幾種網(wǎng)絡(luò)視頻編碼技術(shù)的分析-展示頁
2025-07-05 20:24本頁面
【正文】 /DCT編碼框圖，目的是將當(dāng)前幀壓縮成比特流。目前國際上的視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)多種多樣，但這些標(biāo)準(zhǔn)大多遵循這一設(shè)計(jì)模型，細(xì)化后包括前端的運(yùn)動估計(jì)和補(bǔ)償(又稱為DPCM)、變換預(yù)編碼和熵編碼等。熵編碼器對時域參數(shù)如運(yùn)動矢量和變換系數(shù)進(jìn)行壓縮，消除存在的統(tǒng)計(jì)冗余，并輸出壓縮后的比特流和數(shù)據(jù)用于視頻的存儲和傳輸。時域模型的輸入是未壓縮的原始視頻流，通常原始視頻流相鄰幀之間具有很大的相似性，根據(jù)這個特點(diǎn)，時域模型建立預(yù)測幀來降低時域冗余。這種模型使得壓縮數(shù)據(jù)盡可能占用最少的bit數(shù)，同時又保證重建后的視頻流能較好地近似原視頻流，做到壓縮效率和圖像質(zhì)量的平衡。3 一般性視頻編碼結(jié)構(gòu)介紹 視頻編碼結(jié)構(gòu)介紹視頻編碼理論和其他科學(xué)研究一樣，離不開數(shù)學(xué)模型的支撐。 ，他具有高效的編碼標(biāo)準(zhǔn)和易于網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)奶攸c(diǎn)，即基本檔次，主檔次、擴(kuò)展檔次和高級檔次，以滿足視頻電話、視頻會議、視頻存儲、視頻廣播等眾多領(lǐng)域的應(yīng)用。他包括MPEGMPEGMPEGMPEG21等眾多分支[1]。通過各種網(wǎng)絡(luò)視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的算法優(yōu)化，給人們提供了一個良好的視聽娛樂體驗(yàn)，本文將從目前主流的幾種標(biāo)準(zhǔn)，即MPEG4。以期在未來的實(shí)際應(yīng)用中，能夠更好的做出選擇。幾種網(wǎng)絡(luò)視頻編碼技術(shù)的分析、比較與發(fā)展摘要：本文主要介紹了MPEG，AVS等3種主流網(wǎng)絡(luò)視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)。并從編碼的關(guān)鍵技術(shù)，創(chuàng)新改進(jìn)等方面對這三種標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了分析比較。1 引 言網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，高速數(shù)據(jù)傳輸以及大數(shù)據(jù)容量的傳輸，而短時間內(nèi)無法突破硬件存儲容量的限制，推動了網(wǎng)絡(luò)視頻編碼技術(shù)的革新、發(fā)展。2 幾種主流標(biāo)準(zhǔn)介紹 MPEG4標(biāo)準(zhǔn)MPEG(Moving Pictures Experts Group)即動態(tài)圖像專家組是目前影響最大、應(yīng)用最廣的多媒體技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)。每一個分支都側(cè)重于不同的應(yīng)用，本文主要針對MPEG4標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行闡述。 AVS標(biāo)準(zhǔn)AVS（Audio Video coding Standard，音視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)）是《信息技術(shù)先進(jìn)音視頻編碼》系列標(biāo)準(zhǔn)的簡稱，是我國具備自主知識產(chǎn)權(quán)的第二代信源編碼標(biāo)準(zhǔn)，也是數(shù)字音視頻產(chǎn)業(yè)的共性基礎(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)。視頻編碼器采用模型來描述一個視頻流。 圖31 視頻編碼模型視頻編碼器如圖31所示，分為三個主要功能單元:時域模型、空域模型和嫡編碼器。頻域模型的輸入是殘差圖像，它利用相鄰像素點(diǎn)的相似性，消除殘差圖像的頻域冗余。壓縮后的視頻碼流包括編碼的運(yùn)動矢量參數(shù)、變換系數(shù)和頭信息。這個模型又常常被稱為DPCM/DCT視頻編解碼器混合模型。 圖 32 DPCM/DCT視頻編碼框圖[4] 時域模型時域模型的作用就是消除連續(xù)幀之間的時域冗余。預(yù)測幀越準(zhǔn)確，所得的殘差圖像的能量越小。解碼器通過與殘差圖像相加來恢復(fù)當(dāng)前圖像以重建相應(yīng)的預(yù)測幀。對于運(yùn)動圖像為了使預(yù)測誤差盡可能小，從而達(dá)到減少碼率的目的，就一定要采用適當(dāng)?shù)念A(yù)測方法，這個方法就是運(yùn)動補(bǔ)償預(yù)測。第一個過程是對運(yùn)動物體的位移做出估計(jì)，即運(yùn)動物體從上一幀到當(dāng)前幀位移的方向和像素?cái)?shù)要做出估計(jì)，也就是要求出運(yùn)動矢量，這個過程叫做運(yùn)動估計(jì)。圖像分割是運(yùn)動補(bǔ)償預(yù)測的基礎(chǔ)。一種方法是對每個像素的位移進(jìn)行遞歸估計(jì)。得到運(yùn)動物體的位移估值后，即可將其送入預(yù)測器。另一個是以像素矩陣塊為基礎(chǔ)的塊匹配法 (BMA)，是目前常用的運(yùn)動估計(jì)算法。為了得到最佳匹配塊，要進(jìn)行運(yùn)動估計(jì)中的搜索。塊匹配法中圖像子塊通常選為NxN的方塊。但若塊太小，則估值結(jié)果易受干擾噪聲影響，不夠可靠，而且傳送運(yùn)動矢量場所需的比特?cái)?shù)過多:塊太大可減輕其影響，但BMA法的基本假設(shè)難以滿足。 頻域模型一般包括變換編碼和量化兩部分。變換的目的是減少變換系數(shù)的相關(guān)性，可以把這樣的性質(zhì)稱之為相關(guān)減弱性質(zhì)。與相關(guān)減弱性質(zhì)相聯(lián)系的性質(zhì)是能量集中。以熟知的傅立葉變換為例，變換后相當(dāng)于圖像信號由空間域變換到了頻域。這時只需對低頻區(qū)域的變換系數(shù)進(jìn)行編碼，高頻區(qū)域則既不編碼，也不傳輸，即達(dá)到了壓縮編碼的目的。離散傅立葉變換曾被認(rèn)為是一種適合的變換，原因是它
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