导读:本文包含了码率分配论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:分配,视点,视频,无源,深度,误码率,模型。
码率分配论文文献综述
朱丽莎,王国中,滕国伟,杨郑龙,张立亮[1]（2019）在《基于深度学习的视频多目标码率分配策略》一文中研究指出在高效视频编码(HEVC)中,最新的λ域码率控制方案自适应地对每个像素分配比特数,在自适应分配比特数的过程中,不考虑目标对象的编码质量。针对该问题提出了基于深度学习的视频多目标码率分配方案。在该方案中,首先采用目标检测算法SSD来检测识别编码视频中的多目标对象,获取对象信息。然后在帧级码率分配过程中,根据帧间差异,采用自适应比特比率,为每帧视频分配合理的比特数。最后,以更小的量化参数(QP)来提升目标对象编码质量。实验结果表明,与HM16.9相比,改进的算法在码控精度几乎不变的情况下,对全局的平均质量提升0.15 dB,目标区域的质量提升0.35 dB。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年02期）
杨郑龙,王国中,朱林林[2]（2019）在《基于空-时域视觉敏感度的码率分配算法》一文中研究指出新一代高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)标准中,λ域的码率控制采用自适应码率分配策略,其主要根据前一参考帧对应参考单元的码控参数来调整当前编码单元的码率分配参数。但是,这种码率分配策略下的编码结果不适合于人类视觉特性。提出一种基于空-时域视觉敏感度的码率分配策略,采用一种恰可感知失真JND(Just Noticeable Difference)模型来获取一帧图像空域上的最大视觉失真值。通过对最大失真值计算,得到每个编码树单元CTU(Coding Tree Unit)空域敏感度权重。利用相邻帧在时域上的变化,获取帧级的码率分配比例。根据帧间变化得到自下而上的视觉关注度,从而计算出每个编码树单元在时域上的敏感度权重。结合空域与时域的视觉敏感度,获得基于空-时域的码率分配权重,将码率按照视觉特性合理的分配到每个编码树单元。实验结果显示,该算法可以有效提高码控的主观质量,同时降低码率波动。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年01期）
付华勇[3]（2018）在《基于DASH的流媒体传输系统中带宽分配与码率自适应算法研究》一文中研究指出随着移动互联设备(智能手机、平板电脑)和视频应用(视频分享、视频聊天、视频广播)的大量出现,视频用户急剧增多。由于网络带宽的限制,保证视频用户的体验质量(QoE)是视频传输系统面临的巨大挑战。本文基于MPEG制定的动态自适应流媒体传输标准(MPEG-DASH),提出了增强用户体验质量的服务器端带宽分配算法和用户端码率自适应请求算法。视频流媒体数据量大,占据大量带宽,给网络服务提供商带来巨大压力。具有高速率传输能力的长期演进(LTE)网络可以支持大数据量的流媒体传输,在视频传输中扮演着越来越重要的角色。在LTE网络中,一个基站可以同时服务多个用户,因此,如何将有限的无线带宽资源在多用户间进行有效分配进而提高用户体验质量是LTE网络视频传输中面临的重要挑战。另外,在基于HTTP的流媒体传输标准DASH中,用户端可以根据自定义的码率请求策略,向视频服务器请求视频内容,对视频用户体验质量产生重要影响。本文从DASH视频传输系统的服务器端和用户端两个方向出发,研究了服务器端的带宽分配算法和用户端的码率自适应请求算法。本文首先提出了基于端到端失真的多用户带宽分配算法,以提高DASH流媒体系统实时传输性能。我们将LTE网络中的吞吐量看作影响丢包率和传输失真的自变量,首次建立以吞吐量为自变量的端到端传输失真模型。然后,将多用户带宽分配问题建模为凸优化问题,并通过KKT条件求解。仿真结果验证了提出的分配策略的有效性。在不同带宽利用率下,提出的方法的率失真性能优于均分带宽的分配方法并且接近穷举搜索方法的性能。其次,在基于DASH的流媒体系统中,本文利用非合作博弈理论,提出用户端码率自适应请求算法,在服务器的出口带宽限制下最大化用户体验质量,同时保证用户间的公平。提出的方法不需要代理服务器,降低了系统复杂度。具体来讲,我们考虑了接收视频的质量、目标缓存长度、用户累积的缓存长度等因素,建立了用户体验质量模型。然后,多用户码率请求问题建模成非合作码率竞争博弈,博弈的目标是最大化所有用户的体验质量。我们证明了此博弈存在纳什均衡(NE),给出了求解纳什均衡的分布式迭代算法,并分析了迭代算法的稳定性。在仿真环境和实际环境下的实验结果都表明提出的算法可以帮助用户获得比其他请求算法更好的体验质量,并且所有用户的实际缓存长度围绕目标缓存波动,没有播放中断。(本文来源于《山东大学》期刊2018-05-15）
