双向多参考帧运动信息可分级的研究与应用

论文摘要

随着无线通信技术的发展,无线视频通信已经成为无线移动通信的重要内容,其应用也更加多样化,如无线视频广播、无线视频对话、无线视频点播以及无线视频监控等。在实际中,存在不同的网络和不同的用户终端,各种情况下对视频质量的需求不一样,因此,为了减少视频编码设备的冗余,需要利用可分级视频编码技术实现一次性编码,然后根据不同的网络带宽、不同的显示屏幕和不同的终端解码能力选择需要传输的视频信息量,以实现视频质量的自适应调整。一般而言,可分级视频编码中的运动信息是不分级的。然而作为视频编码中最重要的组成部分,运动信息在可分级视频编码中的不可分级性是不合理的,对其可分级方式进行研究具有非常重要的意义。运动信息可分级的着眼点在于通过对运动信息带宽以及纹理信息带宽的合理分配来实现同一码率下视频通信质量的最佳支持,特别在中低码率范围内具有更佳的编码效率与性能,因此更适合于无线视频通信。运动信息的可分级技术已经成为新一代视频编码技术的重要组成部分。本文主要针对现有的基于小波变换的可分级视频编码系统中运动信息可分级的局限性,深入研究了运动信息以及运动信息可分级的算法和率失真特性,发展了一种完整的运动信息可分级模型,取得了以下主要成果:1.实现了双向多参考帧运动信息可分级。已有的运动信息可分级技术基本上是基于单向运动以及单参考帧的,因此其实用性受到限制,本文探讨并提出了双向多参考帧运动信息可分级模型的方案以及相应的运动估计算法,实验证明了该方案和算法能有效实现双向多参考帧的运动信息可分级。相关实验表明在运动剧烈的情形下,双向多参考帧运动估计的运动信息量导致可分级视频码流对低码率的支持力度很低,通过分析可分级运动信息数据产生的特点,在代价函数中增加相应的惩罚系数,很好地解决了这一问题。在运动估计中,运动估计的精度与计算复杂度是一对矛盾体,特别是基于双向多参考帧运动信息可分级的运动估计,其估计精确,但计算复杂度也很高。通过改进双向多参考帧运动估计算法的子过程以及应用基于匀速直线运动假设的反向预测,在保持运动估计精度的基础上,有效地降低了运算复杂度。2.建立了运动信息可分级下视频编码的率失真函数。视频编码系统的失真跟码率具有对应的关系,本文对可分级视频编码的纹理信息率失真函数以及运动信息率失真函数进行了深入研究,建立了双向双参考帧运动信息可分级下视频编码的率失真函数,用于对视频编码的整体分析。3.提出了最佳运动信息可分级级别的快速搜索算法。运动信息可分级是通过对运动信息带宽以及纹理信息带宽的合理分配来获得最佳视频通信质量,因此在码流萃取时需要确定当前最佳的运动信息可分级级别。基于双向运动信息可分级下视频编码的率失真函数,本文首先对最佳运动信息可分级级别的特征进行了证明,然后利用这些特征提出了最佳运动信息可分级级别的快速搜索算法。实验证明,快速算法能有效降低计算复杂度。4.提出了在运动信息可分级条件下最佳运动信息可分级级别的码率应用范围的确定算法,使得最佳运动信息可分级级别具有更加精确的码率应用范围,为具有运动信息可分级的编码系统在解码端的数据萃取提供了依据。5.已有的运动信息可分级都是基于小波变换系统的,本文第一次在H.264/SVC上实现了运动信息的可分级。实验证明:运动信息可分级的性能优于运动信息不分级。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 可分级视频编码的背景
• 1.2 可分级视频编码简介以及发展
• 1.3 可分级技术的简介
• 1.4 运动信息可分级技术的发展与简介
• 1.5 本文的主要工作与特色
• 1.6 本文的组织结构
• 第二章 运动信息可分级模型
• 2.1 运动信息可分级的定义
• 2.2 运动信息可分级技术融合分析
• 2.3 运动信息可分级模型的介绍
• 2.4 运动估计方式的考量
• 2.5 运动信息结构的编码
• 2.6 运动信息可分级模型的研究平台
• 2.7 本章小结
• 第三章 运动信息可分级模型下的双向多参考帧运动估计
• 3.1 可分级运动矢量的数学表示
• 3.2 传统运动估计中的代价函数
• 3.3 运动信息可分级下单向单参考帧运动估计的代价函数与搜索过程
• 3.3.1 单向单参考帧运动估计的码率代价函数RF （ SMVD ）
• 3.3.2 单向单参考帧运动估计的失真代价函数DF （ SMVD ）
• 3.3.3 单向单参考帧运动估计的总体代价函数与搜索过程
• 3.4 双向多参考帧运动信息可分级的运动估计
• 3.4.1 双向多参考帧运动估计的代价函数
• 3.4.2 双向多参考帧运动估计算法的简化
• 3.5 仿真实验
• 3.5.1 基于双向双参考帧运动信息可分级的视频编码框架
• 3.5.2 双向多参考帧运动信息可分级级别问题的初步探讨
• 3.5.3 实验参数设定
• 3.5.4 实验结果与分析
• 3.6 双向运动估计简化算法中λa 的改进
• 3.6.1 运动信息数据量分析以及λa 改进思路
• 3.6.2 λa 改进方法
• 3.6.3 仿真实验
• 3.7 双向运动估计算法的进一步改进
• 3.7.1 精度的改进
• 3.7.2 复杂度的改进
• 3.7.3 仿真实验
• 3.8 本章小结
• 第四章 运动信息可分级下视频编码的率失真分析
• 4.1 纹理信息的率失真分析
• 4.2 运动补偿对率失真的影响
• 4.3 单向单参考帧运动信息可分级的率失真分析
• 4.4 双向双参考帧运动信息可分级的率失真分析
• 4.5 基于运动信息可分级的视频编解码系统的率失真分析
• 4.6 运动信息可分级适用性证明
• 4.7 本章小结
• 第五章 基于率失真分析的码流萃取器算法设计
• 5.1 可分级视频编码系统萃取器简述
• 5.2 最佳运动信息可分级级别的搜索算法
• 5.2.1 直接搜索 BF（Brute Force）算法
• 5.2.2 改进的搜索算法
• 5.3 仿真实验
• 5.3.1 实验框架与参数设置
• 5.3.2 实验结果与分析
• 5.4 码率范围边界的确定算法
• 5.4.1 算法思想与算法描述
• 5.4.2 仿真实验
• 5.5 本章小结
• 第六章 H.264/SVC 中运动信息可分级的实现
• 6.1 H.264/SVC 下运动信息可分级的可行性分析
• 6.2 基于运动信息可分级模型的H.264/SVC 框架
• 6.3 仿真实验
• 6.3.1 实验参数设置
• 6.3.2 实验结果与分析
• 6.4 本章小结
• 第七章 总结
• 7.1 本文的主要工作
• 7.2 下一步的主要工作
• 致谢
• 参考文献
• 攻博期间取得的研究成果