导读:本文包含了视频容错编码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,信道,端到,敏感,错误,误码,向量。
视频容错编码论文文献综述
廖洁[1]（2018）在《面向HEVC的容错编码及3D视频的快速编码研究》一文中研究指出为了提高新一代高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)的传输鲁棒性,使视频经互联网或无线通信网络等不可靠信道传输后还能获得高质量的重建,本文开展了第一项研究工作:从多描述编码的角度研究面向HEVC的视频容错编码。结合分层编码的思想,提出一种基于HEVC与叁维双树小波变换的分层多描述编码。结合HEVC的高编码效率和双树小波变换的方向选择性、子带间相关性,使该编码方案中的每个描述码流不但包含自身的独特信息,也包含另一个描述相关性信息,这样在接收端即使只接收到一个描述的情况下,也能恢复出具有一定视频质量的信息。实验结果表明,该算法能够有效地解决HEVC因传输不可靠导致的视频重建质量下降严重的问题,提高了HEVC的传输鲁棒性。为了解决3D视频编码数据量庞大、计算复杂度高的问题,3D-HEVC以多视点视频加深度图(Multi-view Video Plus Depth,MVD)作为编码格式,通过DIBR技术减少了编码的视点数,但由于同时要编码纹理图和深度图,且深度图采用和纹理图一样的编码结构,3D-HEVC的计算复杂度仍较高。因此,我们针对3D-HEVC的深度图编码提出了两个快速算法。第一个算法是采用灰度共生矩阵进行深度预判的3D-HEVC深度图帧内快速编码算法。按照编码顺序,计算每个CTU的灰度共生矩阵,统计矩阵中的非零系数个数,设立合理阈值区间,根据不同非零个数所在区间提前判决CU分割深度,从而优化CU分割过程。实验结果表明:与3D-HEVC测试平台HTM-16.0相比,本算法在BD-rate只增加0.0591%的情况下,平均减少19.1%的编码时间。第二个算法是基于深度图边缘方向性的3D-HEVC帧内预测模式快速选择算法。通过计算64×64、32×32、16×16和8×8不同尺寸的CU灰度共生矩阵值,借助其在0°、45°、90°、135°四个方向的角二阶矩阵值和相关性矩阵值,对DMM模式进行选择性跳过,同时根据不同方向对35种预测模式进行分类,从而缩短模式选择过程。与3D-HEVC测试平台HTM-16.0相比,本算法在BD-rate只增加0.0951%的情况下,平均减少20.2%的编码时间。这两种算法都在保证视频合成质量的情况下有效地降低了3D-HEVC的编码复杂度。(本文来源于《华侨大学》期刊2018-06-04）
和智涛,张灿,陈德元[2]（2018）在《基于感兴趣区域的HEVC会话视频容错编码新方案》一文中研究指出在计算和传输资源受限的智能手机上编码传输实时会话视频一直是引人关注的关键技术。在采用肤色、运动和纹理信息快速提取感兴趣区域并且使用丢包率修正感兴趣区域权重的基础上,提出一种HEVC会话视频容错编码方案。仿真结果表明,该方案在丢包率5%~20%的网络中编码传输时,会话视频的感兴趣区峰值信噪比PSNR比现存的随机帧内刷新方法至少提高0.7 dB,编码时间减少20%~40%。实际比特率符合目标比特率要求。(本文来源于《中国科学院大学学报》期刊2018年03期）
