导读:本文包含了率失真分析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:视频,函数,成本,直方图,方差,信源,矩阵。
率失真分析论文文献综述
徐梦莹[1]（2016）在《AVS2视频编码的语法元素分析及率失真技术中的码率估计算法》一文中研究指出在现在社会中,多媒体信息逐渐成为信息传输过程中的主体,其快速发展和日渐提高的用户需求使得视频压缩技术不断的更新和改进。在国外出现了上一代视频编解码标准H.264/AVC和新一代视频编解码标准H.265/HEVC的情况下,我国也大力研发具有自主知识产权的视频编解码标准,相继推出了《信息技术先进音视频编码》(AVS)和《广播电视先进音视频编解码第1部分：视频》(AVS+)。2013年开始,我国开始自主研发新一代的视频编码标准——AVS2,目前正在执行过程之中。AVS2视频编码的语法元素是实现熵编码及解读码流结构的基础。由于AVS2参考代码RD7.0-RD11.0(2014年6月-2015年7月)附带的关于语法元素的文档资料不完备且与实际代码存在很多不一致,论文以RD11.0的实际代码为基础,详细分析了all-intra配置条件下的全部语法元素和码流结构并给出了分析报告,对于研究和改进AVS2视频编码算法具有重要参考价值。论文对AVS2视频编码模式选择中的率失真优化技术进行了研究,发现为了在众多候选模式中通过计算其最小代价来选择出最佳的候选模式过程中需要反复计算码率,而码率的计算必须通过执行熵编码来实现。因熵编码重复调用次数巨大,故耗时很多。论文提出了一种码率近似估计算法来代替最佳预测模式选择过程中的熵编码码率计算。该方法通过统计二值化的待编码符号中的最大概率和最小概率来计算估计码率的近似值而非通过熵编码的实际计算来获得真实的码率。针对多种YUV视频集,在RD11.0编码器上进行的编码试验结果表明,率失真优化选择码率计算的过程时间平均减少69.49%,总的视频编码时间平均减少10.99%,而码率增加不超过1.5%,PSNR与标准代码基本无差别。本文分为4章：第一章：主要介绍了视频编码的研究背景和发展现状,以及国内外的相关研究现状与比较,针对提高了压缩效率但却大幅度提高了编码时间复杂度这一问题,对本文的研究方向的阐述。第二章：介绍了AVS2视频编码的编码框架,帧内&帧间预测技术、变换量化、熵编码技术,并对率失真优化技术做了阐述。第叁章：对AVS2中的码率结构和其语法元素做了分析。第四章：针对模式选择中的率失真优化技术,给出了码率估计替代熵编码计算码率的算法,并给出了实验结果及分析。(本文来源于《西南交通大学》期刊2016-04-25）
董兰芳,高伟南,王建富[2]（2016）在《基于直方图分析和率失真代价统计的帧内编码快速算法》一文中研究指出视频编码中帧内预测利用图像自身的信息降低空间冗余,但是复杂的编码单元(CU)划分和预测模式选择给编码带来了巨大的计算复杂度。针对HEVC帧内编码高复杂度的问题,本文基于直方图分析和率失真(RD)代价统计,提出一种快速帧内编码算法。首先统计每个编码树单元(CTU)中四个32x32 CU亮度分量的直方图,根据直方图统计数据与CU尺寸的关系,确定当前CTU编码尺寸的范围;然后在帧内编码过程中,利用相邻空间区域已编码CU的RD代价计算得到RD代价阈值,判断位于编码尺寸范围内的当前CU是否继续划分。实验结果显示,本文提出的算法相对于HEVC标准模型可将编码速度提高40%,而平均比特流损失控制在0.7%左右,同时视频的视觉质量几乎没有任何变化。(本文来源于《电子技术》期刊2016年02期）
白建平,叶辰[3]（2015）在《基于率失真函数的群组层次分析法的研究》一文中研究指出层次分析法作为一种常用的安全评价方法,针对其中的两两比较这一环节,由于专家的自身原因,做出的评价与实际情况可能存在一定的误差。该研究借用信息论的理论,将群组层次分析法(GAHP)中的两两比较的实际情况看作信源,将专家看做信道,将得出的判断矩阵看做信息,从而使因为专家的差异而导致的判断矩阵的误差转变为信息在传播过程中的失真;通过分析其失真与信源类型并且计算其中的平均失真度和率失真函数,从而针对基于率失真函数的群组层次分析法的修正进行进一步的研究。最后以某一使用层次分析法的鞭炮厂的评价作为实例,对于率失真函数在判断矩阵的修正中的准确性与可行性进行验证。(本文来源于《中国安全生产科学技术》期刊2015年06期）
