基于SVC无线视频传输算法研究

发布时间：2017-07-20 05:08

  本文关键词：基于SVC无线视频传输算法研究

  更多相关文章： 可伸缩视频编码 联合信源信道编码 不均等差错保护(UEP) Reed-Solomon(RS)编码 失真模型 遗传算法(GA)

【摘要】：近年来随着无线通信技术的飞速发展,无线视频传输已经成为视频传输的一个重要组成部分,被广泛的应用。由于编码技术和移动通信设备不断发展和完善,高编码效率、高带宽的无线信道使庞大数据量的视频信号在无线信道中传输成为了可能。在实际应用中由于网络的异构性,用户可用的信道带宽不同、用户终端设备多种多样,对视频传输提出了挑战。可伸缩视频编码(Scalable video coding,SVC)作为H.264的扩展版本实现了时域、空域和质量上的分层编码,提供了极好的编码效率、高比特率的适应性以及分层编码技术,满足了不同终端设备以及不稳定的网络环境下解码的需求。因此对可伸缩视频编码在无线信道传输技术的研究具有重要价值。由于传输过程中信道带宽的不稳定性以及噪声干扰,视频传输技术成为了当下研究的热点问题。联合信源信道编码使信源编码和信道编码不再处于独立状态,通过有效的技术手段将二者编码体系紧密结合,从而得到一种优化的整体编码系统。联合信源信道编码从整体角度出发寻求一种最优的编码体系,这无疑为视频传输提供了一种合理的解决方案。本文在深入研究可伸缩视频编码以及信道编码基础上,将信源编码与信道编码有机结合,提出一种基于不均等差错保护(Unequal Error Protection,UEP)的联合信源信道编码组合方案。在本方案中通过使用遗传算法(Genetic Algorithms,GA)求得各层最优信道码率分配,在求解过程中引用了量化的整体失真模型,用失真模型求得各层码率丢失所造成的失真代替用了实验的方式得到各层失真值,并且将遗传算法所用的适应度函数根据文中的具体问题做了适当的调整加入了罚函数。本方案中的信道保护是由前向纠错技术中的Reed-Solomon(RS)编码实现。实验结果表明与传统的做法相对比,本文所提出的方案实现了在有干扰信道环境下视频的有效传输,提高了解码端重建的视频质量。
【关键词】：可伸缩视频编码 联合信源信道编码 不均等差错保护(UEP) Reed-Solomon(RS)编码 失真模型 遗传算法(GA)
【学位授予单位】：太原科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 中文摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-16
• 1.1 研究的背景10-11
• 1.2 研究现状11-12
• 1.3 无线视频传输面临的挑战及研究的意义12-14
• 1.3.1 面临的挑战13-14
• 1.3.2 研究的意义14
• 1.4 论文结构安排14-16
• 第二章 可伸缩视频编码理论基础16-29
• 2.1 引言16
• 2.2 压缩标准和发展16-18
• 2.2.1 MPEG系列标准17
• 2.2.2 H.26X系列标准17-18
• 2.2.3 AVS18
• 2.2.4 可伸缩视频编码（SVC）18
• 2.3 可伸缩视频编码（SVC）技术18-23
• 2.3.1 时域可伸缩编码技术20
• 2.3.2 空域可伸缩编码技术20-22
• 2.3.3 质量可伸缩编码技术22-23
• 2.4 SVC码流结构分析23-27
• 2.4.1 H.264/AVC码流结构23-25
• 2.4.2 SVC码流结构25-27
• 2.5 JSVM参考软件简介27-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第三章 信源信道编码理论29-43
• 3.1 引言29
• 3.2 联合信源信道编码理论的研究现状29-31
• 3.2.1 联合信源信道编码理论研究29-30
• 3.2.2 联合信源信道编码的设计方法30
• 3.2.3 编码器结构30-31
• 3.3 联合信源信道编码31-34
• 3.3.1 联合信源信道编码目的31
• 3.3.2 联合信源信道编码框架31
• 3.3.3 联合信源信道编码的研究热点31-32
• 3.3.4 信源信道编码技术32-34
• 3.4 RS编码原理34-42
• 3.4.1 相关代数知识34
• 3.4.2 有限域（Galoias域）及运算34-36
• 3.4.3 BCH码简介36
• 3.4.4 RS码的重要性质36-38
• 3.4.5 RS码编码算法38-39
• 3.4.6 RS译码算法39-42
• 3.5 本章小结42-43
• 第四章 SVC不均等差错保护研究43-58
• 4.1 引言43-44
• 4.2 SVC整体框架结构及UEP分配方案44-47
• 4.2.1 针对本文的SVC整体结构44-45
• 4.2.2 UEP分配方案45-47
• 4.3 改进整体失真公式47-49
• 4.3.1 失真指标模型47-48
• 4.3.2 简化整体失真公式48-49
• 4.4 基于遗传算法的码率优化算法49-54
• 4.4.1 遗传算法简介49-51
• 4.4.2 遗传算法的引入51
• 4.4.3 求解最优值51-54
• 4.5 实验结果仿真54-57
• 4.6 本章小结57-58
• 第五章 总结与展望58-60
• 5.1 工作总结58-59
• 5.2 进一步展望59-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-65
• 攻读学位期间发表的学术论文目录65-66

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本文编号：566362