刘达富[1]2003年在《JVT标准中基于无等待ARQ的视频差错掩盖技术研究》文中提出采用运动补偿预测及可变长编码的压缩视频数据，在极易发生干扰的网络环境中传输时，信道传输差错对压缩编码图像质量影响很大，有时甚至会导致整个视频通信完全失效。解决这一问题的视频差错恢复和掩盖技术因而正成为当前视频压缩及通信领域中十分关键、活跃的前沿技术。本论文以新一代视频压缩标准JVT(Joint Video Team)测试模型JM1.4为基础，重点研究了视频差错恢复和掩盖技术，其中包括解码器端差错掩盖技术和基于编码器／解码器交互的无等待ARQ技术。 本文内容安排如下： 第一章简要介绍了视频压缩带来的问题及相应的解决办法； 第二章和第叁章分别详细介绍了JVT视频编码标准中引进的新算法及目前视频差错恢复和掩盖技术的内容、方法和发展现状。这些知识是进行本论文研究的基础； 第四章重点研究解码器端差错掩盖技术，并针对目前差错掩盖技术本身存在的一些不足，引入了边框匹配SM、预处理PREP和运动向量外插MVE，提出了搜索SEARCH等相应的改进算法；然后以JM1.4为实验平台，实现并测试了这些改进算法。实验结果表明，各改进算法能不同程度地提高和改善重建图像的峰值信噪比(PSNR)和主观质量； 第五章研究、实现并测试了基于JVT视频编码标准的无等待ARQ技术。测试结果表明：本文实现的无等待ARQ算法相对于传统的ARQ技术和差错掩盖技术而言，能在不影响解码器端重建图像正常回放的情况下，阻止差错的扩散，实现图像的完全彻底恢复。
徐滨海[2]2011年在《基于H.264的视频差错控制技术研究》文中研究说明新一代视频压缩编码标准H.264/AVC通过采用新技术提高了编码效率,具有更好的网络亲和性、更好的图像质量及很强的抗误码能力。视频通信正逐步成为通信的主要业务之一,但由于高效压缩编码和信道中大量的随机误码和突发误码,使得视频流在传输过程中容易产生误码丢失数据,而且有误码扩散,导致视频通信质量严重下降。因此需要采取有效的差错处理机制,差错控制技术也成为视频通信的关键技术。由于信道本身的差错及延时特性,传输中误码的产生是不可避免的,而高效压缩后的视频数据对误码非常敏感,因此有必要采用相应的措施提高视频数据的抗误码能力。本文在对H.264标准进行分析的基础上,重点研究了视频传输中的数据嵌入和错误隐藏技术。主要完成的工作有：对差错控制技术进行了较为深入的研究,对前向差错控制和后向差错控制进行了分析比较。对H.264/AVC的抗误码工具进行了深入研究,对不同的抗误码工具如参数集、数据分割、FMO进行了说明；分析了参考软件JM的编解码框架；在研究国内外大量资料的基础上,设计一种基于重要信息嵌入并结合错误隐藏的误码解决方案,对算法的理论基础及实现原理进行介绍,基于JM86用C语言实现；通过搭建的传输实验平台对改进方案和原方案进行了对比测试,整理测试结果并进行分析。根据测试结果可以看出,在不大幅增加算法复杂度的前提下,本文的改进方案取得了较好的视觉效果,PSNR平均提高0.35-0.65dB,在不增加信道的传输负担下对改善视频解码质量有较好的效果。
周洋[3]2013年在《面向叁维视频传输的差错控制技术研究》文中研究说明叁维视频能提供真实感和交互性，可应用在自由视点视频、叁维电视、沉浸式视频会议及视频监控等系统中。然而，通过易错信道传输叁维视频数据会不可避免地出现帧丢失或部分片丢失，因此如何设计有效的差错控制技术是叁维视频系统设计中最受关注的研究内容之一。本文重点研究如何利用双/多视点视频中存在的视点间相关性、同一视点内时域和空域相关性，并结合叁维视频图像的内容特征进行高效的叁维视频错误隐藏。本论文的主要工作如下：(1)提出了基于块活力度的立体视频错误隐藏方法。该方法设计了时域运动活力度、时域运动补偿活力度、视点间视差活力度和视点间视差补偿活力度四个参数来表征立体视频同一视点图像间的运动和纹理复杂度以及同一时刻左右视点图像间的视差和纹理复杂度。