基于HEVC的视频编码与视频无线传输机制研究

发布时间:2017-04-22 22:05

  本文关键词:基于HEVC的视频编码与视频无线传输机制研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着社会化网络和数字移动设备的快速发展,视频数据在网络传输中所占的比例越来越高。高清、超高清视频技术及其应用正潜移默化地影响着人们的生活、工作、娱乐的方式和理念。新一代高效视频编码标准HEVC的发布进一步推进了视频业务的发展。作为更加直接、具体、实时的信息获取方式,视频给人们的生活、工作带来了便利。伴随着手机应用软件的推广,视频分享已经成为人们表达情感的一种方式。同时,随着通信技术的普及和发展,使得人们随时随地上网的需求得以满足。网络也从支持单一的数据服务向支持多优先级的区分服务转变,从而更有利于多媒体数据的传输。本文对视频基于HEVC的编码机制以及视频在无线网络中的传输机制进行了深入的研究和分析,取得了如下研究成果:(1)针对视频HEVC编码中计算复杂高的问题,引入了机器学习方法,提出了基于决策树的HEVC编码机制。该机制将编码单元划分问题归为分类问题,充分利用视频帧存在的空间相关性,提取相邻编码单元的划分信息到决策树模型中进行离线学习,得到决策树分类器。利用分类器对满足分类条件的编码单元进行划分,舍去了率失真计算,从而降低了视频编码的计算复杂度。实验表明,该机制在保证视频质量基本不受影响的情况下,计算复杂度平均下降了32%。(2)针对视频HEVC编码中计算复杂度高,以及基于机器学习的方法需要进行离线学习的问题,引入了统计学原理,提出了具有实时性的自适应编码单元深度区间的HEVC编码机制。该机制充分分析了编码单元划分过程以及编码单元深度分布特性,引入了编码单元深度区间概念。HEVC编码时自适应的选择编码单元深度区间,只需要在区间内的编码单元深度进行率失真计算来获取最佳编码单元尺寸,舍去了编码单元深度区间外的率失真计算。此外,利用相邻编码单元的深度信息,进一步加速了当前编码单元深度的决策。实验表明,该机制在保证视频质量基本不受影响的情况下,计算复杂度平均下降了16%。(3)针对视频在无线网络中传输存在不同业务之间碰撞从而导致网络吞吐量下降的问题,引入了混合时隙的概念,提出了混合时隙视频无线传输机制。定义一个混合时隙内包含多个优先级时隙,网络中以混合时隙为单位进行传输,通过将不同优先级业务数据分配到具有不同优先级的时隙内进行传输,不同优先级时隙内的业务不会在网络传输中发生碰撞,从而降低了各业务之间的碰撞和重传,提高了网络吞吐量,同时又保证了高优先级业务的传输性能。实验表明,混合时隙视频无线传输机制平均提高了15%的网络吞吐量。
【关键词】:HEVC 视频 率失真 混合时隙 传输机制
【学位授予单位】:浙江工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN919.81
【目录】:
  • 摘要5-7
  • ABSTRACT7-9
  • 缩略词表9-14
  • 第1章 绪论14-27
  • 1.1 引言14-15
  • 1.2 研究背景与意义15-17
  • 1.2.1 视频编码15-17
  • 1.2.2 视频无线传输研究17
  • 1.3 国内外研究现状17-24
  • 1.3.1 研究机构17-18
  • 1.3.2 关键技术研究18-24
  • 1.4 本文主要内容和创新点24-25
  • 1.5 论文结构安排25-27
  • 第2章 视频HEVC编码27-47
  • 2.1 引言27-28
  • 2.2 HEVC编码技术28-39
  • 2.2.1 HEVC编码框架28-30
  • 2.2.2 四叉树单元划分30-32
  • 2.2.3 帧内预测32-34
  • 2.2.4 帧间预测34-36
  • 2.2.5 变换和量化36-37
  • 2.2.6 熵编码37
  • 2.2.7 环路滤波37-39
  • 2.3 HEVC计算复杂度分析39-41
  • 2.3.1 四叉树单元划分因素39-40
  • 2.3.2 帧内预测因素40
  • 2.3.3 帧间预测因素40
  • 2.3.4 其他因素40-41
  • 2.4 实验与结果分析41-44
  • 2.4.1 实验设置41-42
  • 2.4.2 实验结果与分析42-44
  • 2.5 视频HEVC 编码的应用前景44-46
  • 2.6 本章小结46-47
  • 第3章 基于决策树的HEVC编码机制47-65
  • 3.1 引言47-48
  • 3.2 率失真决策48-53
  • 3.2.1 率失真48-50
  • 3.2.2 率失真决策过程50-53
  • 3.3 低复杂度HEVC编码机制53-56
  • 3.3.1 视频编码特征53-55
  • 3.3.2 编码单元深度相关性55-56
  • 3.3.3 基于编码单元深度的低复杂度HEVC编码机制56
  • 3.4 基于决策树的HEVC编码单元划分56-60
  • 3.4.1 决策树模型57
  • 3.4.2 ID3决策树分类器57-59
  • 3.4.3 编码单元划分机制实现59-60
  • 3.5 实验与分析60-64
  • 3.5.1 实验设置60-61
  • 3.5.2 实验结果及分析61-64
  • 3.6 本章小结64-65
  • 第4章 自适应编码单元深度区间HEVC编码机制65-81
  • 4.1 引言65-66
  • 4.2 编码单元深度区间66-72
  • 4.2.1 编码单元划分过程66-69
  • 4.2.2 编码单元分布特性69-70
  • 4.2.3 编码单元深度区间定义70-72
  • 4.3 自适应编码单元深度区间72-75
  • 4.4 实验与分析75-80
  • 4.4.1 实验设置75-76
  • 4.4.2 实验结果与分析76-80
  • 4.5 本章小结80-81
  • 第5章 混合时隙视频传输机制81-100
  • 5.1 引言81-82
  • 5.2 IEEE 802.11e EDCA传输机制82-86
  • 5.2.1 EDCA多优先级区分机制82-84
  • 5.2.2 EDCA内部碰撞机制84-85
  • 5.2.3 EDCA外部碰撞机制85-86
  • 5.3 混合时隙传输机制86-88
  • 5.3.1 混合时隙内部碰撞机制86-87
  • 5.3.2 混合时隙外部碰撞机制87-88
  • 5.4 混合时隙传输机制建模88-95
  • 5.4.1 马尔科夫链模型89-92
  • 5.4.2 混合时隙建模92-95
  • 5.5 实验与分析95-99
  • 5.5.1 实验设置95-96
  • 5.5.2 实验结果与分析96-99
  • 5.6 本章小结99-100
  • 第6章 结论与展望100-102
  • 6.1 结论100-101
  • 6.2 展望101-102
  • 参考文献102-110
  • 致谢110-111
  • 攻读学位期间参加的科研项目和成果111-112

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