。简要介绍4种R-Q模型推导过程,详细比较、分析4种模型宏块级精准度,并对复杂度进行说明。实验证明:基于广义高斯分布的R-Q模型精准度最高,但其运算过于复杂,应用于编码比特数预测;而其他3种模型虽然精准度虽不高,但运算简单,应用于码率控制算法。为提出码率预测模型、改进码率控制算法及针对不同应用选择合适的码率控制算法提供了基础性分析。     

基于H.264的感兴趣区域自适应压缩编码技术

针对公安监控中的需求,本文提出一种基于ROI的自适应编码算法,通过均值法背景建模技术提取ROI后,针对不同的空间区域采用分级编码策略。同时采用一种基于邻居宏块的性能补偿方案,减小ROI宏块漏检率,同时降低因采用分级编码策略而产生的块效应影响。实验结果表明,该算法在保证ROI编码质量的前提下,能够有效降低系统码率。     

移动无线互联网接入中视频编码率控制策略

建立了用于移动无线互联网接入的视频编码转换模型,提出了自适应运动矢量估值方法.将编码转换码率控制分为图像层控制和宏块层两级,首先在总体上对每帧图像的编码比特数进行预分配,然后采用小波变换系数来表征图像特征,为帧内不同特征的宏块选用不同的量化因子,提出了一种新的码率控制策略.模拟实验表明:该方法在视频图像质量没有明显失真的前提下,提高了视频编码转换速度;编码转换输出码流和编码转换缓冲区占用量较稳定,重建图像的信噪比得到了明显的改善.     

一种基于MPEG-4的感兴趣区域视频编码新方法

本文提出了一种基于MPEG-4的感兴趣区域视频编码新方法.通过对感兴趣区边沿宏块采用强制帧内编码及宏块内预测编码时参考位置的自适应选择,该方法有效地抑制了数据噪声的扩散和传播.通过采用自适应宏块大小的运动估计/补偿算法,提高了感兴趣区特别是图像运动复杂的感兴趣区的编码效率及质量.在码率分配部分,本文方法通过计算不同区域的图像复杂性和能量,依据用户可设定的感兴趣权重因子不等重地分配可用码率资源.实验证明,本文方法较大程度改善了感兴趣区视频编码的压缩效率,提高了码率分配地灵活性和有效性.     

Wyner-Ziv视频编码中无反馈速率控制算法研究

为了避免在分布式视频编码系统中使用反馈信道,提出了一种基于Wyner-Ziv编码的无反馈速率控制算法。首先,利用目标码率和目标帧率进行GOP层码率分配;然后,根据原始图像的帧间相关性动态选择量化因子和量化矩阵来分配每个GOP内关键帧和Wyner-Ziv帧的比特数;接下来,利用系数带级的相关性计算相关噪声模型参数,并选择对应的LDPC校验矩阵,提出Wyner-Ziv帧的无反馈比特面速率控制算法。实验结果表明,在给定目标码率下,所提算法的编码码率误差小于0.57%,且与现有无反馈速率控制算法相比,解码恢复图像的PSNR(峰值信噪比)可以提高1dB。另外,该算法基本没有增加编码端复杂度,可用于实际分布式视频通信系统。     

H.263活动图像编码器码率控制研究

本文分别在图像层和宏块层进行 Ｈ２６３ 的码率控制。在图像层采用后向自适应控制的方法,通过引入量化步长因子—编码输出比特数映射表,确定每帧图像量化步长因子的基准值。在宏块层采用前向控制的方法,根据视觉掩蔽特性设计模糊分类器,确定人眼对每个宏块的敏感程度和相应的量化步长因子。能在视频输出码率恒定的条件下,保持图像质量的稳定,取得较好的视觉效果。     

MPGE—2视频编码流的码率变换技术的研究

比较了分析两种视频编码流的码率变换器结构的性能,提出了一种在图像内按宏块的复杂度分配目标码字,并直接控制交流ＤＣＴ系统编码比特数的码率控制算法。本文提出的码率控制算法优于ＴＭ５的码率控制算法。     