在错误隐藏过程中，算法根据时域运动活力度的大小来选择恰当的运动补偿法进行运动补偿预测块的错误掩盖；根据视差活力度的大小来选择恰当的视差补偿法进行视差补偿块的错误掩盖，从而使错误隐藏算法能根据视频图像的内容灵活地调整错误隐藏策略，在隐藏质量和算法复杂度之间达到了较好的平衡。(2)提出了基于图像区域的立体视频错误隐藏方法。根据视频编码中丢失块周围各宏块预测模式类型的不同，将图像块划分成平滑区域、规则运动区域、以及不规则运动或纹理丰富区域，然后分别采用直接拷贝、四分之一像素运动补偿和视差补偿、权重可调的双向插值法对不同的出错区域进行错误掩盖。实验结果表明修复的图像与原始图像具有良好的相似度，特别是对图像中的不规则运动或边缘纹理区域也取得了良好的主观质量，解决了传统错误隐藏算法不能有效地修复图像中存在复杂运动或边缘纹理丰富区域的问题。(3)提出了一种基于相关性分析的双目视频B帧整帧丢失分级错误隐藏方法。该方法面向分层B帧(Hierarchical B Picture, HBP)预测结构下的立体视频流，与先前方法的区别主要如下：1)对B帧的重要性等级进行划分，将丢失的B帧分为核心帧丢失、次核心帧丢失和普通帧丢失，避免了对解码中起不同作用的丢失B帧采用单一方法进行差错掩盖的缺陷；2)对多视点视频序列的运动矢量和视差矢量的相关性进行了分析，并将经视差补偿后的相应块的运动矢量作为丢失块的运动矢量估计值，提高了运动矢量估计的准确性；3)利用图像运动特征和分析得到的相关性大小对丢失帧进行区域划分，根据其区域特征采用不同的错误隐藏策略进行错误修复，提高了修复后图像的总体质量。此外，针对核心B帧丢失，提出了一种基于帧差相关性的立体视频错误隐藏方法。(4)提出了一个多视点视频分级错误隐藏技术框架。该框架可以对多视点视频各视点各帧图像的重要性等级进行划分，并对不同等级的出错图像采用不同的错误隐藏方法进行差错掩盖。针对基于HBP预测结构的多视频视频中的I帧出错，提出了一种基于区域划分的错误隐藏方法。该方法中利用时域帧差信息对丢失块进行区域划分，对帧差值小的平滑丢失块采用直接拷贝法，对帧差值大的运动剧烈或边缘信息丰富的丢失块采用多方向插值法。实验结果表明该方法较好地保留了I帧图像的边缘信息，相较于H.264校验模型中的双线性插值法，在宏块丢失率为20%的条件下，对于第0视点和第2视点序列最高能达到1.76dB和1.77dB的平均峰值信噪比(PSNR)增益。(5)提出了一种高容错立体视频编码方案，改善了立体视频流传输的抗差错性能。
赵安邦[4]2007年在《稳健视频编码与传输技术研究》文中研究指明“十五”国家专项“智能多媒体通信终端”要求在不同信道条件下可靠传输视频等多媒体信息,“十一五”国家专项“新型高效率高清晰视频编解码技术”要求进一步提高视频传输的有效性和可靠性。目前专用无线通信网络带宽较窄、时变性大且差错率高,要求视频编码器具有更高的压缩效率、可伸缩性和抗差错能力。正是结合国家专项,根据通信网络的异构性以及时变性的特点选择最新H.264/AVC以及SVC标准作为研究对象,从提高适配信道能力、传输效率以及抗差错性能等方面着手对稳健视频编码与传输技术进行了深入研究。针对可伸缩视频编码的传输问题进行认真的研究,提出了一套简单易行的细粒度可伸缩视频流传输调度方案,该方案可以很好解决由于网络带宽的起伏所产生的视频质量起伏问题,且可以很好的控制延迟时间。在文中还给出了更加贴近人的主观评价的客观评价标准。提出了一种基于加权平均的多描述视频编码方案,接收端同时收到两路视频时,根据接收到的边信息恢复出高质量的重建视频。本论文还讨论了编码器不提供编码质量的情况下,解码端进行编码质量估计时的整体性能。针对视频传输中出现整帧丢失情况,给出了一个简单易行的整帧丢失误码掩盖方案。