网络适应性移动视频高效编码技术

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1、中文摘要传统H.264/AVC编码标准被广泛应用于数字电视、流媒体传输、高清DVD、视频监控等领域。然而视频原始数据量巨人,如何通过网络完成不同设备之间的视频分享并非易事。3G环境下的网络环境更加优越,但妨碍移动视频传输的根木性因索并没有消失。移动通信领域而临着无线电频谱资源有限等方面的巨大挑战。本课题研究网络适应性移动视频高效编码技术,具体内容包括基于视觉显著度模型的ROT编码和感兴趣区域质量可伸缩视频编码方法。针对现有的视觉关注度模型精确性较低,复杂度较高,不易肓接应用在移动视频编码屮的问题,研究将视觉显著度时域预测技术与感兴趣区域编码技

2、术结合起來,设计基于视觉显箸度模型的R0I编码方案,以及建立基于全局率失真模型的显著度区域码率控制机制,解决感兴趣区域编码中感兴趣区域提取实时性的问题,克服现有的关注度提取方法的计算复朵度高,不能针对视频编码的实时应用的缺陷。利用三层视觉加权模型屮的纹理掩蔽层和关注度层进行多层加权,提出基于视觉掩蔽特性的精细grid模型的量化模型,改善传统ROT量化方法带來的边界效应和额外的码率负担。AbstractThetraditionalH.264/AVCcodingstandardhasbeenwidelyappliedindigitalTV,str

3、eamingmediatransmission,HDDVD,videosurveillanceandotherfields•However,theoriginalvideodataishuge,howtothroughthenetworksharingvideoinformationbetweendifferentdevicesisnoteasy・Undertheenvironmentof3Gnetworkhasmoreadvantages,butthefundamentalfactorsofhinderthemobilevideotrans

4、missionisnotlost.Thefieldsofmobilecommunicationarefacinggreatchallengesofthelimitedradiospectrumresourceetc..Thistopicresearchnetworkadaptivemobileefficientvideocodingtechnology,theconcretecontentineludesROIcodingofvisualsaliencymodelandregionofinteresting(ROI)qualityscalab

5、levideocodingmethod.Inviewoftheexistingvisualattentionmodeloflowaccuracy,highcomplexity,cannotbedirectlyappliedinmobilevideocodingproblem,toresearchcombinethevisualsaliencytemporalpredictiontechnologyandregionofinterestcodingtechnology,todesignavisualsaliencymodelbasedROIco

6、dingscheme,andtheestablishmentofaglobalratedistortionmodelsignificantregionalratecontrolmechanismbasedonregionofinterestcoding,tosolvethereal-timeproblemofinterestregionextraction,extractionmethodofcalculationaboutovercomingtheexistingdefectsofhighcomplexity,real-timeapplic

7、ationscannotforvideocoding.Usingthreelayervisualweightedmodeloftexturemaskinglayerandattentionlayermultilayerweighting,thequantitativemodeloffinegridmodelbasedonvisionmasking,boundaryeffectstoimprovethetraditionalROImethodtoquantifyandadditionalbitrateburden.目录引言1研究背景和意义21」

8、研究背景21.2研究意义41.3关键术语61.4研究范围61.5研究目标72研究思路和总体方案83主体93.1研究现状93.1.1国际/国内视频标准中的技术需求描述

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