张旭坤,马社祥[4]（2013）在《压缩感知的量化率失真分析》一文中研究指出压缩感知理论表明稀疏信号能由少量的随机测量值恢复,从信息理论的角度来看,随机测量值能否有效表示稀疏信号仍是一个值得探讨的问题。针对压缩感知测量值的量化,将率失真理论作为工具研究压缩测量值的量化带来的平均失真度,包括均匀量化和非均匀量化两种情况,并进一步得到由量化测量值重构信号的率失真性能极限。理论分析和实验结果表明,相对于信号的自适应编码随机观测过程会引起较大的失真,但是压缩感知能利用信号的稀疏度来减小量化后的重构失真,这说明量化压缩感知适用于低稀疏度的信号。(本文来源于《计算机应用》期刊2013年01期）
张旭坤[5]（2012）在《压缩感知的率失真性能分析研究》一文中研究指出压缩感知是一个信号采样和压缩的新机制，它给出了信号压缩领域的一个新途径。它可以将稀疏的或可压缩性的高维信号投影到一个低维的测量向量，并根据此测量向量高精确地重建原信号。从信息理论的角度来看，随机测量值能否有效地表示稀疏信号仍是一个值得探讨的问题。为了给出压缩感知的性能极限，这里主要从信息理论中率失真分析的角度对其进行分析。本文主要运用率失真理论来讨论压缩感知的性能，具体研究内容和创新点如下：（1）压缩感知的信息理论基础分析。分别从信息理论的信道容量和率失真函数这两个角度进行分析。将测量系统看成是一个信息理论中的信道，以此来估计测量值中所包含的信息量，通过理论分析说明加性测量噪声是决定所需测量数的关键因素，还说明随机测量会引起对数级失真。（2）压缩感知的率失真分析。针对压缩感知测量值的量化引起的测量误差，用率失真理论分析了压缩测量值的量化带来的平均失真度，包括均匀量化和非均匀量化两种情况，得到由量化测量值重构信号的率失真函数。通过理论分析和实验结果表明相对于信号的自适应编码，随机观测过程会引起较大的失真，但是压缩感知能利用信号的稀疏度来减小量化后的重构失真，这说明量化压缩感知适用于稀疏度K较小的信号。（3）压缩测量的量化及其改进的子空间追踪重构算法。针对压缩感知测量值的量化引起的重构误差，运用一致重构思想改进了子空间追踪重构算法来适应量化误差，将子空间算法中的投影运算转变为求解最优化问题，也即可行集是一致估计的集合的二次规划问题，运用内点算法来求解。仿真结果表明改进后的算法能够充分利用量化器信息、减小信号重构失真度。（4）图像压缩感知的率失真仿真分析。当压缩感知应用到图像压缩时，就需要估计达到指定图像质量标准所需的比特数。通过四组对比实验给出了压缩感知在图像压缩中的率失真性能的仿真分析。依据信号的稀疏分布来对测量数和量化步长之间进行折中，得到图像压缩感知的峰值信噪比极限。实验表明最小全变分算法的重构性能优于最小1范数法。(本文来源于《天津理工大学》期刊2012-12-01）
彭强,杨天武,张庆明[6]（2009）在《基于反馈的自适应参考帧选择的率失真优化分析》一文中研究指出为了提高数字视频实时传输的容差能力,该文提出了一种基于反馈的自适应参考帧选择方法。在传统参考帧选择优点的基础上,设计了一种新的通过率失真技术优化选择参考帧的帧间帧预测结构,分析了选择不同参考帧编码时的编码码率以及它对编码失真的影响。引入了信道代价均值的概念,探讨了信道误差的扩散过程及其对信道失真的影响。在联合信源和信道的率失真优化框架内,选择使得率失真代价最小的候选参考帧作为当前帧编码的参考帧,有效地改善了视频传输质量,并减少了编/解码器所需缓存的参考帧。仿真实验显示自适应参考帧选择的PSNR性能在不同码率和丢包率下均优于经典的ACK和NACK参考帧选择方法。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2009年06期）
