面向网络应用的可伸缩性视频编码方案浅析

面向网络应用的可伸缩性视频编码方案是当前图像编码领域研究的热点,本文从分层的可伸缩性编码、多描述视频编码、精细的可伸缩性视频编码和渐进精细的可伸缩性编码等几个方面对各种研究方案进行了探讨和比较,并对可伸缩性视频编码方案研究的前景做了展望。     

基于宏块的具有时域和SNR精细可伸缩性的视频编码

提出了一个高效灵活的视频编码方法，称为基于宏块的具有时域和SNR精细可伸缩性的视频编码方法（简称为PFGST视频编码方法），将原有的基于帧的渐进精细可伸缩的视频编码技术扩展为基于宏块的编码技术，即增强层编码中运动补偿和重建时所用的参考信息是基于宏块选择的而不是基于帧、然后将时域可伸缩特性引入到基于宏块的渐进精细可伸缩的视频编码中，从而实现了PFGST编码方案，在时域可伸缩的增强层编码中，根据运动补偿中使用的参考宏块的不同，提出了时域可伸缩增强层宏块编码的两种方法，由于在时域可伸缩的增强层编码中使用高质量的参考宏块不会造成任何误差传播，因此通过选用最佳的参考宏块，PFGST方法的编码效率得到了显著的提高，实验结果显示，同MPEG－4标准中的FGST编码方法相比，基于宏块的PFGST视频编码技术的编码效率提高了2．8dB，并且同样具有FGST的所有特性，即可以根据不同的通道，客户和服务器的需求来分别支持精细的SNR可伸缩特性，时域可伸缩特性和SNR－时域混合可伸缩特性。     

渐进、精细的可伸缩性视频编码

精细的可伸缩性的视频编码FGS（Fine Granular Scalable)是MPEG-4标准的视频流化框架中的关键性编码技术,由于在FGS编码方案中运动补偿是参考一个最低质量的重构层,因而编码效率较低。在这篇文章中,我们首先提出了一个渐进的精细可伸缩性的视频编码框架,简称为PFGS（Progressive Fine Granular Scalable),与MEPG-4中的FGS相比,PFGS编码框架试图在增强层的编码过程中采用多个高质量的参考来提高编码效率,这是因为高质量的参考可使运动预测更准确。但是,高质量的参考也会带来一些问题,首先,增加多个参考会使得PFGS编码需要更多的内存,同时也会增加其计算复杂性,因而在这篇文章中,首先将PFGS编码框架简化为只需采用一个额外的缓存来存储参考图像,而得到的编码效率几乎和原来多个参考一样,其次,在编码过程中,由于转换参考图像会造成增强层间编码系数的振荡,从而部分地抵消了采取高质量参考的优势。文中同时提出了一个有效的消除振荡的方法,即采用高质量的参考对所有增强层进行编码而用低质量的参考来重构以解决误差传播问题。实验结果表明,我们所提出的PFGS编码框架的编码效率能比MPGE-4中的FGS提高1dB以上,同时保留了FGS所有的优点,比如精细可调性,自适应网络带宽变化和差错恢复能力等。     

MPEG-4 FGS架构的视频编码器的研究与应用

文章介绍了一种基于MPEG-4的精细的可伸缩性编码(FGS)架构的视频编码器的软硬件架构。MPEG-4的FGS是为Internet视频流应用的需要最近发展出来的一种有效的视频编码方案。并结合FGS算法的特点,选择FGS算法中最适当的数据存储类型,节省了大量的外存带宽。     

基于MPEG-4的FGS视频压缩技术的研究

精细可伸缩性视频编码FGS(Fine Granular Scalable)是MPEG-4标准的视频化框架中的关键性的编码技术。FGS编码方法生成两个视频流：基本层码流和增强层码流。基本层码流是必须传输的，并且码率低；增强层码流则根据带宽的实际情况来决定传多少，甚至不传，这种分级性的编码方式和传输方式使视频流有较好的鲁棒性。     

分布式视频编码及关键技术分析

分布式视频编码是一种全新的视频压缩技术,该编码理论基于二十世纪七十年代的Slepian-Wolf和Wyner-Ziv提出的信息论相关理论.与传统视频编码标准中视频序列联合编码、联合解码不同,在分布式视频编码系统中,视频序列独立编码,联合解码,故分布式视频编码具有编码简单、解码复杂的特点,同时还具有抗误码性能强的优点.本文从分布式视频编码的理论基础、应用背景、编码方案和关键技术四个方面,对分布式视频编码进行了分析和归纳,同时指出了下一步的研究方向.     

