邵林[1]2004年在《基于H.264的编码模型及速率控制的研究》文中研究表明随着计算机网络技术和无线通信技术的飞速发展,多媒体业务的需求在不断增加,视频编码技术随之成为通信领域日益关注的焦点和应用的瓶颈。视频编码技术的研究主要包括两个部分:信源模型的建立和编码模式的选择。前者研究信源的统计特性,制定视频编码标准,提供高效的编码工具;后者在前者的基础上为不同视频序列选择最佳的编码方式。作者研究工作的重点是后者。本文在国家863重大攻关项目——“数字视音频编码、传输、测试与应用示范系统”(项目编号:2002AA119010)的资助下,对H.264的编码模型和速率控制算法进行了深入的研究。H.264是ITU和MPEG组织在2003年3月推出的最新视频编码标准。本文首先讨论了H.264系统组成、正交变换、帧内预测、帧间预测、熵编码和方块滤波等关键技术,然后重点分析了H.264中的量化技术和变换技术。通过对大量实验数据的分析,提出了一种基于有效比特位的编码模型。该模型能够准确地描述实际编码的结果,同时本文证明了该模型与理论分析的一致性。H.264采用的率失真优化技术,能够有效的提高编码器的性能。本文对率失真优化技术与速率控制的关系进行了深入的研究,分析了两者的闭环关系和率失真优化技术的速率控制功能。在此基础上提出了一种简化的两层结构的速率控制算法,并通过实验验证了该算法的可行性。在以上研究的基础上,本文给出了一种基于有效比特位编码模型和率失真优化技术的速率控制算法。在H.264上的测试结果验证了新算法的可行性。本文最后介绍了视频会议系统的设计与实现,以作者参与开发的华中科技大学管理学院协同商务系统为例,详细讨论了关键的网络传输技术和视频处理技术。
孙振宇[2]2007年在《基于H.264的视频实时传输系统的研究与实现》文中提出近年来随着多媒体技术、计算机技术和网络技术的不断发展,使视频的实时传输得到了广泛的应用。视频实时传输中庞大的数据量、对实时性的高要求和目前的网络带宽不足之间的矛盾是视频实时传输中关键问题所在,如何解决这一问题成为目前广泛研究的课题。针对视频实时传输的这些特性,本文研究和实现了一个基于H.264的在Internet上进行视频实时传输的系统。H.264是新一代视频压缩编码标准,在保证更高的编码效率的同时提供了很好的质量保证,是当前最高效的视频压缩算法。本文在采用H.264编码的基础上,选择了适合流媒体传输的RTP/RTCP协议以及DirectShow开发平台来构建整个系统。重点阐述了根据RTP/RTCP反馈信息来进行源端的速率自适应调节,使其能在不同的网络状况下较好地实现视频的实时传输,并对系统设计实现中的关键问题给出了详细的解决方案。最后在VC下对软件系统进行了具体的开发实现,相关实验证明了系统的有效,并对论文进行了总结,对未来的研究和进一步开发工作进行了展望。
陈建乐[3]2006年在《多视点视频编码方法的研究》文中研究指明为满足视频场景自然和真实再现需求，具有3D视觉功能的多视点视频技术正越来越受到学术界和工业界的重视，并成为近年来视频研究的热点之一。多视点视频蕴涵了景物的深度信息，在自然场景的表征上更具真实感，在3D电视、自由视点电视、具有临场感的可视会议及虚拟现实等领域展现了广阔的应用前景。然而多视点视频具有巨大的数据量，存贮和传输十分困难，必须对其进行高效的压缩。在多视点视频中，除了各个视频流内具有很强的空间和时间相关性，各视点之间也具有一定的交叉相关性，如何有效地利用这些相关性是提高多视点视频编码效率的关键。为提高多视点视频的压缩效率，本文在多视点视频编码的预测框架、运动与视差矢量的预测、基于颜色差异补偿的视差预测编码以及码率控制等方面进行了研究。本文首先分析了多视点视频中视差预测特性和各种相关性的相对大小，在此基础上，提出了基于H.264的多视点视频编码方案，使用H.264的帧内方向预测和帧间多模式预测解除多视点视频的空间相关性、时间相关性和交叉相关性。