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。     

基于纹理合成和视觉显著度的视频编码方法

针对现有基于纹理分析合成的视频编码方法难以对纹理实现自动分割的问题,提出基于纹理合成和视觉显著度的视频编码方法,将编码可移除的纹理宏块定义为宏块内图像信息包含在周围宏块中的宏块,被移除宏块移除后,能够使用周围宏块信息进行重建,同时,为了保证重建图像的主观质量,对视觉显著的图像区域,强制地不被标记为纹理移除块。在解码端,采用了全局运动补偿和纹理优化的组合方式对纹理移除宏块进行重建,以确保连续帧之间的纹理时空一致性。与H.264/AVC编码方法相比,在相同主观质量的情况下,本编码方法能够降低码率5%到20%,与Njiki-Nya Patrick等人提出的基于纹理分析合成的编码方法相比,本编码方法不但能够实现自动的纹理提取,在低码率端,编码效率提高一倍以上。     

基于宏块的渐进、精细可伸缩的视频编

渐进精细可伸缩(PFGS)的视频编码是面向Internet的视频流化应用中的一项重要技术,同MPEG-4标准中的精细可伸缩(FGS)的视频编码相比,PFGS视频编码具有更高的编码效率.然而,由于现有的PFGS方法以帧为单位来选择编码时的参考图像,因此该方法很难同时在编码效率和误差控制方面都取得好的效果.提出了一种灵活、高效的基于宏块的PFGS编码方法,并提出3种帧间(INTER)编码方式用于增强层宏块编码,其中的一个编码方式把原有的PFGS视频编码中的误差控制技术扩展到了宏块层.同时也提出了一个编码方式选择算法以确定每个增强层宏块的编码方式,由于该算法仅需用到时域预测信息,因此实现起来非常简单,并且性能稳定.实验结果表明,基于宏块的PFGS视频编码既能有效地消除低码率下的误差传递和累积,也能提高在其他码率下的编码效率.     

感兴趣区域分割的非平衡多描述视频编码

视频序列中感兴趣区域信息的丢失将导致视频质量的严重下降,通过一定的算法检测出感兴趣区域,并通过修改H.264编码标准中的数据分割算法,把这部分信息的Inter宏块放入B类数据分割中,然后对新形成的三类数据运用非平衡多描述编码方法进行编码,实验结果表明,该方法在网络出错时可以有效地保证视频中感兴趣区域的数据,很好地改善接收到的视频质量。     

一种基于帧间和帧内宏块级的X264并行编码算法

结合H.264编码标准对X264编码器进行了分析与研究,目的在于提高编码速度,增强X264的实时性。在重点分析了宏块间数据依赖关系的情况下,针对帧间宏块级多线程并行编码的特点,本文提出了一种基于帧间和帧内宏块级的多线程并行编码算法。该算法在原有的帧间宏块级多线程并行编码的基础上,遵循宏块之间的空间相关性,为I帧内每行宏块创建单独的线程,实现了帧间和帧内宏块级并行编码,达到了多粒度并行的效果。实验结果表明,该算法在视频序列能够有效地编码和保持峰值信噪比变化不大的情况下,提高了编码的加速比,从而加强了视频编码的实时性。     

基于时空相关的H.264多参考帧快速选择算法

H.264/AVC视频编码标准采用的多参考帧技术改善了视频质量,但同时也增加了编码复杂度。为避免搜索多余的参考帧,提高H.264编码器的编码效率,基于视频序列帧间具有较强时间相关性、相邻宏块具有较强时空相关性,提出了一种多参考帧选择算法。该算法根据视频序列的帧间时间相关程度确定参考帧个数;由相邻宏块的时空相关性自适应确定当前宏块的编码模式及其最佳参考帧。实验结果表明,与校验模型JM16.2相比,该算法在编码质量几乎不变的情况下,平均可节约60%的编码时间。     