谈永敏[7]（2008）在《可伸缩视频编码的率失真分析及其码率控制》一文中研究指出随着通信技术和网络技术的发展,视频传输不再局限于传统的固定带宽信道。基于典型的分布式系统Internet和无线网络的多媒体业务,例如视频会议、视频点播、手机电视等成为了当前非常有吸引力的应用领域。此类信道时变的异构网络给视频编码提出了前所未有的挑战。针对这样的情况,ISO和ITU的联合工作组JVT开发了新一代的视频编码标准,即可伸缩视频编码(SVC:Scalable Video Coding)。它提供了数种可高效组合的可伸缩特性,使得由单个压缩码流能够提供多个子样本,终端用户可以根据自己的需要选择或截取相应码流部分进行解码。本文的研究工作正是从可伸缩视频编码出发,主要基于率失真的分析来解决视频编码的重要环节码率控制在可伸缩新环境下的应用,另外还讨论了编码的另外一种约束:恒定质量编码。本文首先简要介绍了可伸缩视频编码的主要技术,按照时间、空间、质量叁种基本可伸缩特性阐述了各自的实现方案,进而指出了传统视频编码中的率失真优化理论在可伸缩环境下的应用,作为后文的技术背景。然后,我们对码率控制问题作了详细的定义并深入分析了H.264/SVC码率控制的技术难点。我们首先提出了一种针对SVC与H.264/AVC兼容的基本层的码率控制算法:通过引入预编码过程解决了H.264中着名的由于采用依赖量化参数的率失真优化模式选择而带来的蛋鸡悖论;通过在率失真优化过程中为每种候选模式单独确定精细化的量化参数来更好地反映特定宏块的率失真特性;通过限制缓存区充盈程度并结合率失真代价进行目标比特的分配。接着,我们针对SVC的Hierarchical B预测结构提出了一种码率控制方案,其中充分考虑了编码时一个图像组内属于不同时域分级图像帧的重要性不同的特性,在进行目标比特分配时给予不同的权重因子。随后,我们将基本层的码率控制算法扩展到增强层,并同时进行基本层和增强层的码率控制。由于我们的算法具有较强的去耦合性,因此可以基本沿用原有的码率控制模型和各种参数设置。针对增强层的情况并考虑到实现复杂度,采取SVC新引入的宏块预测模式BLSkip作为预编码的模式。此外,我们还提出了一种简化率失真优化模式选择的方案,根据各候选模式已出现的统计分布调整模式选择时的顺序,并同时结合提前终止阈值判断避免对不必要模式的检查。这样就可以降低码率控制算法在可伸缩编码时的总体复杂度,加快运行速度。最后,我们对恒定质量编码问题进行了研究。我们观察到当采取Hierarchical B结构编码时,由于编码顺序的问题会造成帧间的质量波动,且此现象在场景切换时尤为明显。我们提出了一种简单有效的基于峰值信噪比和平均绝对误差两种度量的恒定质量控制算法,通过在编码过程中观察图像质量的变化情况,选择合适的量化参数来尽可能地控制图像质量的波动范围。(本文来源于《上海交通大学》期刊2008-01-01）
万帅,常义林,杨付正,罗忠[8]（2007）在《一种新的视频编码二次率失真模型及其性能分析》一文中研究指出基于对视频编码比特率与内容复杂度之间关系的研究,该文提出了一种新的视频编码二次率失真模型。该模型保留泰勒级数中的常数项,并通过合理引入内容复杂度,提高了描述实际信源率失真特性的准确性。大量实验分析表明该模型具有良好的性能,可广泛应用于各种速率控制算法以及其他使用率失真模型的场合,以提高视频编码器的率失真性能。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2007年05期）
张江山[9]（2003）在《基于变换的视频编码与率失真分析》一文中研究指出随着计算机和网络技术在世界范围内的普及应用,人们对信息与通信的需求日益突破地域和时间的限制,对通信内容的需求也由话音和文字拓展到了视频,因此多媒体技术已成为信息与通信领域中最引人注目的发展方向之一,而以视频编码、存储、处理为基础的视频技术更是多媒体技术的核心领域。长期以来,基于变换的数据压缩技术在视频编码应用领域一直占着主导地位。在目前已制定的视频编码的国际标准中,如ISO 组织制定的MPEG-1、MPEG-2 以及MPEG-4 视频压缩标准,ITU-T 组织制定的H.26x 一系列视频编码建议中,全部都采用了基于离散余弦变换的视频编码方法。