基于雙參考幀運動補償?shù)囊曨l編碼研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、當前,視頻壓縮技術已經(jīng)成為國內(nèi)外研究和工業(yè)應用的熱點之一。普遍使用的視頻壓縮標準有MPEG2/4、H.264/AVC和國內(nèi)新制定的具有自主產(chǎn)權的AVS。隨著信道傳輸技術和信源編碼技術的發(fā)展,實現(xiàn)更高的壓縮比仍然是業(yè)界的不斷追求。近年來,基于雙參考幀運動補償?shù)囊曨l編碼成為研究的一個熱點,在雙參考幀運動補償視頻編碼中,對每個幀有兩個參考幀存在,第一個參考幀是最近解碼的一幀,叫做短期參考幀;第二個參考幀是以前解碼的高質(zhì)量幀,這個參考幀在編碼一

2、定幀后周期性更新,因此叫做長期參考幀。這種編碼方式能夠帶來更大的壓縮性能,同時能夠滿足信道發(fā)展帶來的需求,比如認知無線電信道或者多通道通信。但雙參考幀運動補償?shù)囊曨l編碼目前尚有兩個基本問題沒有解決-長期參考幀的間隔和比特分配;雙參考幀運動補償?shù)囊恍脝栴}還有待進一步研究,例如抗干擾性能,碼率控制及在多視點編碼中的拓展等。針對兩個沒有解決的基本問題,本文做出了理論分析和推導,給出了優(yōu)化的長期參考幀的間隔和比特分配策略。在應用方面,針對誤

3、碼信道傳輸,本文提出了具有抗干擾性能的雙參考幀運動補償框架結構。根據(jù)雙參考幀運動補償?shù)募夹g特點,提出了高效的碼率控制策略。最后,將雙參考幀運動補償編碼方案從單視點拓展到了多視點,提出了基于擴展的雙參考幀運動補償?shù)亩嘁朁c編碼方案。本文的主要創(chuàng)新點包括:
  1)雙參考幀預測時有兩個基本問題需要解決:長期參考幀的間隔和比特分配。在傳統(tǒng)的視頻編碼方案中,每幀分配幾乎相同的比特數(shù),但在雙參考幀預測時,一般給長期參考幀分配較多的比特。從率失

4、真角度來看,這個長期參考幀的率失真性能會降低,但由于這個幀質(zhì)量比較高,后面若干幀如果參考這個長期參考幀會帶來編碼性能的提升,這樣以一個幀的質(zhì)量損失得到后面若干幀的質(zhì)量增益,整體性能也會提高。但如何決定長期參考幀的間隔和相應的比特分配,這兩個問題還沒有很好地解決。本文利用信息論中的運動補償理論,對雙參考幀運動補償編碼中的長期參考幀的間隔和比特分配進行了分析,在理論上解決了長期參考幀的間隔選擇和優(yōu)化的比特分配問題,這一研究成果對雙參考幀預測

5、的研究具有重要的意義。
  2)針對在無線信道或網(wǎng)絡信道中進行視頻傳輸時,信道受干擾后容易發(fā)生丟包的問題,提出了抗干擾的雙參考幀運動補償框架結構。前期的雙參考幀運動補償?shù)目垢蓴_研究只是將現(xiàn)有的一些差錯控制方法引入進行差錯抑制,沒有很好地利用雙參考幀運動補償這種編碼結構特點。本文首先給出了魯棒的雙參考幀運動補償方案,在不同丟包率情況下,自適應的調(diào)整長期參考幀的間隔和比特分配來提高抗干擾能力。而后,進一步給出了抑制差錯的雙參考幀運動補

6、償方案,其中從三方面來增強差錯抑制能力:第一,為了減少差錯的傳遞,提出了抗干擾的預測結構,當前幀在不同丟包率情況下自適應的選擇參考幀,使得差錯傳遞速度大大減小。第二,將宏塊信息分為頭信息和紋理信息,提出了新的端到端失真模型。第三,作為若干幀的參考幀,長期參考幀比其他幀更為重要,這種情況下,提出了幀級的率失真方案,對長期參考幀進行更多的保護。本文提出的抑制差錯的雙參考幀運動補償方案解決了抗干擾問題,使得雙參考幀運動補償視頻編碼在有損信道下

7、的傳輸更加魯棒。
  3)碼率控制在視頻編碼應用中起到控制碼流大小和提高圖像質(zhì)量的作用,這在視頻編碼中必不可少。傳統(tǒng)的碼率控制方案是基于每幀有相似的質(zhì)量,并且當前幀和參考幀有相同的距離,因此不適于雙參考幀運動補償?shù)木幋a結構。本文從三個方面來解決雙參考幀運動補償?shù)拇a率控制問題。首先,提出了新的比特分配方法,對高質(zhì)量幀分配更多的比特,對低質(zhì)量幀用線性關系分配比特實現(xiàn)平穩(wěn)的圖像質(zhì)量。其次,由于當前幀的參考幀距離和質(zhì)量的不同,提出了不同的

8、碼率-量化參數(shù)模型。最后,提出了自適應的MAD和Overhead預測方法。本文所提出的雙參考幀運動補償?shù)拇a率控制方案,能精確控制碼率,使得雙參考幀運動補償方案從理論研究走向了實際應用。
  4)在多視點視頻編碼中,同一個物體的不同鏡頭的景象同時產(chǎn)生。這個過程中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù),需要高效的壓縮編碼。在單路視角的時域上看,短時間內(nèi)的幀間相關性很強,編碼效率還可以提高。從不同路的視間角度看,不同鏡頭同時從不同的角度捕捉同一個物體對象,大量的

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