面向網絡應用的實時視頻編碼算法優(yōu)化.pdf

1、視頻編碼技術是當今方興未艾的各種視頻應用的核心技術.目前廣泛使用的視頻編碼技術是基于塊的混合視頻編碼技術,該文針對它在實時交互式網絡應用情況下的算法優(yōu)化進行了深入的研究.該文的研究工作包括三個部分,分別是快速scaled整數(shù)無乘近似DCT算法、是否需要四運動向量估計的預先判斷算法以及快速單通率失真優(yōu)化碼率控制算法.該文首先提出了一個快速的scaled整數(shù)無乘近似的離散余弦變換(DCT)算法.通過充分利用Scaled DCT中的Scale

2、d因子在一定程度上是任意的這個特性,該文提出采用優(yōu)化程序來選擇scaled因子使Scaled DCT計算最小化的方法.該文提出的一維8點DCT算法相比以往的實現(xiàn)在復雜度上有非常大的減少.在絕大多數(shù)情況下,在保持和浮點DCT相同性能的條件下,一維8點整數(shù)無乘近似DCT算法僅需要36次加減法或移位運算.該文第二部分工作是四運動向量運動估計的預先排除算法.在使用率失真優(yōu)化方法的MPEG-4視頻編碼框架中,當已知16x16運動向量時,通過對16

3、x16運動向量所導致的宏塊各部分絕對差之和(SAD)和運動向量做簡單的計算,排除相當一部分宏塊不需要4次8x8運動估計,而PSNR性能的損失則可以忽略不計.實驗結果表明,算法對高、中和低運動序列都有非常好的判決性能,對高運動序列Stefan CIF,有50﹪以上的宏塊被排除,中低運動序列Foreman CIF和Akiyo CIF,有75﹪以上的宏塊被排除,而PSNR僅平均下降約0.02dB.判決算法的復雜度相對于運動估計的復雜度而言,僅