本论文将可伸缩视频编码方案与多描述视频编码方案相结合,提出了一种基于FGS的加权平均多描述视频编码方案。在给定的实验条件下,加权平均最多可以获得相对简单平均3dB以上的增益。提出一种基于残差补偿的视频多描述编码方案。在视频编码过程中将每一帧的残差补偿到原始序列上,然后再对补偿后的序列进行正常编码,在接收端进行平均,就可得到较好的视频质量,其冗余度在10%-20%左右。提出了一种感兴趣区域优先传输的可伸缩视频编码传输方法。感兴趣区域是在编码时进行缺省设定或者由接收端的用户自由选择,该方法使得接收端用户感兴趣区域更加的清晰,从而提高视频的主观质量。部分研究成果已经在军用多媒体通信中得到了验证,为在野战环境下实现稳定的视频通信创造了条件。
范晨[5]2003年在《视频容错编码与传输技术的研究》文中研究说明由于视频业务误码敏感度高并且有实时性要求，这与无线信道相对较窄的带宽和较高误码率形成了尖锐的矛盾。因此，要在无线信道上开展视频业务，必须在保证视频编码压缩效率的同时，提高视频编码的容错性能。由于该问题极具挑战性，因此成为近年来通信领域内的一个研究热点。针对主流的DCT变换结合运动补偿的视频编码框架，论文从提高其容错性能入手，同时兼顾压缩效率和运算复杂度的要求，重点进行了以下几个方面的研究。为了抑制视频编码在空间方向的误码扩散，提出了针对变长熵编码的信源信道联合卷积编码算法。该算法借助系统卷积码的结构，在不增加编码开销的前提下，实现了对变长熵编码码流的逐比特的非等重保护，从而有效抑制了误码扩散。他人这方面的工作主要集中在通过增加冗余提高变长码本身的容错性能，和提高变长码译码算法的鲁棒性上。因此，该算法为解决变长码误码扩散问题提供了全新的思路，具有重要的理论意义。同时，为了克服视频编码在时间方向的误差扩散，提出了基于棋盘插值的多描述视频编码框架。在此框架内时间方向的误差扩散可以通过两个步骤得到有效的控制。第一步是通过增加冗余来降低可能出现的编解码器不匹配的程度，第二步是通过反馈来消除残余误差的积累效应。实验结果证实，在误比特率为1×10－4时，通过以上两个步骤，时间方向的误差扩散得到了非常有效的控制。另外，论文对图像遭遇误码之后的修复算法进行了重点研究，用于提高出错后重建图像的主观视觉效果。对于分块DCT编码，提出了一个基于掩模插值的图像块修复算法。考虑到人眼对于物体边缘信息比较敏感，该算法利用相邻图像块之间的相关性，对受损图像块的边缘位置与走向进行估计，然后选择合适的方向进行插值修复。与运算复杂度相当的同类算法相比，该算法的修复图像质量无论在客观评价准则和主观评价准则上都有一定的提高。针对小波变换编码，论文提出了自适应DWT技术，它能够在一定程度上抑制高频子带丢失之后重建图像中物体边缘附近的波纹效应。最后，论文还研究了针对恶劣无线信道的链路层技术，包括自适应纠错与帧同步，并提出了基于最大后验概率的帧同步判决算法，大大提高了存在滑码时<WP=6>同步判决的可靠度，从而显着改善了链路层的吞吐率。这部分内容与前面的视频容错编码算法共同构成了一个完整的高鲁棒性的无线视频传输解决方案。论文的部分成果已经应用于军工项目“多功能终端”之中，首次在军用无线综合业务数字网上实现了语音、视频和数据的多业务综合通信，能够在高误码信道上提供稳健可靠的通信质量。该设备已通过正样鉴定，开始投入生产。
参考文献：
[1]. JVT标准中基于无等待ARQ的视频差错掩盖技术研究[D]. 刘达富. 西南交通大学. 2003
[2]. 基于H.264的视频差错控制技术研究[D]. 徐滨海. 北京邮电大学. 2011
[3]. 面向叁维视频传输的差错控制技术研究[D]. 周洋. 宁波大学. 2013
[4]. 稳健视频编码与传输技术研究[D]. 赵安邦. 清华大学. 2007
[5]. 视频容错编码与传输技术的研究[D]. 范晨. 清华大学. 2003