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文档简介
视频编码主流 D Q 模型验证和分析 文献综述 一 主流 D Q 模型的国内外现状 信息技术的高速发展 数字信息化的应用越来越广泛 以多媒体和网络为依托的视频 图像压缩技术己成为拓展人类信息交互的主要工具 由于数字视频的信息量巨大 如何有 效地存储这些数字视频以及在相对有限的带宽下对视频信息进行压缩和传输是一个亚待解 决的问题 因此数字视频图像压缩长期得到广泛且深入的研究 率失真理论为视频编码器的优化提供了理论基础 码率控制作为视频编码优化重要环 节 与率失真理论密切相关 是率失真优化技术的一个典型应用 码率控制的目的就是在 有限的传输带宽 目标码率及缓冲区饱和程度等约束条件下 使解码后重构的视频质量达 到最好 即失真最小 由于在有损视频压缩编码中 失真主要来自量化失真 因此实际编 码系统的率失真模型通常表示为量化参数 Q 的函数 即量化 码率函数 R Q 和量化 失真 函数 D Q 1 率失真理论的历史 为了在目标比特率的约束条件下使传输视频信号的失真最小 编码比特率和图像失真 之间需要选择一个恰当的折衷 这就是信息论中的率失真问题 香农在 1948 年 提出并形 成了信息 理 论 并且在 1959 年 进一步提出率失真理论 这一理论直接影响了有损图像 压缩和视频压缩的有损编码部分 率失真理论的基本问题可以被归纳为 对于一个给定的 信源分布与失真度量 在特定的码率下能达到的最小期望失真 或者为了满足一定的失真 限制 最小描述码率可以是多少 在有损源编码如视频编码中 主要问题集中在取得失真 与编码比特的折衷 基本情况是较小的失真将需要较多的比特位 即较大的比特位导致较 小的失真 在率失真理论中 率失真函数被定义为描述率和给定失真的最低边界 DavissonL 指出了率失真理论是数据压缩的基础 Gray R 对率失真理论是数据压缩基础进 行了分析 针对某些特殊的率失真情况 Heegard C 和 Witsenhausen H 也提出了相应的解决 理论 这些文献是针对信息理论中的单纯率失真理论进行分析并提出解决方案的 关于率 失真理论在数据压缩与通信应用中的研究 文献中也有描述 2 进展情况 1 码率控制 一个视频图像压缩系统通常包含编码器端的压缩和解码器端的解压缩部分 图 1 1 和 图 1 2 分别给出了编码器原理与解码器原理 从图 1 1 可以观察到 视频图像的压缩过程大致经历了运动估值 DCT 变换 量化 和信息熵编码四个步骤 最后输出标准的 NAL 编码流 在运动估值模块 编码器以宏块 为单位做小范围的像素点匹配和优化选择 以消除图像的时间冗余 DCT 变换模块将运动 估值后的残差信息进行离散余弦变换 以消除图像的空间冗余 量化模块通过选定的量化 参数或量化步长对 DCT 变换后的数据信息进行量化输出 以消除图像的视觉方面的冗余 信息 最后信息熵编码模块利用无损压缩的方法输出标准码流 消除了数据统计方面的信 息熵冗余信息 因此 编码器的各模块过程就是不断消除视频图像信息各类冗余的过程 从图 1 2 可以观察到 解码器端在接收到标准 NAL 编码流后通过一系列反变换得到解码 后的重构帧 明显地 解码过程是编码过程的逆过程 通过信息熵解码 反量化 逆 DCT 变换和运动估值得到解码帧 但是由于编码过程中在消除视频图像冗余信息时丢失了许多 关于图像细节的数据 因此解码过程虽为编码过程的逆过程 其每一步逆运算所得到的数 据信息与编码器端的输入数据相比已不尽相同了 视频图像的内容是不尽相同的 在目前基于分块的预测 变换混合编码框架下 如果编 码过程中编码参数保持不变 那么每一帧图像产生的比特数将有较大波动 对于传输和存 储都是非常不利的 因此需要通过码率控制技术对编码码流进行约束 码率控制实际上就 是依据应用在传输速率和存储空间等方面的限制 不断调整编码参数以控制视频编码器输 出码率的一个编码校正过程 其中 视频编码缓冲区介于视频编码器和信道之间 对编码输出进行平滑 以匹配实 际信道的速率 码率控制模块对编码码率的约束实质上等同于对缓冲区的约束 即保持缓 冲区处于既不上溢也不下溢的常态 具体又可分成两个部分 结合缓冲区状态为每一帧图 像合理分配比特以及确定合适的编码参数使得每一帧图像产生对应的目标比特数 其中最 基本的方法就是调整量化参数 2 存在的问题 最优的码率控制算法其目标是在给定码率限制的条件下获得最小的失真 这一目标也 可以被描述为视频序列的最低平均失真 Minimizing Average Distortion MINAVE 最低最 大失真 Minimizing Maximum Distortion MINMAX 问题 同样我们需要注意的是在不同的 应用中 限制不同且也存在多种限制的应用 怎样最优地在帧级和宏块级分配可用的比特 以最好地表述一帧编码后的输出比特是码率控制的一个基本问题 图 2 2 