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基于压缩域的视频码率控制算法研究

作　者: 胡伟刚
导　师: 丰洪才
学　校: 武汉工业学院
专　业: 机械电子工程
关键词: H.264 码率控制 MAD预测 BU层分配
分类号: TN919.81
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 7次
引　用: 0次
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内容摘要

随着视频产品进入到各行各业中，人们对多媒体信息质量要求也在不断的提高，在此情形下，视频的编码及传输技术也取得了巨大的发展。在MPEG-4标准中的第十部分中的H.264视频编码标准，编码效率与已往的视频编码标准相比，在压缩率、视频质量和网络传输性能方面均取得显著的提高，因此H.264也正逐步取代其他的标准成为最新、最主流的视频编码标准。码率控制技术是视频编码中的关键技术之一，它通过调节编码模式、改变量化参数大小等方式来调整输出码率，这样可以保证编码输出比特的合理分配，从而尽可能获得更高的图像重构质量。因此对视频编码码率控制技术的研究具有重要的意义。该文对H.264标准中所采用的G012码率控制算法进行研究，并根据其不足之处提出改进方案。G012算法利用线性预测模型得到MAD（Mean Absolute Difference，帧间平均差）来解决“蛋鸡悖论”，由于线性预测模型的两个模型系数是根据线性回归的方法得到，并没有充分利用图像的时空相关性，这种预测方法在处理一些视频场景快速变化的视频序列时，容易造成极大的预测误差，从而导致预测模型的失效。为了应对一些快速运动的场景，本文利用当前帧与前一帧相应位置的亮度运动矢量，结合这个矢量来加权预测当前宏块的MAD值；在对P帧的BU（Basic Unit，基本单元）层分配目标比特数的过程中，该算法采用了平均分配的方法。这种分配方案在处理一些帧内图像复杂度较高的图像时，其中图像复杂度较高的BU得到的重建图像质量偏低，而图像复杂度较低的BU得到的重建图像质量偏高，导致了在一帧图像中出现清晰度不均的情况，从而影响了视频的整体质量。针对这个不足，该文结合视频序列的时空相关性，利用前一帧对应位置的PSNR（Peak Signal to Noise Ratio，峰值信噪比）值来粗略表示当前基本单元的图像复杂度，当前编码帧的BU目标位数则根据所估算的复杂度大小来合理分配。将该文的算法结合JM8.6软件进行测试分析，实验结果表明，相比G012码率控制算法，该文所提出的基于图像亮度差加权预测MAD以及基于PSNR分配BU层位数的码率控制算法能够将码率更加精确地控制在目标码率附近，并且能够获得更高的PSNR，尤其是在处理一些快速变化场景的视频序列中，效果更加突出。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第1章绪论  9-13
  1.1 研究背景  9
  1.2 研究的目的意义  9-10
  1.3 国内外研究现状  10-12
  1.4 论文的结构安排  12-13
第2章视频编码的技术及理论  13-22
  2.1 视频编码压缩概述  13-16
    2.1.1 视频数据压缩的来源  13
    2.1.2 视频编码压缩的原理  13-15
    2.1.3 视频客观质量的评价  15-16
  2.2 视频编码技术  16-21
    2.2.1 视频编码的发展  16
    2.2.2 H.264 各档次应用及分层结构  16-18
    2.2.3 视频的编码框架  18-21
  2.3 本章小结  21-22
第3章传统的视频码率控制算法  22-29
  3.1 码率控制的基本理论  22
  3.2 率失真理论  22-24
  3.3 传统的码率控制算法  24-28
    3.3.1 TM5 码率控制算法  24-27
    3.3.2 VM8 算法  27
    3.3.3 TMN8 算法  27-28
  3.4 本章小结  28-29
第4章基于图像亮度差加权估算的视频码率控制算法  29-47
  4.1 G012 算法  29-36
    4.1.1 码率控制基础知识  29-31
    4.1.2 G012 算法的率控制流程  31-36
  4.2 G012 的码率控制方案的改进  36-40
    4.2.1 基本单元层分配的改进  37-38
    4.2.2 基于亮度差的 MAD 线性预测模型的改进  38-39
    4.2.3 改进后的码率控制算法流程  39-40
  4.3 实验结果分析  40-47
    4.3.1 MAD 预测方案改进测试结果  41-43
    4.3.2 基本单元层分配方案测试结果  43-45
    4.3.3 总体测试结果  45-47
第5章总结与展望  47-49
  5.1 总结  47
  5.2 展望  47-49
参考文献  49-52
致谢  52-53
攻读硕士学位期间研究成果  53

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