码率失真优化算法

最新推荐文章于 2024-07-24 14:36:41 发布
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分类专栏： 毕业论文 文章标签： 优化 算法 optimization layer 语言
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Rate-Distortion optimization

最近在看关于R-D优化方面的论文, 上一篇中提到了一种隐式ROI编码方法-Implicit ROI coding method.这种方法没有任何位平面位移(bit-plane shifting),而是改变每个编码块的失真大小.这样会比位移位平面的复杂度低一些.只是现在还没有弄懂到底这个失真,Distortion和每个码快的贡献-Contribution有什么关系.

在EBCOT中,提出了一种压缩后截断的优化方法-PCRD optimization method.此方法中引入一个数学名词-Lagrange multiplier, 来计算最小失真,另外还有码率失真斜率-Rate-distortion-slope, 该斜率是用来表示码率和失真的变化关系,该斜率必须是单调递减的,因为对于每个编码块Code-block的压缩比特流bit-stream的截断点,失真必须是逐渐减小,码率长度必须是逐渐增大的.并且前者减小的幅度越来越小,后者增大的幅度越来越大.

在这一部分处理ROI的方法,从论文中看到的一种方法是增加斜率的大小,还有另外一种就是Taubman写的书中介绍的增加失真Distortion.现在最迷惑的地方就是为什么增加这两个值,会使ROI关联的code-block对于整个图像的贡献contribution增加,从而获得比其他区域更好的图像质量.

