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基于h.264的fgs编码技术的研究

贺艳春  
【摘要】:随着流媒体技术的发展,海量视频信息的传输变得至关重要。视频压缩编码技术能够将视频信息经过压缩编码后再通过网络传输,在很大程度上提高了传输效率。由于用户设备种类的多样性和Internet的不稳定性,不同时刻的网络带宽是不一样的,当所传送的信息比特数大于用户当前最高可用带宽时,就会造成数据包的丢失,降低视频图像质量。这就使得视频流在用户可用带宽内的有效传输成为视频压缩编码的主要目标。早期提出的联播和可分级编码技术在一定程度上能达到这个目标,但这两种技术在编码之前采用固定的几个码率,难以精细地匹配网络带宽的变化。为此,学者们提出了精细粒度可分级编码技术(FGS),该技术可以精细地匹配网络带宽的波动,但同时也降低了编码效率。 为提高FGS编码效率,本文详细分析了单环MC+FGS和双环MC+FGS编码结构,通过比较得出单环MC+FGS编码结构具有更高的编码效率和更低的复杂度,因此本文采用了单环MC+FGS编码结构。但单环MC+FGS编码仍然存在一定的不足:(1)在低码率时,容易产生预测漂移;(2)它是对整帧图像进行编码的,而人们可能只对一帧图像的某些部分感兴趣,这就浪费了大量不必要的资源[29]。改进的前端网络估计算法,通过将当前位平面编码的比特数与增强层的总比特数进行比较,来确定能正确传输的位平面个数,很好的适应了网络带宽的变化,在一定程度上避免了预测漂移的产生。针对第二点不足,本文提出了基于单环MC+FGS的Mean Shift跟踪算法和宏块分割算法。这两种算法都是将运动目标作为感兴趣对象,并应用改进的前端网络估计算法来确定需要提升的位平面,然后进行优先编码和传输,以提高感兴趣区域的编码效率,改善解码图像的主观质量。其中Mean Shift跟踪算法是通过局部梯度估计获得运动目标的概率分布,并向概率密度分布最大的位置漂移,来得到运动目标的位置、形状、速度等特征信息;而宏块分割算法是根据视频序列运动剧烈程度的不同对宏块进行不同的分割:对运动剧烈的部分采用小的分割尺寸,对运动缓慢的部分采用大的分割尺寸,来实现运动目标的跟踪的。实验结果表明,本文提出的三种改进算法不仅可以避免预测漂移、还较大程度的提高了视频序列感兴趣区域的编码效率,并较好地改善了解码后视频图像的主观质量。但Mean Shift跟踪算法和宏块分割算法的引入,在一定程度也增加了运算量,为此,本文在JM8.6平台中的经典UMHexagonS算法的基础上提出了改进,以提高编码速度。实验测试结果表明,改进的UMHEexagonS算法减少了编码时间,提高了编码速度。


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