随着人们对流媒体技术的要求越来越高,提高视频服务系统的实时性是有必要的,要解决这个问题,一方面是要提高网络带宽,另一方面就是提高视频压缩速率和优化传输协议。目前,国内外很多芯片生产厂家正在致力于多核技术的研究和发展,多核技术可以降低芯片的频率,从而在降低了系统功耗的同时,提高芯片的运算速度。另外,近几年并行计算技术飞速发展,并行计算通过对计算任务的合理划分,使计算资源得到充分利用,从而高效地解决大型复杂的计算问题。本文结合多核并行技术对MPEG-4视频编码过程加以改进。首先,本文介绍了流媒体服务系统的整体架构,包括视频流的获取、视频的编码以及视频服务器与客户端之间的传输协议等部分。本文主要研究后两部分。之后对MPEG视频压缩算法中的运动估计算法以及运动补偿预测进行了分析。然后,对MPEG-4标准中的压缩算法进行了深入的研究,发现压缩算法中存在很多并行性。并行性主要体现在以下两个方面:不同视频对象在编码器中分别单独进行处理;VOP帧间编码时的运动估计算法。针对第一方面,本文将不同对象分配到不同的计算资源上,并且提出了一个对视频对象的调度算法,用来保证各个视频对象在并行编码过程中的时间同步性;针对第二方面,本文对串行的方向菱形运动估计算法进行了改进,得到基于并行和预测的方向菱形运动估计(PPDDME)算法。分别在双核平台UP-OMAP5910和PC机上用多线程对算法进行了实现和模拟,实验中采用M&D和Stefan两个帧序列,以整个帧的内容作为一个对象平面进行模拟。实验结果证明,使用8核的并行算法相比串行的方向菱形运动估计算法在压缩速度上得到了接近3倍的提高,考虑到进程间通信等因素,效果比较明显。最后,本文对流媒体服务系统中的传输协议进行了分析,并且选取了RTP/RTCP应用于本系统中。在应用中,RTP主要负责服务器端与客户端的数据传输,而RTCP主要负责服务器与客户端之间的控制信息的传输。RTP协议通过自适应算法取得传输过程中的丢包率、网络的抖动情况以及接收端的接收能力,其中接收端的接受能力包括接收缓冲区中的包排序效率和接收端解码器的解码效率。本文综合这三个因素得到一个改进的综合网络状态衡量算法,该算法既考虑了长期的网络状况,又考虑了当前的网络状况,同时考虑了接收端的实际接收能力。RTCP将包含这些影响网络状态信息的包传送至服务器端,服务器据此调整发送速率。最后本文对传输过程中各个模块的功能进行了详细的分析。