基于內容感知的視頻傳輸質量評價及資源分配機制研究.pdf

1、實時視頻傳輸應用正在成為互聯網上最具發(fā)展?jié)摿Φ膽弥?。然而，目前盡力服務的互聯網只能提供有限的服務質量保證，網絡可用資源不足導致過度的傳輸延遲、抖動以及丟包，影響視頻傳輸質量。利用視頻數據之間的存在的重要性區(qū)分，進行非均等的資源分配是一種提高視頻傳輸質量的有效手段。視頻傳輸的資源優(yōu)化分配依賴于三個核心部分：待分配的視頻數據的重要性度量；端到端的視頻傳輸失真預測；根據視頻數據的重要性，尋找最優(yōu)的非均等資源分配策略使得端到端的傳輸失真最小

2、。為了獲得更好的資源利用效率，本文研究基于內容感知的視頻數據重要性度量以及傳輸失真度量，并研究傳輸層的帶寬資源分配和差分服務網絡中的數據包調度算法。
　　 首先，考慮到視頻幀經常作為資源分配的基本單位，而不同內容特性的視頻幀丟失帶來的失真影響也不相同，僅根據幀類型或者幀在GOP(Group ofPicture)中位置來進行計算不能準確的反映出視頻幀的重要性。本文提出一種基于參數和權重估計的H.264視頻幀重要性度量模型-RFDI

3、(RelativeFrame-loss-induced Distortion Index)。通過對宏塊的編碼模式、運動向量、參考幀選擇等參數來標記權重，反映宏塊內容對丟失的敏感程度，利用宏塊的權重計算GOP內不同視頻幀的重要性。該模型能夠更準確的度量幀的重要性，由于參數可以直接從碼流提取，計算復雜度也很低。
　　 另一方面，為了獲得更好的傳輸魯棒性，視頻幀通常會拆分成若干數據包傳輸，幀級別的重要性建模方法忽視了屬于同一幀的數據包

4、之間存存的重要性差異。為了克服這個缺點，提出一種基于宏塊分類的數據包重要性度量方法，通過宏塊重要性分類、編碼來劃分幀內的重要數據，并度量數據包的重要性。這種方法更有利于視頻傳輸時根據數據包的重要性來進行資源分配。
　　 其次，最小化端到端的傳輸失真是資源分配的優(yōu)化目標之一，但是準確度量端到端的視頻傳輸失真需要很高的復雜度。為了降低計算開銷，本文提出一種基于錯誤擴散建模的視頻傳輸失真估算方法。采用錯誤擴散系數來度量丟包帶來的錯誤擴

5、散影響，避免了遞歸計算方法帶來的高復雜性；該方法還考慮了視頻傳輸的打包方式和解碼端的錯誤處理機制，建立網絡丟包和有效視頻數據丟失之間的映射關系。實驗結果表明該方法能夠較準確的度量視頻傳輸失真。
　　 最后，在上述工作基礎上，研究了資源優(yōu)化分配算法，包括兩個部分：其一，提出一種基于RFDI模型的FEC冗余數據分配機制，在GOP內的不同BOP(Block of Packets)之間尋找最優(yōu)的FEC冗余數據包分配策略，以獲得最小的視頻