【摘 要】
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码率控制的最终目的是为了在有限的缓冲区容量和信道带宽下传输高质量的视频序列。在实时视频通信中需要满足低的传输时延要求,又要保证缓冲区中数据的容量不能上溢或下溢。
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码率控制的最终目的是为了在有限的缓冲区容量和信道带宽下传输高质量的视频序列。在实时视频通信中需要满足低的传输时延要求,又要保证缓冲区中数据的容量不能上溢或下溢。码率控制在视频通信中处于核心地位。用于模型计算数据的质量和数量决定了码率控制模型的精度。就数据的质量而言,这些数据可能偏离RD曲线规律,使得模型参数的不匹配,导致模型精度的降低。当这种错误在码率控制过程中传递时,便导致一中“坏参数现象”。本文针对这种现象作研究,并提出了修正算法,从而保证了在低码率通信时RD模型的精度。为了到达传输高质量的视频图像,本文还针对人眼主观视觉特性进行了研究,根据人眼视觉系统(HVS)特性,研究了人眼对视频纹理的敏感特性。并提出了提高主观视觉质量的算法。编码数据的波动根本地影响着码率控制模型的精度。在本文,提出了一种新的滑动窗口,这种滑动窗口可以根据视频内容的变化而自适应地选择模型参数计算的数据。尤其是在宏块层码率控制时,本文提出的滑动窗口策略能很好地选择来自时间和空间方向上的宏块用于模型计算,这样,很好地挖掘了宏块层的时间和空间上的信息冗余。另外,为了获得高质量的数据集合,本文提出一种简单有效的算法来对数据进行提炼。此外本文还提出一种新的模型参数更新算法,这进一步提高了模型的准确性。本文的仿真实验结果表明,坏参数修正算法使得RD模型的精度得到了提高,视觉质量算法使得主观视觉质量也有一定程度的提高。此外帧层码率控制和宏块层码率控制相结合的自适应算法,以及相关模型求解算法使得码率控制模型精度得到很大的提高,本文算法与G012算法相比PSNR平均提高了0.40dB,而算法复杂度也有一定程度的下降。
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