面向视频会议场景的 H.266/VVC 码率控制算法研究

面向视频会议场景的 H.266/VVC 码率控制算法研究

个人总结

论文标题

面向视频会议场景的 H.266/VVC 码率控制算法研究

发表期刊

硕士电子期刊

作者

余东航

发表日期

2022 -5-25

阅读日期

2023.8.3

评分 Score

类型	思路	批注
研究背景	本文的主要内容是什么？目前研究情况是什么？	随着人们对高清视频画质的需求越来越高，现有的视频压缩技术需要进一步优化才能适应不断增加的应用需求。VVC的码率控制模块所分层次与 HEVC 码率控制模块相同，而具有实际研究价值的主要为帧层和 LCU 层，因此近年来诸多专家对于视频编码码率控制板块的研究主要围绕着帧层和 LCU 层两部分进行。
方法和性质	面向什么样的任务？作者如何采集数据？这项研究是在何时何地进行的? 他提出的模型或者方法是什么样的呢？	测试对象：选取 VTM 通用测试环境中推荐的视频序列，各序列根据分辨率的不同进行了分类。算法选取 B 类测试序列 MarketPlace、RitualDance、Cactus 和 BQTerrace；C 类测试序列 BasketballDrill、BQMall、RaceHorses 和PartyScene ； D 类 测 试 序 列 BQSquare 、 BlowingBubbles 、 BasketballPass 和RaceHorses；以及 E 类测试序列 FourPeople、Johnny 和 KristenAndSara。
研究结果	模型效果获得了怎样的提升？（效率还是准确率或者是其他）	算法所有序列的总平均码率的相对误差值为 0.434%，码率控制精度优于自适应设置下的 0.435%。算法下测试序列的平均峰值信噪比相比于 VTM10.0 码率控制算法提升了 0.028dB。算法最终的平均BDBR 相比于 VTM10.0 的 BDBR 平均减少了 0.86%
创新点	这个论文的主要贡献或者创新点是什么？他的创新是基于之前的某个模型或者理论？	引入灰度共生矩阵，计算出反映编码帧纹理复杂度的相关特征值，用于帧层图像权重的调整；在计算LCU 权重时，通过引入最优拉格朗日乘子对权重进行重新计算，提高权重分配的准确性。
结论	作者从中学到了什么?
研究展望	对未来的研究有什么暗示或建议?	H.266/VVC 的码率控制算法，只是从 GOP 层、帧层和 LCU 层入手考虑了相关的算法研究，没有考虑到更下一层的码率控制中比特分配的相关性。因此，未来的工作中可以进一步考虑 CU 的划分与码率控制的比特权重分