金海,王宁[3]（2018）在《数字式多媒体视频图像容错编码传输方法仿真》一文中研究指出对数字式多媒体视频图像的编码,能够有效提升视频图像传输质量。数字式多媒体视频图像容错编码的传输,需要对数字式多媒体视频图像进行稀疏分解,得到图像线性形式,完成视频图像容错编码传输。传统方法基于人眼视觉特性进行容错编码,但忽略了得到数字式多媒体视频图像的线性形式,导致编码传输效果不理想。提出基于小波变换和矢量量化的容错编码方法,对数字式多媒体视频图像进行分解和重构,小波变换的平滑性能够去除视觉冗余;对分解后的图像进行矢量量化,分别采用均方差法和类似标量最佳量化法选取和计算图像矢量,构建数字式多媒体视频图像的过完备库,并对其进行归一化处理;采用非对称原子对数字式多媒体视频图像进行稀疏分解,得到图像的一个线性表示。根据上述操作即可掌握像素点的分布范围和规律,实现容错编码。实验证明,所提方法不仅能够提高容错编码的速度,还能够提高视频图像传输质量。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年02期）
徐巍炜[4]（2015）在《视频容错编码与错误隐藏算法研究》一文中研究指出视频编码传输技术在数字电视、安防系统、视频会议、远程医疗等方面广泛应用,是各国科研机构和学者们关注的热点课题。近几年网上多媒体内容激增,而网络无法同时保证带宽和延时,因此视频编码和传输系统需要应对丢包导致的解码端图像失真。而HEVC、叁维视频等新技术的发展也为视频传输带来了新的挑战。在这样的背景下,本文对视频容错和错误隐藏算法进行深入研究。具体研究内容包括：(1)针对现有冗余编码算法生成冗余的机制较为简单,无法适应恶劣的网络环境和多变的视频内容的问题,提出了一种自适应冗余申请、编码模式与参数选择、量化系数调整和错误扩散抑制的冗余编码算法。该方法首先使用了一种灵活的自适应数量冗余帧编码策略,来实现自适应的冗余申请。然后根据不同帧的率失真特性对于量化系数进行调整,以优化码率和冗余分配。最后改进了冗余编码的结构和模式,并提出了其统计模型以提高该方法的效率。(2)针对缺乏在易错信道上有效保护HEVC视频传输的方法、以及现有多假设编码算法无法适应多变的网络状态的问题,提出了基于编码单元级的自适应多假设编码的HEVC容错编码算法。该方法充分利用了HEVC中的容错机制,提出了一种编码单元级别的具有灵活的参考帧、假设数量、编码模式、权重系数和编码树结构的自适应多假设编码机制,同时分析了其失真衰减机制。(3)针对丢包和延时过长造成的视频信息缺失影响叁维视频传输的合成视点质量的问题,提出了一种针对合成视点端对端率失真优化的叁维视频多描述编码算法。该方法首先分析视频和深度信息丢失对于虚拟视点的影响,提出了一种合成视点端对端失真计算方法。然后利用其指导视频和深度图的冗余编码以生成描述。并根据其调整深度图的量化系数,以优化深度图的编码效率。(4)针对现有容错算法的容错机制单一、以及在失真估计和冗余分配上存在不足的问题,提出了基于内容分析的容错编码算法,自适应地选择使用宏块刷新、参考帧选择、或冗余帧编码。该方法首先利用可靠性跟踪优化端对端失真估计。接着通过分析不同容错机制的统计特征,提出其在帧级的集成策略。然后使用基于运动以及纹理等内容信息的冗余分配策略来优化率失真性能。(5)针对已有错误隐藏算法较多针对传统单描述编码码流的问题,提出了一种低复杂度的空域多描述编码错误隐藏算法。该方法利用像素差异性和残差能量来估计像素和运动差异性,以此对丢失宏块分类,进而选择不同的错误隐藏策略进行恢复。(本文来源于《浙江大学》期刊2015-01-01）
胡琳娜,曹宁,康艳萍[5]（2013）在《基于敏感度的H.264视频容错编码算法》一文中研究指出针对视频图像传输中数据丢失和误码而导致的图像质量下降问题,结合灵活宏块排序(FMO)技术和冗余编码的优缺点,提出了一种基于错误敏感度的H.264冗余片编码算法。该算法首先确定运动敏感区域中的错误敏感宏块,然后利用FMO自定义模式进行冗余编码。仿真测试结果表明,该算法能够有效提高视频码流的抗误码能力,重构图像的主观和客观质量有明显提高。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2013年28期）