在视差预测中引入全局视差预测编码模式，并将其集成到H.264的多模式预测编码中，提高了压缩效率：为减少编码视差矢量和运动矢量所需的比特数，提出了改进的视差矢量和运动矢量预测方法，该方法除了利用视差矢量和运动矢量的空间相关性，还利用了它们在相邻视点或相邻时刻的对应关系。另外，本文还提出了一种基于分层结构的视差预测框架，使多视点视频码流具有“视点可分级”、“视点随机访问”和“部分视点解码”的功能。在多视点视频中，由于各摄像机所处方位不同的影响，接收到的光线强度存在差异，同时各摄像机的增益、电平等也不能保证完全一致，导致实际获得的多视点视频图像之间存在着颜色(包括亮度和色差信号)差别，从而严重影响多视点视频的压缩性能。为进一步提高多视点视频的压缩效率，本文深入研究了基于颜色差异补偿的视差预测编码。在分析了不同视点图像之间的颜色差异基础上，对其进行建模，然后根据对模型的简化程度，提出和实现了多种基于颜色差异补偿的视差预测编码方法：全局线性颜色差异补偿、全局非线性颜色差异补偿、局部颜色差异补偿、全局与局部自适应的颜色差异补偿。实验结果验证了本文的颜色差异补偿方法明显改善了视差预测，提高了多视点视频的压缩效率。码率控制是视频编码中非常重要的技术之一，它是任何视频编码都不能回避的问题。对于单视点视频编码，由于传统的多通道VBR码率控制算法计算复杂度高，不适用于实时视频应用，本文提出了一种低复杂度的单通道VBR码率控制算法。该算法根据图像复杂度来分配当前图像的目标比特数，算法中的模型参数随输入视频自适应更新，适应了视频的场景变化。实验结果表明，该算法在满足码率条件下可获得相对稳定的视频质量。目前，对多视点视频编码码率控制的研究尚未深入，本文提出了一种适合本文多视点视频编码方案的码率控制算法。该算法根据每个视点图像的编码复杂度来分配图像的目标编码比特数；另外该算法为每个视点的图像建立了独立的二次信源模型，能够精确控制每个视点的实际编码比特数。实验结果表明，该算法能够有效地控制多视点视频的码率，同时获得了较高的编码效率。
黄振华[4]2008年在《基于H.264的嵌入式实时视频采集与传输系统的设计与实现》文中研究指明随着通信和多媒体技术的飞速发展,高质量的视频传输已逐步取代传统的语音和文字信息成为数字通信网络的主要拓展业务之一;微电子技术和嵌入式操作系统的不断发展,为数字网络通信中的多媒体化视频终端创造了有利条件,嵌入式技术与网络、通信和多媒体技术的相互融合将成为数字视频通信领域的发展趋势。由于嵌入式数字通信系统的传输带宽有限,以往的视频压缩编码技术非常不利于实时传输高质量的现场视频。为了以尽可能低的带宽传输高质量的视频图像,ITU-T视频编码专家组(VCEG)和ISO╱IEC活动图像专家组(MPEG)组成的联合视频专家组(JVT)颁布了新一代的视频压缩编码标准H.264/AVC。H.264标准引入了一系列先进的视频压缩编码关键技术来有效地提升编码效率,但同时也加大了编码计算的复杂度,成为H.264在嵌入式视频应用中的主要制约因素。因此,对在嵌入式设备上高效地实现大运算量、高复杂度的H.264视频压缩编码的研究极具挑战性。目前,基于嵌入式的H.264实时视频通信系统解决方案仍处于探索阶段。本文旨在利用H.264视频压缩编码标准在嵌入式平台上进行实时视频通信系统终端的研究开发。论文中采用基于PXA270微处理器的Liod开发平台,将嵌入式Linux技术与H.264视频通信技术相结合,提供了一个基于嵌入式视频服务器的H.264实时视频采集与网络传输系统的方案模型,对实际嵌入式视频通信系统的设计开发,具有借鉴意义和实用价值。论文的主要工作和创新点表现在以下几个方面:1.深入研究了嵌入式Linux开发技术,建立了基于Liod开发板的嵌入式Linux开发平台,包括交叉编译环境的搭建、Bootloader设计、Linux 2.6.22.6内核移植、设备驱动开发以及基于Busybox的根文件系统的构建。2.研究了基于Video4Linux的实时视频采集技术,包括USB摄像头驱动程序设计和实时视频采集应用程序设计。3.提出了面向应用的嵌入式实时视频H.264压缩编码方案,并研究了基于嵌入式处理器体系架构的多媒体程序优化方法,对x264开源编码器进行了编译级和代码级优化,达到了实时应用要求。4.研究了基于IP网络的H.264视频传输技术,设计了视频通信终端的Server/Client服务程序,实现了基于VLC的嵌入式实时视频采集与传输系统模型。