中显示了这样一种闭环 为了给编码器给定一个恰当的 QP 值 码率控制模块 需要采集到率失真模块给定的 MAD 值 而率失真优化之前又必须给定 QP 值 因此 在 编码过程中就出现了码率控制和率失真优化两个重要模块对 QP 值的相互依赖 这种依赖 关系被形象地称为 QP 悖论 或 蛋鸡悖论 这一悖论 直接导致了 H 264 AVC 编码过 程中 码率控制的设计和实现相比早前的视频图像压缩标准要复杂和困难 3 解决的办法 率失真模型用模型化的方法表示率与失真的关系 一个良好的率失真模型能够自适应 地选择量化步长以获得在给定缓冲区限制下的最优视觉质量 域模型 针对传统的预测变换编码 Z H He 提出了 域线性源模型 其中 表示是 DCT 变 换后的零分量系数占所有量化系数的比率 该模型经证明能够提供比以往的率失真模型更 为精确的码率控制 域的码率控制算法已经在 MPEG 4 和 H 263 等标准中表现出了极 好的性能 由于 与量化参数 QP 之间的一一对应关系当且仅当变换系数分布一定的情况下才具 有鲁棒性 在 H 264 AVC 中 由于码率控制和率失真优化的模式选择存在着蛋鸡悖论 因 此在码率控制之前是无法获得准确的变换系数分布的 而不同的量化参数可能导致不同的 模式选择结果 从而影响变换系数的分布 现有基于 域率失真模型的 H 264 AVC 码率 控制技术往往通过某种方式对当前编码图像的变换系数分布进行预测 或者干脆直接忽略 这种可能存在的变化 这显然影响了 域率失真模型的准确性 使得编码性能很难得到 进一步的提高 二次模型 二次率失真模型首先由 H J Lee 针对 MPEG 4 标准提出 其一般形式为 其中 Ri 表示编码当前帧 i 所需要的位 Qi 表示当前帧 i 的量化级 也就是量化参数 a1 和 a2 是分别是模型的一阶和二阶系数 JVT G012 码率控制算法成功地解决了传统码率控制算法与 H 264 AVC 率失真优化 技术之间存在的因果矛盾 能较准确地控制输出码率 输出视频质量较好 但在取得上述 成功的同时 也带来了一些问题 其中问题之一就是由于采用了线性 MAD 预测模型和二 次率失真模型 在进行 MAD 预测和两个线性模型的参数更新的过程中 既增加了算法的 计算复杂度又带来了误差的积累和扩散 另外率失真模型参数更新方面也是该算法的一个 相对弱点 在 H 264 AVC 标准中 二次率失真模型的采用是基于 DCT 变换后的残差系数服从 拉普拉斯分布而建立的 实际上 该模型可以看作是泰勒级数展开式去除了高阶无穷小而 得到 参考文献 1 毕迎春 王相海 视频传输中的码率控制技术研究进展 J 中国图象图形学报 2008 12 2 蒙海光 李兴华 荆涛 李少华 基于改进型Weibull密度分布的H 264视频率失 真模型研究 J 信号处理 2010年08期 3 陈庆德 胡栋 基于 域线性率失真模型的H 264帧级码率控制算法 J 信号处 理 2009年02期 4 霍炎 荆涛 李生红 基于双参数 Weibull 分布的视频编码率失真模型的研究 J 物理学报 2010 年 02 期 5 王小莉 徐祗慧 韩玉兵 基于 域的 H 264 码率控制研究与改进 A 第 18 届全 国多媒体学术会议 NCMT2009 第 5 届全国人机交互学术会议 CHCI2009 第 5 届全国 普适计算学术会议 PCC2009 论文集 C 2009 年 6 毕迎春 张丽平 一种基于小波视频编码器的码率控制算法 J 电脑知识与技术 2009 16 7 张靖欣 基于 H 264 的可变码率无线视频传输系统的设计与实现 D 大连理工 大学 2010 8 王爽 H 264 码率控制算法的研究与优化 D 大连理工大学 2009 9 张文菊 H 264 码率控制算法研究 D 合肥工业大学 2010 10 黄军浩 毕笃彦 许悦雷 王岩 基于 H 264 的帧级码率控制和率失真技术研 究 J 电视技术 2005 S1 11 费伟 朱善安 基于 Cauchy 分布的二次 RDO 编码码率控制算法 J 浙江大学 学报 工学版 2008 04 12 陈庆德 胡栋 基于 域线性率失真模型的 H 264 帧级码率控制算法 J 信 号处理 2009 02 13 沈毅 龙沪强 一种低延迟限制下 H 264 码率控制算法 J 微计算机信息 2006 13 14 Ning Xu Haibing Yin Bingqian Zhou Jia Wang Longsheng Guo Multimedia Technology ICMT 2011 International Conference on Digital Object Identifier 10 1109 ICMT 2011 6001923 Publication Year 2011 Page s 3681 3
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