王康,兰旭光,李翔伟[4]（2018）在《基于自适应码率分配的压缩传感深度视频编码方法》一文中研究指出压缩传感深度视频(CSDV)是由深度视频经过压缩得到,它的冗余信息仍然巨大,由此,文中提出基于高斯混合模型和边缘码率分配的深度视频编码方法.在时域方向上,使用压缩传感,压缩八帧深度视频,得到一帧CSDV图像.为了减小量化的计算复杂度,将一帧CSDV图像分割成一系列大小相同且互不重合的视频块,使用Canny算子作为边界提取工具提取视频块的边界.根据每个视频块中非零像素所占的百分比,给不同的视频块分配不同的比特数.在模型中,使用高斯混合模型建模这些视频块,用于设计乘积矢量量化器,再使用乘积矢量量化器量化这些视频块.(本文来源于《模式识别与人工智能》期刊2018年04期）
毛俊智[5]（2018）在《考虑电源分配网络的高速链路误码率分析》一文中研究指出随着高速电路系统的不断发展,芯片的集成度越来越高,信号传输速度越来越快,无源链路和电源分配网络上的电源噪声对信号传输质量的影响日益严重。如何在设计初期预测系统的性能并指导工程设计已成为信号完整性的重要研究内容。工程师一般通过眼图来评估系统性能,但是传统的最坏眼图分析法费时费力,可能造成过量设计。相比之下,误码率眼图分析法简洁高效,更适合用于DDR4等高速链路系统的性能分析。目前误码率眼图分析主要考虑无源链路的影响,业界很少有人将PDN噪声和无源链路协同仿真,分析二者共同影响下的链路误码率。本论文基于DDR4并行高速链路提出了一种快速仿真全链路误码率眼图的方法,分析了无源链路和PDN噪声对信号传输的影响。本论文首先搭建了DDR仿真实验平台。其次分别计算无源链路和PDN噪声对传输信号的影响。DDR4无源链路的影响主要包括链路的码间干扰和串扰。由SPICE仿真软件获得码间干扰及串扰的数据后,利用单位脉冲响应法和阶跃响应法求得码间干扰及串扰的概率分布。然后计算PDN噪声的概率分布。选取合适位数的伪随机码作为激励,在SPICE软件中仿真获得PDN噪声,用统计的方法计算出PDN噪声的概率分布。最后将码间干扰、串扰以及PDN噪声的概率分布卷积得到总的概率分布,由此计算误码率眼图。PDN噪声和无源链路协同仿真是本文的创新点。论文最后将这种考虑电源分配网络的高速链路误码率分析算法编译成可执行的BER_Tools软件,详细介绍了BER_Tools的界面及使用方法,并通过实例验证了算法的可行性。本算法与传统的眼图分析法相比,计算误码率眼图的速度更快,可以节省更多的时间,并且算法同时考虑了无源链路和电源分配网络的影响,对实际的工程开发有很大的指导意义。(本文来源于《西安电子科技大学》期刊2018-04-01）
王艳营,冯进玫,张文祥[6]（2018）在《大GOP下无反馈分布式视频编码中码率分配算法》一文中研究指出就编码端的复杂性而言,研究大GOP条件下的无反馈分布式视频编码更有实用性,而在无反馈分布式视频编码中,码率分配对系统整体的率失真性能有着至关重要的影响。为了进一步提高在大GOP条件下码率分配的准确性和系统的率失真性能,提出了一种基于位平面细化的码率分配算法。该算法在将混合更新生成边信息算法应用到分布式视频编码系统基础上,制定新的系统框架,再将位平面中的最重要位平面进一步细化并采用不同的码率估计公式来计算传输的校验位数目。实验结果表明,该算法与现有的算法相比,能够显着提高码率分配的准确性以及系统的率失真性能,且性能稳定,适用于不同运动强度的视频序列。(本文来源于《电子测量技术》期刊2018年04期）