廖顺和[5]2008年在《H.264在城市轨道交通视频监控中码率控制的研究》文中指出城市轨道交通视频监控是城市公共安全领域的重要保障手段,也是视频监控领域的一个研究热点。随着软硬件技术的不断进步,视频采样技术、视频压缩编码技术和视频传输技术的发展,城市轨道交通视频监控技术也得到了长足进步。H.264是国际标准化组织(ISO)和国际电信联盟(ITU)共同制定的新一代视频编码标准,它采用了一系列的新技术,显着的提高了编码效率,成为近年来最为高效的视频压缩编码标准。为了在有限的网络带宽、延时和缓存下取得较好的图像质量,必须采用适当的策略来控制编码器,将编码器的码率输出控制在一定的范围内,码率控制技术随之成为视频编码的关键技术之一,也是实现城市轨道交通视频监控高质量和高实时性要求的解决方法。本文在探讨了城市轨道交通视频监控的发展现状后对于其所涉及到的关键技术进行了研究,重点介绍了视频压缩编码技术中的H.264编码标准,深入分析了码率控制的基本原理,讨论了视频编码中产生码率波动的原因,介绍并总结了当前主流编码标准的码率控制算法,其中对H.264的码率控制算法进行了详细分析,对GOP层、帧层和基本单元层叁个层次的码率控制进行分析,完全剖析了H.264码率控制算法的原理和步骤。在现有的H.264码率控制技术研究成果的基础上,结合城市轨道交通视频监控的实际需求,本文提出了一种基于线性回归的H.264码率控制算法。该算法利用线性回归的思想建立了QP－PSNR的线性模型和R－ρ－Eρ－EQP－QP线性模型,可以为视频序列中的工帧和P帧快速的计算出更为精确的量化参数QP,大大简化了计算的复杂度,克服了现有H.264码率控制算法在运算效率上的不足,实现更为有效的码率控制。实验结果表明,与现有的两种H.264码率控制算法相比,基于线性回归的算法在码率错误估计、视频质量和缓冲区占有率等方面都凸现出优势,满足轨道交通视频监控中的高质量和高实时性的要求。在以上的理论基础上,论文提出了城市轨道交通视频监控的总体设计方案,为轨道交通视频监控的实现给出了系统设计和设备分配的参考方案。结合方案设备选型实现了一个基于线性回归码率控制算法的视频监控系统,为城市轨道交通视频监控系统的研究实现做了有目的的尝试,以此证明方案的可行性和基于线性回归码率控制算法的有效性。
牛建民[6]2007年在《H.264视频压缩算法应用研究》文中研究表明ITU-T Rec．H．264|ISO／IEC 14496-10 AVC(简称H．264)是最新的视频编码国际标准，由ISO／IEC的运动图像专家组MPEG和ITU-T的视频编码专家组VCEG组成的联合视频小组JVT共同开发而成。H．264标准中包含了很多先进的视频压缩编码方法，与以前的视频编码标准相比有了明显的进步。在相同视觉感知质量的基础上，H．264的编码效率比MPEG-2提高了50％左右，并且有更好的网络友好性。本文主要完成了对H．264视频压缩算法的编码器的各个关键环节的分析，以及对H．264视频压缩算法的软件实现的研究，还有对H．264视频压缩算法的压缩性能的测试和分析。另外，本文研究了基于TI DSP DM642的视频编码试验板的设计与实现，分析了基于DM642的H．264压缩算法的优化方向和具体的优化措施，并在这个硬件平台上对编码算法的实现函数进行了详细测试，对其编码效率、实时性和编码后压缩图像的质量进行了评估。