细粒度可伸缩小波视频编码研究

针对不可控网络下的视频应用,提出一套新的小波视频编码方案,适用于根据每个用户实时网络状况进行动态码率传输和控制,目的是为用户在不稳定的带宽下提供持续清晰流畅的全局最优的视频体验。该编码方案简化了W5/3提升小波,在MCTF算法中引入层次化多参考帧预测,并采用新提出的基于优先级的传输层流打包方法以及基于块位长的嵌入式零块编码算法。经过测试表明,提出的算法压缩效率高,质量可伸缩性好,能够有效提升用户体验。     

多线性子空间可伸缩视频编码方法

针对DCT方法用单一变换核处理所有图像块而忽略图像信号的复杂统计分布的问题,通过论证视频中的图像数据和运动预测残差存在的多线性子空间分布特性,提出一种可伸缩性视频编码方法.该方法用广义主成分分析(GPCA)取代传统视频编码中所采用的DCT来对I帧和预测残差图像编码,通过对编码结果进行适当排序,使得码流可以在任意点被截断,实现精细粒度的质量可伸缩性;并借助多线性子空间的分割,实现依据人类视觉注意特性的差错保护及更好的错误隐藏.对文中方法和基于DCT的可伸缩性编码效果进行比较的结果表明,在同等压缩比的情况下,采用该方法普遍可获得比DCT更好的图像质量.     

半反馈和单向分布式视频编码算法研究

由于基于理想反馈重传策略的分布式视频编码方案非实际可行的系统;另外,由于边信息和分布式帧之间的近似度对分布式视频压缩效率影响较大,但相关研究较少,为此,为了研究切实可行的分布式视频编码系统,通过统计分析边信息与分布式帧的相似度,提出了一种基于PSNR的半反馈分布式视频编码方案。为满足无反馈信道的应用场合,进一步提出了基于PSNR的单向分布式视频编码方案。实验结果表明,该方案在编码复杂度增加不大的条件下,不仅切实可行,同时有效地降低了译码复杂度,且能灵活控制传输码率,但视频解码质量稍逊于理想的反馈重传分布式视频编码。     

一种改进的精细可伸缩视频编码方法

精细的可伸缩FGS(Fine Granular Scalability)视频编码方案中,运动补偿是参考一个最低质量的重构图像,因而编码效率较低。提出了改进的FGS编码方案,在增强层的编码中,以高质量的参考做预测,并且引入漏预测技术,通过漏预测因子α(0≤α≤1)来控制误差的累积和传播,使得累积的误差进行递归衰减。实验结果显示,方案能有效地消除误差的传递和累积,也能提高编码效率。     

三维小波视频编码的可伸缩性研究

对三雏小波视频编码的可伸缩性进行了探讨．根据国内外研究状况，对三雏小波的视频压缩编码进行了分类，并分析了各类算法的压缩性能和可伸缩性．对具有前景的三雏小波算法MC-EZBC的性噪比＼时间＼空间的可伸缩性进行了研究．并提出了改进MC-EZBC性能的方法，使之成为更理想的适应视频流服务的可伸缩性视频编码．     

可分级视频编码技术的研究

该文重点研究精细粒度可分级视频编码。首先,详细介绍了它支持的时域、空域、SNR粗粒度可分级(CGS)和SNR精细粒度可分级(FGS)编码的原理和实现;最后,对视频可分级编码技术的应用前景进行了总结。     

基于图像分量自适应的层间空域插值算法

可伸缩视频编码(SVC)技术作为下一代视频编码国际标准中的关键技术,正成为领域研究热点.其中层间空域插值算法的效率将直接影响空间可伸缩性方面的编码性能.文中提出了一种基于图像分量自适应的层间空域插值算法.新算法以人眼视觉系统所固有的分辨率差异识别特性为理论出发点,采用区别图像分量的上采样滤波器设计,力求在保持算法插值精度的同时降低计算复杂度.理论分析和实验结果表明.与非自适应算法相比,新算法能够节省一半左右的算法执行时间,并保持空间可伸缩性的RD编码性能基本不变,可有效地应用到支持空间可伸缩性的视频编码技术中去.     