丁婵娟[7]（2016）在《深空探测图像的信源信道编码及码率联合分配研究》一文中研究指出在深空探测中,图像信息能够直观、准确的反映未知深空特点,因此其高效而准确的回传是深空通信的核心任务之一。深空通信具有上下行链路资源非对称、通信链路实时多变、链路误码率极高等特点,因此对探测图像传输系统的设计提出了高要求,本文的研究重点即对图像传输系统的核心环节——信源压缩编码和信道编码方法进行深入研究。主要包括两方面,一是从现行的信源压缩编码模块与信道编码模块分离设计系统出发,分别考察、分析并对比了各模块代表性的编码方式,结合深空通信特点给出了优选建议;二是在此基础上,以尽可能提高图像的回传质量为目标,从联合信源信道编码的思想出发,研究了基于信源压缩码率和信道编码码率联合优化分配的传输方案。具体包括如下工作:简要介绍和分析了现行深空图像传输系统中信源压缩编码方式。之后对目前图像传输系统中常用的几种信源压缩编码方式进行深入研究并通过仿真进行性能对比,选择具有较低复杂度和高质量图像恢复能力的多级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees,SPIHT)编码算法作为深空图像传输系统中信源压缩编码方式。之后对传统深空信道编码技术中的LDPC(Low Density Parity Check)码和Arikan E于2009年提出的Polar码进行研究,通过仿真对比了二者的性能,选择理论上能达到香农限的Polar码作为深空图像传输系统中信道编码方式。传统深空通信图像传输系统采用信源信道分离编码传输方式,在系统总的传输码率一定的前提下,信源压缩编码码率和信道编码码率固定,不能随深空时变信道进行自适应调整,图像传输质量难以达到最优。本文从联合信源信道编码(Joint Source-Channel Coding,JSCC)的思想出发,创新性提出将信源压缩码率和信道编码码率联合优化分配、且能根据信道条件动态自适应调整码率的传输方法。更进一步,考虑到图像压缩输出码流的渐进伸缩性,所提方法中还设计了基于不等差错保护(Unequal Error Protect,UEP)的分段组合码率分配机制。以深空探测采集的标准图像作为传输对象,在同等条件下,分别对传统分离编码传输方案、基于UEP的传输方案、无UEP的码率联合分配传输方案和有UEP的码率联合分配方案进行了图像传输性能仿真与对比。仿真结果表明,在相同信道条件下,本文所提出的码率联合分配传输方案能取得更好的传输性能,其中有UEP的码率联合分配方案性能最优,相较传统分离编码传输系统在图像质量恢复上平均有3 dB-5dB的提升。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2016-12-01）
贺小旭[8]（2016）在《深度视频编码的比特分配及码率控制研究》一文中研究指出近年来,随着多媒体技术的发展以及用户体验需求的不断提升,3D视频因具有沉浸式视觉效果而获得了广泛的关注。然而,3D视频的大数据量对传输和存储提出了更高要求。多视点视频加深度(Multi-view Video Plus Depth,MVD)是最常用的3D视频格式之一。MVD视频在彩色视频的基础上,增加了反映场景深度信息的深度视频,需要研究高效的深度视频编码方法。比特分配和码率控制技术是视频编码的重要组成部分,根据不同编码标准和实际应用,研究者们提出了许多针对彩色视频的码率控制方法。由于深度视频与彩色视频的差异性,直接将彩色视频码率控制方法应用于深度视频无法满足高效编码的需求。因此,本文从深度视频特性出发,对深度视频编码的比特分配及码率控制进行了深入研究。论文工作主要包括以下两个方面:1)提出一种基于自适应R-λ模型的码率控制方法。首先,为了获得更加准确的深度视频比特分配方案,提出一种基于深度视频比特分布统计特性的比特分配算法。其次,考虑到深度图中不同的区域具有不同的特性,将深度图基于8×8的块分为对于绘制虚拟视点影响较大的区域(Interested Blocks for Virtual view rending,IBV)和对绘制虚拟视点影响较小的区域(Not Interested Blocks for Virtual view rending,NIBV)两种区域,并分别为两种区域构建不同的码率控制模型。然后,通过最优化问题求解,确定了IBV和NIBV的最优比特分配方案。最后,为了避免块效应、平滑深度视频的质量,通过自适应地调整拉格朗日乘子实现LCU(Largest Coding Unit)级的码率控制。实验结果表明,所提出的方法能有效提升绘制虚拟视点的质量。2)提出一种基于MV-HEVC的多视点深度视频比特分配算法。MV-HEVC引入了视点间预测的编码工具,非独立视点的编码参考独立视点的信息,因此独立视点的失真会传播到非独立视点,即存在视点间依赖性。为了提高编码效率,本文在构建非独立视点的RD(Rate-Distortion)模型时考虑视点间依赖性,对多视点深度视频进行更加合理的比特分配。首先,详细分析了深度视频视点间依赖性关系,并以此为基础提出了非独立视点的RD模型。然后,结合独立视点和非独立视点的RD模型,通过最优化问题求解,确定了独立视点和非独立视点的最优比特分配方案。实验结果表明,所提出算法能有效提高多视点深度视频的编码效率。(本文来源于《天津大学》期刊2016-11-01）
