本项目提出了几种高效的视频编码技术,相比于HEVC标准中推荐的技术,提出的技术可以显著提高视频编码的率失真性能(在获得同等的编码视频质量前提下编码码率更少)、码率控制准确度等指标。
1. 面向HEVC标准的高效图像层码率控制算法。目前HEVC标准推荐的码率控制算法在给图像选择量化参数时没有有效考虑随机接入结构中各时间级图像的差异性,其码率控制准确度及编码率失真性能都较低。从有效考虑每个时间级的差异性出发,提出了更加高效的图像层码率控制算法。HEVC标准推荐的码率控制算法和提出算法的BE分别为1.65%、1.16%,即提出算法可以更加准确的估计目标码率。与HEVC标准推荐的码率控制算法相比,提出算法的BD-rate为-4.10%,即提出算法可以显著提升编码的率失真性能。
2. 高效视频编码标准低时延编码结构的量化参数级联方法。解决了现有针对低时延编码结构的技术没有考虑视频时域依赖性,模型参数获取复杂的问题。提出方法具有编码率失真性能高、模型参数计算简单等优点,可用于低时延编码结构的视频编码。与高效视频编码标准推荐使用的量化参数级联方法相比,提出方法的BD-rate为-3.99%,编码率失真性能更高。
3. 高效视频编码量化参数的分配方法。解决了现有针对随机接入编码结构的技术没有考虑视频内容特性,编码性能低的问题。提出方法采用视频图像的背景帧差和标准差来衡量视频的运动和纹理特性,为不同内容特性视频分配最优的量化参数。提出方法不需要预编码、复杂度低,并可在同等编码质量下,进一步节省编码比特,有效地提高了视频编码性能,可用于视频编码。与高效视频编码标准推荐使用的量化参数级联方法相比,提出方法的BD-rate为-5.60%,有效地提高了视频编码性能。
当前,所有人每天都会大量接触各种类型的视频应用及消费(例如广播电视、短视频、网络点播、视频会议通话等),其市场规模庞大。高效的视频编码技术是这些应用系统有效运行的关键,其功能和作用不可替代。所以视频编码技术也是目前所有大体量的高科技互联网多媒体公司都关注的核心研发技术,例如国内的华为海思、腾讯、海康威视、中兴、快手、大疆、京东、联咏等企业和国外的微软、谷歌、苹果、高通、三星、索尼等企业都有视频编码技术研发部门,投入了大量人力物力。目前华为、腾讯等也在积极的参与国际国内视频编码标准的制定。所以研究高效的视频编码技术具有广阔的市场需求。
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