柴鑫刚,郑冬冬[6]（2011）在《无线视频传输的容错编码研究》一文中研究指出基于无线视频监控传输技术进行无线信道视频图像传输的过程中,经常面临数据传输错误、带宽变化、网络拥塞导致的视频数据丢失问题,严重影响了图像质量。Joint Video Team(JVT)of ISO/IECMPEG and ITU-T VCEG提出了可伸缩视频编码(SVC),可实现视频空间、时间和图像质量的完全伸缩,本文结合率失真优化算法将可伸缩编码作为容错工具,引入了不同层数据,根据B-D代价函数决定自动重传机制,降低了视频数据丢失对图像质量的影响。仿真结果表明,该方法大大提高了视频码流的抗误码能力和传输的鲁棒性。(本文来源于《电信科学》期刊2011年09期）
胡振,张正华[7]（2009）在《基于SP帧无线视频传输容错编码新方法》一文中研究指出视频业务误码敏感度高并且有实时性要求,这与无线信道相对较窄的带宽和较高误码率形成了尖锐的矛盾。因此,要在无线信道上开展视频业务,必须在保证视频编码压缩效率的同时,提高视频编码的容错性能。在对新一代视频编码国际标准H.264中SP/SI帧技术研究的基础上,提出一种SP帧与I帧相结合的抗误码扩散方案CSWI。实验证明,CSWI方法抗误码扩散性能比单一地使用SP帧取代I帧更好。(本文来源于《计算机仿真》期刊2009年06期）
王标[8]（2009）在《针对人脸区域的视频容错编码技术研究》一文中研究指出过去十多年来,随着Internet和无线通信网络的高速发展,数字视频的应用日趋广泛。人脸检测,它作为人脸信息处理中的一项关键技术,在基于内容的图像检索、视频监控、视频会议、可视电话以及人机交互等方面都有着重要的应用价值。面对大量涌现的视频数据,如何快速准确的找到人脸区域,就成为一个亟需解决的问题。另一方面,目前主要的视频通信网络,Internet和无线通信网都是低速不可靠网络,而常用的视频压缩编码通常依赖于基于块的混合编码技术对数据进行压缩,其压缩后的视频流,对传输错误很敏感。有效地提高编码视频抗误码力,特别是提高视频序列中所需的视频信息的抗误码力尤为重要,成为目前视频领域需要解决的关键技术之一。本文首先介绍了H.264编码技术中与本论文研究内容密切相关的主要内容,接着分析了率失真算法模型以及JM测试模型中的率失真优化方法。其次,分析了视频中的人脸检测技术,结合视频编码中的运动矢量、帧间相关性、人脸特征以及帧差等,提出一种快速准确的视频人脸检测算法。提出的算法,可有效预测视频中人脸区域位置,并对AdaBoost算法中误判和漏判的人脸区域进行了弥补。实验表明,与AdaBoost算法相比,提出的算法在提高了人脸检测准确性的同时,也节省了50%左右的人脸检测时间。最后,本文研究了有损率失真优化模型,综合分析视频传输过程中扩散失真和掩盖失真,并从像素级对端到端的视频传输失真情况进行了研究,实现了一种通用的传输失真度估算模型。结合人脸区域失真度,提出并实现了一种基于失真度的人脸区域更新算法,提出的算法能根据丢包率和传输失真度扩散情况动态的选择人脸区域更新。基于丢包的仿真实验表明,与整个人脸区域固定周期更新算法相比,提出的算法能够保证解码端的人脸重建图像具有较好的主客观质量,同时编码比特数波动小,更利于实际应用。(本文来源于《西南交通大学》期刊2009-05-01）
胡振,张正华[9]（2008）在《一种适合低码率无线视频传输的容错编码方法》一文中研究指出为在无线网络环境中高效地传输视频,在分析研究新一代视频编码国际标准H.264中SP/S I帧技术的基础上,提出一种SP帧与I帧相结合的抗误码扩散方案.实验结果表明,SP帧与I帧相结合的抗误码扩散方法能有效降低码率,同时提高抗误码性能.(本文来源于《扬州大学学报(自然科学版)》期刊2008年04期）