曹珊[7]2012年在《自适应码率控制算法的研究》文中研究表明现代视频监控技术是一门集计算机技术、网络技术和多媒体技术于一体的综合技术,具有直观、方便、信息内容丰富等特性,逐渐成为现代化管理和检测的重要技术手段。3G网络的无线视频监控系统具有强大的无线网络传输功能,能够克服地理位置、布线成本和远距离监控等带来的问题。研究一种基于3G网络的嵌入式监控系统具有重要的应用意义。论文旨在研究基于RTP协议的H.264/AVC编码器的实时视频码率自适应控制方法,使之能够适应网络状态的变化。论文介绍了视频编码技术的发展。主要内容有H.264视频编码标准以及国内外的研究动态。根据无线信道的特点,选择了H.264中一些重要的容错机制,来保证视频数据在网络传输中的鲁棒性。深入分析了RTP的特点、内容,认为该协议非常适合在3G网络上的实时视频传输。实时传输协议RTP是一个基于传输层的协议,它提供端到端的实时数据传输服务,其中实时传输控制协议RTCP提供的控制功能有效的监控视频信息的传输。合理利用RTCP提供的控制机制并加上一些控制策略能更好的控制视频信息的传输,满足服务质量的要求。针对视频传输中的码率控制,论文提出了一种基于RTP端到端的视频传输控制策略。该方法可以使发送端的视频传输速率自适应网络状态的变化,并减少网络的拥塞。
李素钧[8]2016年在《基于TMS320C6678的H.264图像压缩编码技术研究》文中认为图像是人们获取信息最直观、最重要的来源。随着工业控制、航天等领域对图像质量要求的逐步提升以及图像传感器技术和处理器的发展,高帧频、高分辨率成像技术有了快速的发展,且应用也越来越广泛。高帧频、高分辨率成像技术会产生大量的图像数据,为了在有限的带宽内实时获取图像信息,需对图像实时压缩,因此图像的实时压缩成为研究的重点。对于这个问题,本文通过对H.264图像编码标准和多核DSP的研究,以x264开源代码为基础,在TMS320C6678上展开H.264并行编码以及相应优化技术的研究。首先,论文阐述了图像压缩标准和图像压缩实现技术现状,从多种压缩标准和实现技术中选取x264开源代码加多核DSP模式实现H.264标准的图像压缩。其次,介绍了TMS320C6678的硬件结构、软件编程结构、核间通信模型、并行调度方案以及多核加载模式,为后面x264代码的并行与优化以及压缩平台上电自起奠定了基础。然后,对H.264图像压缩标准以及并行算法相关知识展开说明。从图片组、帧、片以及宏块四个层次对H.264的并行压缩编码技术进行了分析,通过对比选取Slice级为并行编码模型。最后结合x264开源代码特点在TMS320C6678平台上实现了H.264标准的图像编码,主要做的工作包括:编写上位机软件,用于向压缩平台发送图像数据与接收压缩数据;修改x264源码使其符合CCS编译规则,调整内存布局,在DSP上初步实现H.264图像压缩编码;采用动态Slice划分和静态Slice划分算法将一帧图像划分为若干片,利用OpenMP并行调度方案,将划分后的Slice分配到C6678的core0-core6实现编码器的Slice级并行;采用项目级优化、内联函数嵌入、软件流水等方式对编码器进行优化,提高编码速率。通过对编码器并行化与优化处理前后编码速率的比较,基于TMS320C6678平台的编码速率由3.30帧/秒提升到159.98帧/秒。由此可以看出对编码器的片级并行处理与后续优化有效的提升了编码速率。