基于视觉显著性的多视点纹理视频编码算法

针对多视点视频的压缩问题,提出一种基于视觉显著性分析的编码算法。该算法根据人眼对显著性区域的失真更加敏感这一特性,通过控制显著性区域与非显著性区域的编码质量来有效提高多视点视频编码的效率。首先,利用融合颜色与运动信息的视频显著性滤波器提取出多视点视频图像像素级精度的视觉显著性图;然后,将所有视点视频的视觉显著性图转换为编码宏块的显著性表示;最后,利用感知视频编码的原理实现基于显著性的宏块质量自适应控制。实验结果表明,该算法有效地提高了多视点视频编码的率失真效率及主观视频质量。     

基于深度信息的多视点视频快速模式选择算法

针对多视点视频编码原始模式选择算法编码复杂度极高的问题,分析多视点视频加深度视频中宏块模式与深度信息间的关系,提出一种基于深度信息的多视点视频快速模式选择算法。结合深度值将三维空间分成远、近、中3个区域分别处理。针对复杂度最高的中距离区域,将全局视差矢量指向的参考视点对应块及其周边宏块采用率最高的模式作为候选模式,提前分离出可能采用大块模式的宏块,利用基于运动信息的深度平坦度动态阈值判定方法确定最终的宏块预测模式。实验结果表明,该算法在基本保证率失真性能的情况下,与全搜索算法相比,可平均节省71.70%的搜索点数,明显降低了编码复杂度。     

基于平衡多小波图像变换的视频多描述编码

提出了一种新的视频多描述编码方法，即基于平衡多小波图像变换的视频多描述编码。首先，把图像进行多小波变换，然后，按照图像多小波变换后子带图像分量的异同重组图像的多小波系数，相同分量的多小波系数就构成图像的一个描述。视频的每帧图像都如是处理，就得到视频的多描述编码。一个好的视频多描述编码方案应该满足两个基本条件：各个描述平均分担图像信息和各个描述能够互相差错掩埋。通过统计分析和数学推导发现，在目前几种常用的多小波中，只有平衡多小波能够满足视频多描述编码的两个条件。本文给出了各个描述之间进行差错掩埋的数学公式，并据此提出视频多描述编码的算法。实验结果表明，即使在丢失四分之三数据的情况下，该算法依然能够以接近30dB的PSNR值和较好的视觉效果恢复原图像。     

基于宏块多相关性的多视点视频编码方法

为降低多视点视频编码( MVC)中过高的计算量,提出基于宏块多相关性的多视点视频编码视间预测与Direct模式提前终止算法。分析MVC参考模型( JMVC)中时域预测和视间预测的特点及Direct模式的分布情况。基于当前宏块的时间和视点之间率失真代价的大小关系判断是否进行视间预测。利用先前已编码宏块的编码模式信息确定是否跳过Direct模式。实验结果表明,同JMVC的全搜索算法相比,该算法能降低编码的计算复杂度,平均可达75.62%,同时保持几乎相同的编码率失真性能。     

一种基于多描述编码的视频传输方案

论文提出一种基于多描述编码的视频传输方案。该方案将一个视频源编码为多个码流(称为描述),各描述分别经过Reed-Solomon编码后,通过多个独立的信道传输。该方案不仅利用了信道编码的纠错能力,又利用了多描述编码的鲁棒性,模拟结果表明新方案在有噪信道上表现出较好的性能。     

基于冗余小波变换的可扩展视频多描述编码

视频图像信息在不可靠信道上传输将引起丢包、误码以及延时等现象,严重影响了重建视频图像的质量;另外,在网络带宽、信道条件以及用户需求不同的传输环境下,迫切希望对视频图像进行可扩展性编码。将多描述编码技术与视频小波技术相结合,提出了一种新的视频编码方法,为解决上述问题提供一种新途径,实验仿真结果说明了这一方法的可行性与有效性。     

抑制漂移误差的多描述视频编码*

针对多描述编码的漂移问题,提出一种基于H.264的多描述编码方案。该方案先对原始图像空间域采样形成两个子图像,然后通过相关联的两路H.264编码器,生成包含相同运动信息的描述,并在解码端采用自适应三次线性插值法恢复补偿信息,达到抑制漂移误差的目的。实验结果表明,该方案能有效提高编码效率,同时获得较好的视频传输质量。