胡恒秋,郁梅[9]（2016）在《一种面向多视点视频通信的视点层码率分配方法》一文中研究指出针对叁维视频系统中的多视点视频编码码率分配问题,本文提出一种面向多视点视频通信的视点层码率分配方法。通过分析视点间码率分配比例与视点间相关性对应关系,并对多视点视频无码率控制下编码得到的基视点码率占比进行预测,建立了多视点视频基视点码率分配占比的计算模型,同时给出了非基视点的码率分配方案。结果表明,所提出方法与现有视点层固定比例分配码率的方法相比,多视点视频客观质量BD-PSNR(Bj ntegaard delta peak signal-to-noise rate)在视点数量为2和视点数量为3时分别平均提高了0.215d B和0.228d B,在有限的带宽下能够在提高多视点视频编码质量的基础上获得高效的编码效率。(本文来源于《数据通信》期刊2016年01期）
李维,杨付正,任鹏[10]（2015）在《考虑视频内容的H.265/HEVC帧层码率分配算法》一文中研究指出为了保证一定视频质量下编码器输出的码率符合给定的目标码率,提出一种考虑视频内容特性的H.265/HEVC帧层码率分配算法。首先从率失真理论分析的角度推导出影响输出码率的主要因素,然后根据视频编码原理,预测出帧内容复杂度参数,从而建立一种更有效的帧层码率分配算法。实验结果表明,所提算法可以使帧层目标码率与编码码率保持更好的一致性,且重构视频质量平均提高了0.103 d B。(本文来源于《通信学报》期刊2015年09期）
码率分配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
新一代高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)标准中,λ域的码率控制采用自适应码率分配策略,其主要根据前一参考帧对应参考单元的码控参数来调整当前编码单元的码率分配参数。但是,这种码率分配策略下的编码结果不适合于人类视觉特性。提出一种基于空-时域视觉敏感度的码率分配策略,采用一种恰可感知失真JND(Just Noticeable Difference)模型来获取一帧图像空域上的最大视觉失真值。通过对最大失真值计算,得到每个编码树单元CTU(Coding Tree Unit)空域敏感度权重。利用相邻帧在时域上的变化,获取帧级的码率分配比例。根据帧间变化得到自下而上的视觉关注度,从而计算出每个编码树单元在时域上的敏感度权重。结合空域与时域的视觉敏感度,获得基于空-时域的码率分配权重,将码率按照视觉特性合理的分配到每个编码树单元。实验结果显示,该算法可以有效提高码控的主观质量,同时降低码率波动。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
码率分配论文参考文献
[1].朱丽莎,王国中,滕国伟,杨郑龙,张立亮.基于深度学习的视频多目标码率分配策略[J].电子测量技术.2019
[2].杨郑龙,王国中,朱林林.基于空-时域视觉敏感度的码率分配算法[J].计算机应用与软件.2019
[3].付华勇.基于DASH的流媒体传输系统中带宽分配与码率自适应算法研究[D].山东大学.2018
[4].王康,兰旭光,李翔伟.基于自适应码率分配的压缩传感深度视频编码方法[J].模式识别与人工智能.2018
[5].毛俊智.考虑电源分配网络的高速链路误码率分析[D].西安电子科技大学.2018
[6].王艳营,冯进玫,张文祥.大GOP下无反馈分布式视频编码中码率分配算法[J].电子测量技术.2018
[7].丁婵娟.深空探测图像的信源信道编码及码率联合分配研究[D].哈尔滨工业大学.2016
[8].贺小旭.深度视频编码的比特分配及码率控制研究[D].天津大学.2016
[9].胡恒秋,郁梅.一种面向多视点视频通信的视点层码率分配方法[J].数据通信.2016
[10].李维,杨付正,任鹏.考虑视频内容的H.265/HEVC帧层码率分配算法[J].通信学报.2015
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