还有一个概念忘记提了,quality layer,质量层,有些复杂,等语言组织好了再来解释吧

HEVC率失真优化方法
AaronXueNF的博客
10-28 1229
参考资料： [1]万帅，杨付正编著. 新一代高效视频编码H.265/HEVC 原理、标准与实现[M]. 北京：电子工业出版社, 2014.12. 视频率失真曲线 对于某一视频编码标准，其编码框架已经确定，在给定的编码框架中选择不同的编码参数可以获得不同的率失真性能。HEVC中可选的编码参数有CTU分割模式、预测模式、变换模式和量化参数等，不同的编码参数对应一组(R,D)，称为一个可操作点。 遍历所有编码参数组合，对于当前给定的视频序列和任意码率限制Rc，总可以找到一组编码参数最小化失真D。不同码率Rc下
5_29 率失真最优化解释
weixin_34278190的博客
05-29 240
http://hi.baidu.com/vv1133/blog/item/d03a6723688b054dac34de2b.html源地址 所谓率失真（distortion-rate），其实指的是图像失真度与编码码率二者之间的相互关系。其中的图像失真度，目前一般采用原始图像与编码重建图像之间的峰值性噪比PSNR来衡量，这个PSNR可以是亮度PSNR，也可以是亮度与色度PSNR的线性组合。一般最...
率失真优化技术
weixin_42516391的博客
05-27 837
题目：Delay–Rate–Distortion Optimized Rate Control for End-to-End Video Communication Over Wireless Channels 无线通道上端到端视频通信的延迟-速率-失真优化速率的控制 摘要：为了分析、控制和优化端到端延迟约束下的RD行为，文章扩展了RDO，并提出了一种基于延迟的RDO的新型速率控制问题，即端到端延迟对不同延迟组件的分配。 1、通过联合选择源编码和信道编码参数，在传输速率和端到端延迟约束下将平均总的端.
HEVC/H.265理论知识（10）——率失真优化
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这一章很重要！！！！！！！ 一、率失真优化的目标就是： 1、在一定的码率（码率也表现为数据压缩的程度，码率越低，数据压缩的越厉害）限制下，减少视频的失真（减少失真就会提高视频的主观质量，看的人就会喜欢o(*≧▽≦)ツ）！ 2、在允许一定的失真下，把视频压缩到最小！ 二、编码器的率失真优化的工作主要是按照某种策略选取最优的编码参数，以实现最优的编码性能 三、率失真函
HEVC学习之率失真优化
qq_42567607的博客
05-09 1712
由于引入了拉格朗日系数，不再给定码率RT，设D+λR=J,过(R,D)做一条斜率为λ的斜线，其于纵轴截距即为J，让J最小即让截距最小，此时让(R,D)逼近理论曲线的问题可转化为过(R,D)做一条斜率为λ的斜线，让其与y轴截距最小，通过数学推导可知，当该斜线于曲线相切时理论最小，寻找给(R,D)点的过程即HEVC中的率失真优化。在视频编码中的率失真理论为在给定码率RT的前提下最大限度的减少视频信息的失真，用数学描述为第一个式子所示，其中m*为取得最小码率时的编码方式，S为编码方式的集合。
一种基于H.264/AVC的宏块级码率控制优化算法 (2009年)
05-07
为了在网络带宽和延迟的限制条件下获得持续稳定的视频编码质量，提出一种优化的宏块级码率控制算法。这种算法基于平均绝对误差（mean absolute difference,MAD)线性预测模型和二元率失真模型，充分利用视频序列的...
码率控制中的率失真优化 (2006年)
05-27
为了进一步提高视频编码的质量和效率，码率控制技术应运而生，尤其是在H.264/AVC标准中引入的率失真优化（Rate-Distortion Optimization, RDO）算法更是成为了研究的重点。 #### 1. 码率控制的重要性 尽管码率控制...
HEVC中率失真优化快速算法和VLSI架构
2301_81029398的博客
03-20 835
快速RDO算法相关工作这篇论文提出了一种快速率失真优化（RDO）算法及其超大规模实现（VLSI）的帧内和帧间编码。该算法采用一种免量化框架，大幅度降低RDO的复杂度。同时，考虑HEVC的语法元素和概率模型以保持编码效率。该算法设计也考虑到硬件架构，以支持一个有效的VLSI架构实现。
8)9视频流：基于率失真优化的码率分配算法
通过分析每一帧的率失真特性，算法能够更精确地为每个帧分配合适的码率，以适应不断变化的网络带宽。 本文的研究针对FGS视频流在时变带宽网络环境下的码率分配问题，引入了新的算法策略，旨在提高视频传输的稳定性...
率失真优化论文：Rate-Distortion Optimization for Video Compression.pdf
12-02
率失真优化方法提出的正式论文的PDF，Rate-Distortion Optimization for Video Compression.pdf
h.264率失真优化
07-19
h.264 率失真优化率失真优化率失真优化率失真优化率失真优化率失真优化率失真优化率失真优化
HEVC原理-率失真优化
Guardian_Bud
02-23 2497
转载https://blog.youkuaiyun.com/nb_vol_1/article/details/53288937 一、率失真优化的目标就是： 1、在一定的码率（码率也表现为数据压缩的程度，码率越低，数据压缩的越厉害）限制下，减少视频的失真（减少失真就会提高视频的主观质量，看的人就会喜欢o(*≧▽≦)ツ）！ 2、在允许一定的失真下，把视频压缩到最小！ 二、编码器的率失真优化的工作主要是按照某种策略...
RDO率失真优化
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06-07 1299
编码器性能的高低可以从解码后图像的质量（失真度）和编码后码流的大小决定。 解码后图像质量 图像失真度的评价指标有以下几种： 平方误差和SSD(sum of square difference)：SSD=∑x=0M−1∑y=0N−1|f(x,y)−f′(x,y)|2SSD=∑x=0M−1∑y=0N−1|f(x,y)−f′(x,y)|2SSD=\sum_{x=0}^{M-1}\sum_{y=...
RDOQ（率失真优化量化）
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量化器设计需要权衡失真与比特率，即将量化过程和率失真优化准则相结合，对于一个变换系数给定多个可选的量化值，并利用RDO准则从中选出一个最优的量化值
率失真优化RDO
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H.266/VVC 中的率失真优化
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qq_45775465的博客
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摘要摘要率失真优化技术在视频编码中扮演了重要的角色，使用其选择最优的编码参数是保证视频编码效率的关键。但是，。不过，为了追求高编码效率，率失真优化方法是最主要的编码参数选择优化技术。与以往的编码标准相比，H.266/VVC采用了更先进的编码算法和多种高效的编码工具，因此编码过程也面临更多的编码参数选择。对于一个典型的基于混合编码框架的视频编码系统，有大量编码参数，包括预测模式、运动估计、量化、编码模式等，且每个编码参数都有多个候选值，如在H.266NVC中帧内预测模式包括65。
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精确的解决单个随机变量的量化问题相当复杂，一个连续随机信源需要无限的精确度才可以准确的表示，我们需要解决的问题是对于任何给定的数据码率，寻求最好的可能表示。对服从高斯分布的n个独立同分布的随机变量集合，用nR比特表示，假如分开处理每个元素的表示显得像一个独立的问题，率失真编码告诉我们用长度为n的序列，在相同的码率下对整个序列同时处理的方法比单个样本独立量化所得的失真更低。n个随机变量的失真定义。 ...
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HEVC（High Efficiency Video Coding）是一种视频压缩编码标准，旨在提供更高的压缩比和更好的视频质量。HEVC的失真优化算法是一种基于率失真理论的算法，主要是通过调整压缩参数来达到最佳的编码效果。 失真优化算法的原理是在给定码率限制和失真约束的情况下，自适应地调整量化参数，使得编码器输出的码率最接近给定的码率限制，并且输出的视频质量最接近给定的失真约束。在HEVC中，失真约束通常使用块失真率（BD-rate）或者块信噪比（PSNR）来衡量。 失真优化算法的具体实现主要包括以下几个步骤： 1. 初始化量化参数：在编码开始时，需要为每个块分配初始量化参数。通常可以使用先前的块数据和量化参数来估计最佳的初始量化参数。 2. 码率控制：在编码过程中，需要动态地调整量化参数，以使得输出的码率接近给定的码率限制。码率控制算法的主要目标是最小化码率的波动，以提高视频的质量稳定性。 3. 失真约束控制：在码率控制的基础上，需要根据给定的失真约束来调整量化参数，以使得输出的视频质量最接近给定的失真约束。失真约束控制算法的主要目标是最小化失真的波动，以提高视频的质量稳定性。 4. 量化参数优化：失真约束控制完成后，需要进一步优化量化参数，以达到最佳的编码效果。通常可以使用拉格朗日乘数法来求解最优的量化参数。拉格朗日乘数法的主要思想是在失真和码率之间寻找一个最佳的平衡点，以达到最佳的压缩效果。 5. 重编码：在量化参数优化完成后，需要对编码器进行重编码，以输出最终的压缩视频。重编码时需要对量化参数进行重新调整，以保证输出的码率和失真约束符合要求。
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