一种基于H.264/AVC的视频可逆脆弱水印算法

结合H.264压缩编码标准的特性,该文提出一种新的基于H.264/AVC的视频可逆脆弱水印算法。算法先计算当前宏块预测残差块量化的离散余弦变换(DCT)系数的哈希值生成认证码,再把认证码作为水印信息嵌入到下一个相邻宏块活性最大的4′4块的最后一个非零量化DCT系数中。在解码端,通过比较认证码和提取的水印信息进行视频数据完整性的认证。实验结果表明,该算法对视频质量和码率的影响较小,并且能对认证通过的视频数据进行还原和对认证失败的视频Ⅰ帧遭篡改区域进行有效的定位。     

低码率应用中的一种视频码率控制方法

针对低码率视频应用,该文根据信源的线性模型,在满足码率约束的条件下,提出一种使宏块量化参数集中的优化策略。通过该方法,可以使宏块失真度分布更加集中,图像质量更加均匀,更符合人眼视觉特性;同时减少了编码码流中用于表征宏块间量化参数变化的句法比特数。仿真表明,在低码率及甚低码率的视频应用中,该方法能改善主客观视觉质量。     

基于转移概率的多视点视频快速模式选择算法

针对多视点视频编码(MVC)中部分大宏块模式(SKI P/DIRECT模式,帧间16×16模式)相对于其它模式的计算复杂 度低,并且在编码所确定的最优模式中占有相当高比重的特点,本文提出一种基于转移概率 的多视点视频 快速模式选择算法。首先根据多视点视频当前编码宏块对应时间和视点间宏块及周围宏块的 位置几何关系, 建立宏块模式参考模型;其次比较参考模型中模式的时间相似度和视点间相似度;最后计算 模式之间的转 移概率,确定提前结束大宏块模式选择过程的阈值。实验结果表明,本文所提出的快速算法 平均节约MVC时间80.93%,编码质量平均下降0.04dB,码率平均增加0.27%。     

支持ROI优先编码策略的码率控制方案

低码率视频通信应用日益广泛,感兴趣区（ROI）优先编码策略的应用越来越重要。应用ROI优先编码策略时,感兴趣区编码并不是低码率编码,而属于高码率编码范畴。现有码率控制没有考虑到这一事实,导致 了不应有的控制误差。本文正是针对这一问题,提出了一种码率控制框架,并设计了一种简单有效的感兴趣区码率控制方案。本文方法经过简单推广,还可用于MPEG－4等基于视频对象编码器的码率控制。     

超分辨率重建在低码率视频压缩编码中的应用

在低码率段,HEVC压缩过程会造成大量视频信息的丢失,进而导致压缩视频中存在比较严重的失真.针对这一问题,我们提出了一种基于HEVC的低码率视频压缩编码框架,该框架主要包括以下步骤:在编码端,首先对视频进行两倍下采样,然后进行HEVC编码;在解码端,采用LSM-MNLR(Laplacian scale mixture modeling and Multi-non-local low-rank regularization)对解码后的视频进行去噪以及利用超分辨率重建方法将视频重建到原始尺寸.实验证明,相比HEVC,我们的低码率视频压缩编码框架在低码率段能取得更好的主客观效果.     

一种基于立体视觉显著性的多视点视频比特分配方法

针对多视点立体视频压缩编码,提出了一种基于立 体视觉显著性的比 特分配方法。研究综合利用多视点立体视频数据中场景的运动、深度以及深度边缘信息提取 人眼感兴趣区 域(ROI)的方法;然后根据ROI的划分结果优化区域比特分配。实验结果表 明,本文提出的算法能有效提 高ROI区域的编码性能,同时整体视频的率失真性能有一定程度的提高。     

Asymmetrical principal component analysis for video coding

Principal component analysis (PCA) can be used to encode video sequences at extremely low bit rates, e.g. 34.6 dB (PSNR) at 4.2 kbit/s. The same eigenvectors are used for encoding and decoding for this coding. Introduced is a coding scheme where eigenvectors for only part of the video frames are used for encoding but the eigenvectors for the entire frame are used for decoding. This is called asymmetric PCA coding. This reduces the complexity of encoding by ap5 times and at the same time increases the reconstruction quality for the facial part of the video with 0.4 dB (PSNR)..     

