【摘 要】
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该文分析了已有的MPEG VBR视频流模型及其缺点,并在此基础上对VBR视频流的统计特性进行了研究.实验结果表明:通过对整个视频流进行场景划分(聚类),聚类间用Markov调制链建模,
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该文分析了已有的MPEG VBR视频流模型及其缺点,并在此基础上对VBR视频流的统计特性进行了研究.实验结果表明:通过对整个视频流进行场景划分(聚类),聚类间用Markov调制链建模,而每一聚类中独立的场景则可以采用TES模型基于GOP(Group Of Picture)而非帧进行建模,则该方法既能避免状态空间过大,又能避免帧间周期性的自相关,因而能够更好地拟合VBR视频流序列的一阶和二阶统计特性.同时,对独立场景的GOP分布函数可以采用Gamma函数进行拟合, 自相关函数则可以采用双指数函数更好地拟合.
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