项目名称: 视频编码中视觉质量一致性评价及其控制算法的研究

项目编号: No.61202242

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 计算机科学学科

项目作者: 徐龙

作者单位: 北京科技大学

项目金额: 24万元

中文摘要: 在视频质量评价中,视频图像质量一致性,即视频图像质量波动是影响用户视觉感受的一个非常重要的因素。而传统码率控制算法缺少质量控制的机制,所以很难保证编码图像质量的一致性。本项目首先从视频图像质量的主、客观评价入手,提出视频图像质量一致性的客观评价指标。其次,为了实现视频图像质量一致性的控制,从误差分析的角度出发,结合大数定律、中心极限定理提出了视频图像质量一致性控制理论模型,建立了带宽、缓冲区、图像质量波动限制和模型可控参数之间的关系,从而实现编码过程中视频图像质量的动态调控。再次,基于上述理论模型,探索视频图像质量一致性的控制算法,引入上述视频图像质量一致性评价指标,研究在新的质量波动指标限制和已有带宽、缓冲区限制条件下的新型的码率控制算法。研究成果显著地改善现有码率控制算法在质量控制方面的性能,并对视频流媒体应用提供了更好的技术支持。

中文关键词: 视频编码;码率控制;视频质量一致性;视频质量评价;流媒体

英文摘要: In video quality assessment, the consistent visual quality of video is very important to the visual perception of viewers. However, the traditional rate control algorithms of video coding are not efficient in visual quality consistence because there is not a mechanism of visual quality control in traditional rate control algorithms. This project firstly studies the visual quality consistence assessment of videos on the basis of the subjective and objective visual quality assessment of image and video. An objective metric is proposed to assess the visual quality consistence. Secondly, to control the visual quality consistence of videos, a theoretical model which constructs the relationship among channel bandwidth, buffer capacity and visual quality consistence is proposed based on the Law of Large Numbers and the Central Limit Theorem. This model could dynamically assess and control the visual quality consistence during encoding process. Thirdly, the algorithms based on the theoretical model are investigated for benefiting the visual quality consistence of video encoding. By introducing the proposed metric of visual quality consistence into rate control, a novel rate control algorithm is proposed under the constraints of channel bandwidth, buffer capacity and visual quality variation bound. The output of this pro

英文关键词: video coding;rate control;consistent visual quality;video quality assessment;video streaming

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

专知会员服务
7+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
12+阅读 · 2021年9月13日
专知会员服务
17+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年5月13日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年3月26日
无参考图像质量评价研究进展
专知会员服务
28+阅读 · 2021年2月14日
专知会员服务
94+阅读 · 2021年2月6日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年1月21日
【Nature论文】深度网络中的梯度下降复杂度控制
专知会员服务
38+阅读 · 2020年3月9日
“众所周知,视频不能P”,GAN:是吗?
量子位
0+阅读 · 2022年1月25日
全链路联动: 面向最终目标的全链路一致性建模
机器学习与推荐算法
1+阅读 · 2021年9月27日
【速览】TIP 2021丨显著性引导的迭代非对称哈希快速行人再识别
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年9月17日
视频大脑:视频内容理解的技术与应用
AI前线
13+阅读 · 2019年4月18日
图像美学质量评价技术发展趋势
科技导报
18+阅读 · 2018年6月25日
一文读懂图像压缩算法
七月在线实验室
15+阅读 · 2018年5月2日
如何设计基于深度学习的图像压缩算法
论智
40+阅读 · 2018年4月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月16日
Prefix-Free Coding for LQG Control
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月15日
Arxiv
16+阅读 · 2021年11月27日
Arxiv
11+阅读 · 2018年5月13日
小贴士
相关VIP内容
专知会员服务
7+阅读 · 2021年10月4日
专知会员服务
12+阅读 · 2021年9月13日
专知会员服务
17+阅读 · 2021年7月3日
专知会员服务
15+阅读 · 2021年5月13日
专知会员服务
29+阅读 · 2021年4月12日
专知会员服务
14+阅读 · 2021年3月26日
无参考图像质量评价研究进展
专知会员服务
28+阅读 · 2021年2月14日
专知会员服务
94+阅读 · 2021年2月6日
专知会员服务
24+阅读 · 2021年1月21日
【Nature论文】深度网络中的梯度下降复杂度控制
专知会员服务
38+阅读 · 2020年3月9日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员