马佳[10]（2007）在《联合拥塞控制与H.264容错编码的视频传输研究》一文中研究指出在现有各类视频压缩技术下,随着压缩比的不断提高,视频序列在时间域和空间域上的相关性也将随之变大。因此,一旦在传输过程中发生错误,受损码流造成的图像质量损伤往往会在空间及时间范围内产生传播效应,导致最终重建质量的急剧下降。有鉴于此,各类对抗传输错误的容错算法得到了广泛与深入的研究。本文即提出了一个结合容错编码、信道保护、分包策略、拥塞控制、差错掩盖等模块的端对端视频传输框架,以期通过各模块间的协调合作,在开销与收益间取得平衡。在容错编码模块中,本文提出了一种结合灵活宏块次序与前向纠错算法的非均匀保护策略。该算法通过保护图像中依棋盘方式排列的一组宏块来改善在丢包环境中接收端的最终重建质量。由于其以较大概率保证了丢失宏块周围宏块的正确解码,因此与解码端错误掩盖算法结合,可提高重建质量。为此,在解码端引入一种基于马尔科夫随机场的错误掩盖算法并对其进行了一定的改进。该算法能够在更为广泛的范围内利用丢失宏块周围宏块的信息,通过分析已知的方向信息并进行最终收敛的迭代运算来修正掩盖效果。实验证明,对于不同编码模式尤其是帧内编码的丢失宏块均有较好的掩盖效果。另外,在发送前处理模块中,系统引入了改进的拥塞控制算法与分包策略。根据反馈而得的网络状况信息,可及时调整发送速率,减少因暂时拥塞而造成的大量丢包,增加解码端的可解帧数,最终改善视频序列重建质量。实验证明,改进后的拥塞控制算法在网络暂时拥塞与网络稳定状态下,均可获得更为平稳的性能。(本文来源于《上海交通大学》期刊2007-01-01）
视频容错编码论文开题报告
（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：
在计算和传输资源受限的智能手机上编码传输实时会话视频一直是引人关注的关键技术。在采用肤色、运动和纹理信息快速提取感兴趣区域并且使用丢包率修正感兴趣区域权重的基础上,提出一种HEVC会话视频容错编码方案。仿真结果表明,该方案在丢包率5%~20%的网络中编码传输时,会话视频的感兴趣区峰值信噪比PSNR比现存的随机帧内刷新方法至少提高0.7 dB,编码时间减少20%~40%。实际比特率符合目标比特率要求。
（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。
视频容错编码论文参考文献
[1].廖洁.面向HEVC的容错编码及3D视频的快速编码研究[D].华侨大学.2018
[2].和智涛,张灿,陈德元.基于感兴趣区域的HEVC会话视频容错编码新方案[J].中国科学院大学学报.2018
[3].金海,王宁.数字式多媒体视频图像容错编码传输方法仿真[J].计算机仿真.2018
[4].徐巍炜.视频容错编码与错误隐藏算法研究[D].浙江大学.2015
[5].胡琳娜,曹宁,康艳萍.基于敏感度的H.264视频容错编码算法[J].科学技术与工程.2013
[6].柴鑫刚,郑冬冬.无线视频传输的容错编码研究[J].电信科学.2011
[7].胡振,张正华.基于SP帧无线视频传输容错编码新方法[J].计算机仿真.2009
[8].王标.针对人脸区域的视频容错编码技术研究[D].西南交通大学.2009
[9].胡振,张正华.一种适合低码率无线视频传输的容错编码方法[J].扬州大学学报(自然科学版).2008
[10].马佳.联合拥塞控制与H.264容错编码的视频传输研究[D].上海交通大学.2007
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