为了进一步挖掘视频数据编码的潜力,本文首先以变换编码理论为基础,研究能够进一步改善视频压缩效率的变换编码方法,分别实现了基于小波变换和追踪匹配技术的两种不同的视频编码方法,并与H.263、H.26L 的编码结果进行了比较,实验结果表明,两种编码方法都在不同程度上使编码效率得到进一步提高。这两种编码方法的实现,也为本文后续的研究工作建立了实验仿真平台。在视频编码和通信系统中,除了对变换编码方法的研究外,率失真分析及优化方法同样也扮演着关键的角色。其目的是在视频编码数据的网络传输中,进行率失真优化,以便在有限的传输条件下,获得最佳的视觉质量。在传统的率失真分析方法中,码率和失真都是关于量化参数的函数,由于其具有很强的非线性和信源相关性等特征,使其计算非常复杂,并且预测分析误差较大。本文通过大量的实验数据分析,提出变换比的概念,并以变换比为参数,建立了一种新的率失真模型,其中码率函数和失真函数都是关于变换比参数的函数。这种率失真模型的码率函数具有良好的线性特征,而失真函数与信源的相关性较弱。利用这些性质,可以对基于变换的视频编码实现简单、快速、准确、鲁棒地率失真优化。为了将这种率失真模型广泛应用于实际的视频编码系统中,在基于变换比的率失真模型的基础上,先后为基于变换的视频编码提出了通用的率失真曲线预测、码率控制、比特分配优化以及码率整形算法,并在叁种视频编码系统中进行了广泛的实验,实验结果进一步验证了所提出的率失真模型及相应算法的准确性和鲁棒性。(本文来源于《华中科技大学》期刊2003-03-01）
吴君民,黎雄龙,张丹[10]（1999）在《资产负债率失真的理论分析》一文中研究指出对资产负债率失真原因进行了理论分析，指出其计算公式中的分子、分母计价基础不一致和存在高估资产的现象，并提出了相应的解决办法(本文来源于《华东船舶工业学院学报》期刊1999年02期）
率失真分析论文开题报告
（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：
视频编码中帧内预测利用图像自身的信息降低空间冗余,但是复杂的编码单元(CU)划分和预测模式选择给编码带来了巨大的计算复杂度。针对HEVC帧内编码高复杂度的问题,本文基于直方图分析和率失真(RD)代价统计,提出一种快速帧内编码算法。首先统计每个编码树单元(CTU)中四个32x32 CU亮度分量的直方图,根据直方图统计数据与CU尺寸的关系,确定当前CTU编码尺寸的范围;然后在帧内编码过程中,利用相邻空间区域已编码CU的RD代价计算得到RD代价阈值,判断位于编码尺寸范围内的当前CU是否继续划分。实验结果显示,本文提出的算法相对于HEVC标准模型可将编码速度提高40%,而平均比特流损失控制在0.7%左右,同时视频的视觉质量几乎没有任何变化。
（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。
率失真分析论文参考文献
[1].徐梦莹.AVS2视频编码的语法元素分析及率失真技术中的码率估计算法[D].西南交通大学.2016
[2].董兰芳,高伟南,王建富.基于直方图分析和率失真代价统计的帧内编码快速算法[J].电子技术.2016
[3].白建平,叶辰.基于率失真函数的群组层次分析法的研究[J].中国安全生产科学技术.2015
[4].张旭坤,马社祥.压缩感知的量化率失真分析[J].计算机应用.2013
[5].张旭坤.压缩感知的率失真性能分析研究[D].天津理工大学.2012
[6].彭强,杨天武,张庆明.基于反馈的自适应参考帧选择的率失真优化分析[J].电子与信息学报.2009
[7].谈永敏.可伸缩视频编码的率失真分析及其码率控制[D].上海交通大学.2008
[8].万帅,常义林,杨付正,罗忠.一种新的视频编码二次率失真模型及其性能分析[J].电子与信息学报.2007
[9].张江山.基于变换的视频编码与率失真分析[D].华中科技大学.2003
[10].吴君民,黎雄龙,张丹.资产负债率失真的理论分析[J].华东船舶工业学院学报.1999
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