探析h.264avc中多参考帧下的失真度估算算法

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1、西南交通大学硕士学位论文H.264/AVC中多参考帧下的失真度估算算法姓名：袁春申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：彭强20050601亘查窑堡盍堂亟±亟窒生雯焦迨窒篮!夏摘要视频通信中的基于拉格朗日乘子法的率失真模型的两个基本组成部分是失真度和比特率。比特率经过实际的编码就可以得到，而真实失真度只有在解码器完成解码之后才能真正计算得出。因此如何准确估算出差错环境下从编码器到解码器端的失真度，并由此来决定编码模式就成为率失真优化的关键问题。H．264／AVC测试参考模型中假定传输信道不会出错，忽略了传输过程和解码器端可能引起的失真，将编码量化失真作为总失真。

2、然而现实中基于包交换的网络其丢包率可能高达20％，使用预测编码产生的视频流对包交换网络中的传输错误异常敏感。因此，如何在基于包交换的网络环境中准确估算失真度，最大可能地减少传输差错带来的对编码器的影响，实现差错环境下抑制传输差错的编码效果就成为视频编码领域中的一个重要问题。本论文比较了现有的三种失真度估算方法，通过实验证明了基于像素级的递归估算方法是最为接近实际情况的方法。在此算法基础上，分析了有损信道中的视频传输的差错扩散情况，从可能引起失真的编码器、传输信道和解码器三个方面分别考虑，得出了H．26舭wc中一种多参考帧下的通用失真度估算算法。算法将总失真度分为编码量化

3、失真、传输扩散失真和解码掩盖失真三部分，其中，编码量化失真经实际编码后可以计算得到，掩盖失真也可以通过编码器端的模拟解码后计算得到，关键的传输扩散失真经过推导变换后可以通过递归进行计算。估算模型以一个运动向量的踊数来表示相关系数，在一定程度上降低了算法的计算复杂性。基于测试模型参考软件JM7．6的实验结果表明，估算算法可以很好的估算出失真度，从而可以将该算法应用予各种时域掩盖算法中，在基于包交换的网络环境中尽可能地仿真真实失真度，达到率失真优化条件下的最佳的编码效果。关键词：视频编码；H．264／AVC．失真度估算；多参考帧一酉童窒堂盎堂亟±丛窒生堂焦迨塞篁!!亟Abs

4、tractThetwobasiccomponentofrate-distortionmodelbasedonLagrangemultiplierinvideocodingaredistortionandrate．Therateofaframeisthebitsusedtoencodeit，butthedistortioncanbeevaluatedonlyafterthedecodingprocess．Therefore，howtoestimatepreciselythedistortionbetweenthecodecinerrorproneenvironmentsi

5、nordertochoosethecodingmodeisthekeyproblemofrate，distortion．ThereferencesoftwaremodelofH．264／AVCassumesthereisnoerrorwhentransmittingthevideosignalsandthusignoretotallythedistortionmightbecausedbytransmissionanddecodingprocess，andusethedistortiononencodersideasthetotaldistortion．Butthere

6、altransmissionchannelisneverlosslessandprobablyhasalossrateofashighas20％，alsothecodesproducedbypredictionencodingisverysensitivetolossychannel．Hencehowtoestimatethedistortionunderpacket-switchnetworks，soastoreducethetransmissionerrorsaslessaspossible．isabigproblemtobesolvedinvideocodiug．

7、Threealgorithmsestimatingthedistortionarecomparedinthisthesis，experimentalresultshowsthattherecursiveoptimalper-pixelestimate(ROPE)algorithmisthebest．BasedontheROPEalgorithm，thisthesisgivesadetailanalysisoferrorpropagationunderlossychannelandtakesconsiderationonallthreevi