Convex Optimization-Based Bit Allocation for Video Coding

This paper presents a new convex optimization-based bit allocation framework for video coding. Motivated by the statistical analysis of the relationship between the rate and the corresponding distortion in typical video sequences, an improved empirical rate-distortion model with more flexibility in explaining the experimental observations is proposed. The convexity and monotonicity properties of the proposed model allow us to formulate the bit allocation problem as a convex programming problem, which can be solved using interior-point methods. Coupled with the region of interest (ROI) functionality and the technique of MB classification, the proposed bit allocation scheme is then applied to the problem of frame-level bit allocation for various video coding standards employing motion compensated hybrid DCT/DPCM technique. Similar bit allocation scheme is also developed for MPEG-4 video object coding at the object level. The relevant model parameters are determined using previously encoded data by means of linear regression. Simulation results show that the proposed algorithms can achieve considerably better PSNR performance than the conventional approaches for the tested video sequences, at the expenses of slight increase in coding complexity.     

低码率下基于ROI与JND的分级量化方法

传统基于人眼感兴趣区域(ROI)的分级量化模型,将视频帧划分为ROI区域和非ROI区域,对相应区域用不同的量化参数(QP)进行量化,以提升视频的主观质量.而该模型没有考虑ROI区域的内部特性,不能很好地符合人眼视觉特性(HVS).针对低码率条件下以人脸为主体的桌面视频、手持终端等场景,提出一种基于ROI和恰可观测失真(JND)的分级量化方法.JND模型表明边界区域相对平滑区域能够隐藏更多的失真,利用该属性检测出ROI区域(即人脸)中人眼更感兴趣的边界部分(例如眼睛、鼻子、嘴巴等),据此建立基于ROI与JND的分级量化模型,指导各区域的量化.实验结果表明,针对低码率视频的应用,与传统分级量化方法相比,本文所提方法在相同码率条件下能明显提升视频的主观质量.     

基于图像的ROI与背景改进编码算法

通过控制参与解码的位平面数量相对值来控制相对质量和位平面重排的思路,提出了一种位平面段移动法来实现一定深度值图像的ROI（感兴趣区域）编码的方法,从而避免了因直接控制ROI和背景相对质量的方法导致计算方法过于复杂、计算量太大的问题。实验结果表明采用位平面段移动法可以解码任意形状的ROI而不需要编码端提供任何形状信息。能够通过控制LR/LB的值较好地控制不同码率下解码图像的ROI和背景的相对质量。     

MPEG-4标准起草工作近况

本文简略报道国际活动图像专家组近年对多媒体通信草拟新标准MPEG 4的进展情况。其中音频编码包括语音、音乐 (自然的和合成的 ) ,比特率从 2至 6 4kb /s。视频编码包括甚低比特率 5～ 6 4kb /s和较高比特率 6 4kb /s至 2Mb /s。视频编码可将图像中每一对象分开编码为不同的比特流层 ,又可操纵对象的尺度、位置等 ,具有以内容为基础的交互式功能。除了核心编码器外 ,对输入视频序列的每一帧分成若干个任意形状的“视频对象平面” ,编码成各个分开的“视频对象层”。另外 ,利用“子图形”编码技术 ,将图像的背景以及前景中的每一对象分开编码成视频序列后传输 ,可以改善视像质量。     

Highly scalable wavelet-based video codec for very low bit-rateenvironment

We introduce a highly scalable video compression system for very low bit-rate videoconferencing and telephony applications around 10-30 kbits/s. The video codec first performs a motion-compensated three-dimensional (3-D) wavelet (packet) decomposition of a group of video frames, and then encodes the important wavelet coefficients using a new data structure called tri-zerotrees (TRI-ZTR). Together, the proposed video coding framework forms an extension of the original zero tree idea of Shapiro (1992) for still image compression. In addition, we also incorporate a high degree of video scalability into the codec by combining the layered/progressive coding strategy with the concept of embedded resolution block coding. With scalable algorithms, only one original compressed video bit stream is generated. Different subsets of the bit stream can then be selected at the decoder to support a multitude of display specifications such as bit rate, quality level, spatial resolution, frame rate, decoding hardware complexity, and end-to-end coding delay. The proposed video codec also allows precise bit rate control at both the encoder and decoder, and this can be achieved independently of the other video scaling parameters. Such a scheme is very useful for both constant and variable bit rate transmission over mobile communication channels, as well as video distribution over heterogeneous multicast networks. Finally, our simulations demonstrated comparable objective and subjective performance when compared to the ITU-T H.263 video coding standard, while providing both multirate and multiresolution video scalability