清晰度(fidelity)可伸缩可以认为是分辨率可伸缩的一个特例,其基本层和增强层的分辨率相同,因此作为SVC的广义的spatial scalability存在。Spatial scalable coding的帧间预测技术都可以使用,只不过不需要插值的过程;同时,residual prediction也可以直接在变换域进行。通过给予增强层更小的量化参数,得到渐增的图像纹理细节信息,这种方法又称为coarse grain fidelity scalable coding (CGS)。
CGS由于其编码的层数决定了码流可支持的不同码率的数目,灵活性欠佳。另外,如果相邻两层之间的码率相差比较小的话,编码效率会变得很差。
鉴于CGS存在这样的缺陷,SVC引入了MGS(Medium Grain fidelity Scalability)的概念。与CGS不同,MGS定义了关键帧的概念来控制漂移误差,同时修改了高层语法以支持码流中任意点在不同MGS层之间的切换。
本文探讨了清晰度可伸缩编码技术(CGS)及其改进版本MGS(MediumGrainfidelityScalability)的基本原理。CGS通过调整量化参数来实现不同层次的图像细节表达,而MGS则引入关键帧概念以减少漂移误差并提升编码效率。
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