可伸缩视频编码的码率控制技术研究

可伸缩视频编码能生成空域、时域、质量可伸缩的视频码流,如何对其进行码率控制来生成最优的可伸缩性码流,对适应不同需求的终端十分重要.结合可伸缩视频编码码率控制的研究现状,描述了最新的研究进展,综述了码流控制的原理、经典算法,分析总结了可伸缩视频编码的关键技术及在可伸缩视频编码中的挑战.通过对增强层中各种码率控制算法的优缺点的分析,总结出增强层的时域可扩展和空域可扩展中码率控制的最优解决方案.最后对可伸缩编码中码率控制技术的发展趋势进行了展望.     

一种分形与小波混合视频编码算法FEZW*

将小波变换与分形理论相结合成为一种具有可伸缩性的混合视频编码算法FEZW(分形-嵌入式零树小波编码),该算法在嵌入式零树小波编码的基础上,应用分形理论进行帧间预测,不需运动估计和补偿.实验结果表明,该算法具有较好的视频质量可伸缩性,能有效改进图像码率下降时视频质量下降迅速的情况,适合于无线网络等高差错网络的视频传输.     

频率域Wyner-Ziv视频编码算法的改进

为提高分布式视频编码压缩率,依据无线传感网络终端设备及Wyner-Ziv视频编码特点,针对Bernd Girod的频域Wyner-Ziv视频编码方案提出改进算法。该算法在编码端通过简单DCT运算提出将图像块分为Skip模式、低频模式和全频模式三种可选模式,在解码端根据相应的编码模式分别选择平均插值、自适应搜索运动估计插值和自适应搜索精细运动估计插值的边信息估算方法联合解码。该算法既能通过消除大量的帧间预测与熵编码实现低码率传输,又能以最小的解码代价获得更精确的边信息,从而有效地避免图像解码质量下降。实验结果表明,在相同峰值信噪比情况下,该算法的码率比Bernd Girod提出的频域Wyner-Ziv算法平均下降40%。     

主动自适应层次视频组播

针对异构、动态网络环境中的层次视频组播,提出基于归并反馈的层次视频编码自适应机制以解决网络带宽约束的动态变化问题,并提出网络中的主动过滤技术以解决网络异构性问题,分析了该自适应机制的响应特性、可伸缩性和带宽利用率,结果表明该自适应机制能支持高质量的、自适应的层次视频组播服务,而且具有很高的可伸缩性和响应特性。     

层次视频多播中的自适应

针对异构和动态网络环境中的层次视频多播,本文提出基于归并反馈的层次视频编码自适应机制,以解决网络带宽约束的动态变化问题;分析了该自适应机制的响应特性、可伸缩特性和实现复杂度。结果表明该自适应机制能支持高质量的、自适应的层次视频多播服务,而且具有很高的可伸缩性和极小的实现复杂度。     

基于H.264的立体视频编码方法

H.264是一种高效的视频编码压缩标准,它集中了以往标准的优点。基于H.264的高效编码压缩技术,文章研究了块基立体视频编码方法,并对基于H.264和基于H.263+的立体视频编码方案进行了编码效率的实验比较。实验结果表明,基于H.264的编码方案大大超过了基于H.263+的编码方案,是一种高效的立体视频编码压缩方案。     

基于分布式编码的多描述视频编解码器

为了解决多描述视频编码器在丢包信道下的漂移问题,本文提出了一种新的基于分布式视频算法的多描述视频编码方案。实验结果表明,借助于分布式编码的稳健性,这一新方案能有效地避免漂移问题。为了解决多描述视频编码器在丢包信道下的漂移问题,提出了一种新的基于分布式视频算法的多描述视频编码方案。实验结果表明,借助于分布式编码的稳健性,这一新方案能有效地避免漂移问题。