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随着多媒体技术和数字通信技术的迅速发展,视频编码和压缩技术已成为研究的热点。通信信道带宽以及终端处理器处理能力的限制,对视频编码标准提出了更高的要求。AVS(Audio Video Coding Standard)是为了改变我国音视频压缩领域缺乏自主产权的局面,由国家信息产业部的音视频编解码技术标准工作组制定的第二代信源编码标准。AVS-M作为AVS的第七部分,是专门针对无线网络的特点提出的移动视频编码标准。基于运动补偿混合编码的AVS-M低速率视频流,对信道误码十分敏感。网络丢包造成的错误信息不仅影响当前帧的重建质量,还会在其后续帧的时域和空域上迅速蔓延和扩散,使视频质量急剧下降。本文主要研究有损率失真优化模型下的帧内更新技术,以提高和改善差错环境下的低码率视频图像传输质量。本文首先对AVS-M视频压缩关键技术与国际标准H.264/AVC进行了深入对比研究,阐述了两种标准所采用关键技术的异同,总结了AVS-M标准相对H.264标准的优势。本文分析了AVS-M无损率失真优化和有损率失真优化模型,研究了受损宏块的传输失真,通过比较模拟丢包网络中MB在不同编码模式下的Lagrange代价函数,实现了一种基于有损率失真优化的的AVS-M帧内更新算法。实验表明,本文实现的有损率失真优化更新算法,在不大增加计算复杂度情况下,较大提高了AVS-M视频流的差错恢复性能。考虑到可视电话应用情况下视频图像中人脸区域的重要性,本文还研究了视频人脸检测技术,首先实现了两种基于视频的人脸检测算法,一种是基于肤色的视频人脸检测算法,一种是基于Adaboost算法的视频人脸检测算法。然后在有损率失真优化的帧内更新算法基础上,结合视频人脸检测技术,提出并实现了一种针对人脸区域的有损率失真帧内更新算法。实验结果表明,与有损率失真优化的更新算法相比,针对人脸区域的有损率失真帧内更新算法能够保证解码端的人脸重建图像具有更好的主观质量。