曾姝华[9]2012年在《基于H.264的3G网络视频图像自适应传输》文中认为近年来,嵌入式视频监控的广泛普及对社会各行各业的安全防范起到了不可或缺的作用。随着对监控需求的增加,有线嵌入式监控系统布控范围受到局限,不能满足特殊监控场合的弊病也暴露了出来。这主要是因为,传统视频监控数据量过大,不适宜在无线网络中传输。在目前国内3G网络成熟运营的市场条件下,利用无线网络传送视频数据已经成为了可能。H.264作为新一代的视频压缩编码标准,采用了多模式的的帧内预测、整数变换与量化、基于上下文自适应的嫡编码、多参考帧的预测、高精度亚像素预测、去块滤波器以及抗误码力等技术,使得视频压缩的码率得以大幅降低,非常适合作为基于无线传输的视频压缩编码方案。考虑到监控对于实时性的高要求而无线信道本身存在带宽有限、带宽波动,误码率高等情况,源端采集的原始视频序列若不经过有效的码率控制,根本无法满足无线信道中实时传输的需要。另一方面由于无线信道的不稳定性,监测信道质量反馈参数也被认为是视频编码模式选择的一个重要指标。为了在恶劣的无线信道环境中能够为达到良好的视频传输质量,本文提出了一种自适应码率控制的方法,通过探测无线信道的反馈的信道参数,判定网络状态及编码端缓冲区满溢程度,利用二次率失真法计算出Lagrangian代价函数,自适应调节编码参数而实现输出码率的控制,利于视频的平滑传输。最后通过实测数据分析优化后的方法对视频主观质量,率失真以及压缩比的影响。
刘广[10]2008年在《视频监控系统中的流媒体QoS技术研究》文中认为随着计算机网络、流媒体技术的发展及相关协议标准的成熟,基于网络的视频监控系统正成为蓬勃发展的一种新的网络多媒体典型应用。采用流媒体技术的视频监控系统具有视频的数字化、系统的网络化、应用的多媒体化、控制的智能化等特点,是现代流媒体传输技术与视频监控技术的有机结合。通过它,用户可以经过网络进行实时的远程监控和及时的管理。流媒体传输所面临的关键问题在于如何提高流媒体实时数据的压缩比、如何提高实时传输技术,从而能够提高传输系统的服务质量。然而,传输网络是一个时变的信道,使得我们需要面对怎样根据通过网络自适应控制传输实时流数据,提高流媒体实时传输质量这个问题。视频编解码是流媒体传输中的一个重要技术。数字视频数据量一般较大,而传输网络的带宽却往往有限,所以我们需要选择合适的编解码标准以便能够在尽可能低的码率下获得尽可能好的图像质量。流媒体数据传输时所需要的带宽较大,因此传输网络上常常会出现拥塞的现象,这将直接导致流媒体数据的大量丢失。需要选择合适的传输协议来传输流媒体数据,同时要采用一定的拥塞控制机制来保证流媒体传输的服务质量。基于以上几个问题的分析,在论文中设计了一个具有QoS保证的、适合实时多媒体数据传输的传输系统。该传输系统主要由网络状况判断算法和自适应网络传输控制算法组成。传输系统通过对数据包的丢包率来判断网络的状况,再根据网络的状况来进行发送端的速率调整,具有一定的自适应性。最后,我们把该传输系统应用到视频监控系统上,设计了相应的系统体系结构和软件框架模型。通过实验验证了该传输方案的可行性。
参考文献：
[1]. 基于H.264的编码模型及速率控制的研究[D]. 邵林. 华中科技大学. 2004
[2]. 基于H.264的视频实时传输系统的研究与实现[D]. 孙振宇. 南京理工大学. 2007
[3]. 多视点视频编码方法的研究[D]. 陈建乐. 浙江大学. 2006
[4]. 基于H.264的嵌入式实时视频采集与传输系统的设计与实现[D]. 黄振华. 华东师范大学. 2008
[5]. H.264在城市轨道交通视频监控中码率控制的研究[D]. 廖顺和. 东华大学. 2008
[6]. H.264视频压缩算法应用研究[D]. 牛建民. 同济大学. 2007
[7]. 自适应码率控制算法的研究[D]. 曹珊. 内蒙古大学. 2012
[8]. 基于TMS320C6678的H.264图像压缩编码技术研究[D]. 李素钧. 中国科学院研究生院(光电技术研究所). 2016
[9]. 基于H.264的3G网络视频图像自适应传输[D]. 曾姝华. 内蒙古大学. 2012
[10]. 视频监控系统中的流媒体QoS技术研究[D]. 刘广. 武汉理工大学. 2008
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