了得網工業技術_新一代高效視頻編碼技術

編輯推薦

有關新一代高效視頻編碼的學術專著；

反映相關領域的**研究進展；

科研工作的理想參考書；

注重理論基礎知識和**研究成果之間的平衡；

先進性和實用性的完美統一；

語言流暢，圖文並茂，可讀性好。

內容簡介

《新一代高效視頻編碼技術》是一本關於視頻編碼技術的學術專著，反映了相關技術領域*的研究進展。全書共分為12章，首先討論了視頻基礎知識、視頻質量評價、視頻編碼技術、人眼視覺特性、碼率控制等基礎知識，接下來介紹了H.264/AVC、H.264
SVC和HEVC
3個視頻編碼國際標準，後介紹了視頻編碼領域出現的一些新技術，如小波視頻編碼、基於壓縮感知的視頻編碼、基於人眼視覺特性的編碼、基於語義的視頻編碼、基於超分辨率復原的視頻編碼以及立體視頻編碼等。《新一代高效視頻編碼技術》可供通信與電子繫統、信號與信息處理、計算機應用等相關專業的研究人員、工程技術人員、高校教師、研究生和高年級本科生學習參考。

第1章視頻格式和質量評價
1.1 圖像與視頻
1.2 彩色空間
1.2.1 RGB彩色空間
1.2.2 YCbCr彩色空間
1.2.3 HSV彩色空間
1.3 抽樣格式
1.4 視頻格式
參考文獻

第2章視頻質量評價
2.1 引言
2.2 視頻失真
2.2.1 塊效應

第1章視頻格式和質量評價

1.1 圖像與視頻

1.2 彩色空間

1.2.1 RGB彩色空間

1.2.2 YCbCr彩色空間

1.2.3 HSV彩色空間

1.3 抽樣格式

1.4 視頻格式

參考文獻

第2章視頻質量評價

2.1 引言

2.2 視頻失真

2.2.1 塊效應

2.2.2 模糊效應

2.2.3 振鈴效應

2.2.4 噪聲

2.3 主觀質量評價

2.3.1 測試條件

2.3.2 測試方法

2.3.3 評分類型

2.3.4 主觀質量評價方法

2.4 客觀質量評價

2.4.1 FR評價標準

2.4.2 NR評價方法

參考文獻

第3章視頻編碼技術基礎

3.1 預測編碼

3.2 變換編碼

3.2.1 正交變換

3.2.2 K-L變換

3.2.3 離散餘弦變換

3.2.4 小波變換

3.3 熵編碼

3.4 矢量量化

3.5 混合編碼

參考文獻

第4章人眼視覺繫統特性

4.1 視覺信息處理的基本機理

4.1.1 視覺感官

4.1.2 視覺通路

4.1.3 視覺中樞

4.1.4 視覺感知

4.2 感興趣區的人眼視覺繫統特性

4.2.1 視覺感興趣區

4.2.2 視覺掩蓋效應

4.3 人眼的視覺注意特性

4.3.1 視覺注意機制

4.3.2 視覺注意模型

4.4 基於視覺注意模型的壓縮域感興趣區檢測方法

4.4.1 壓縮域視覺顯著圖提取

4.4.2 視覺注意焦點的選擇與轉移

4.4.3 壓縮域感興趣區域檢測

4.4.4 實驗結果及分析

4.5 本章小結

參考文獻

第5章碼率控制

5.1 碼率控制基本原理

5.2 碼率控制模式

5.2.1 恆定碼率模式

5.2.2 可變碼率模式

5.3 碼率控制理論

5.3.1 率失真函數

5.3.2 幾種經典的率失真模型

5.4 視頻標準中的碼率控制算法

5.4.1 VM5碼率控制算法

5.4.2 RM8碼率控制算法

5.4.3 TMN8碼率控制算法

5.4.4 TM5碼率控制算法

5.4.5 H.264碼率控制算法

5.5 基於H.264的幀層碼率控制算法

5.5.1 H.264率失真曲線

5.5.2 H.264率失真模型

5.5.3 基於率失真模型的碼率控制

5.5.4 實驗結果及分析

參考文獻

第6章 H.264/AVC視頻編碼新技術

6.1 H.264/AVC視頻編碼基本框架

6.2 基於行的H.264/AVC幀內預測編碼

6.2.1 隱式的基於行的幀內預測

6.2.2 實驗結果

6.3 H.264/AVC中可變位深的8×；8整型變換和量化編碼

6.3.1 H.264/AVC中的8×；8整型變換

6.3.2 H.264/AVC的量化和縮放

6.4 基於無損視頻信號統計特性的H.264/AVC自適應熵編碼器設計

6.4.1 無損編碼中殘差數據的統計特性

6.4.2 改進的CAVLC方法

6.4.3 改進的CABAC方法

6.4.4 實驗結果及分析

6.5 H.264視頻編碼的並行可擴展性

6.5.1 H.264中的並行計算

6.5.2 GOP級並行計算

6.5.3 幀級並行計算

6.5.4 片級並行計算

6.5.5 宏塊級並行計算

6.5.6 空間域宏塊級並行計算

6.5.7 時間域宏塊級並行計算

參考文獻

第7章 H.264/SVC可擴展視頻編碼

7.1 引言

7.2 H.264/SVC編碼框架

7.2.1 時間可擴展性

7.2.2 空間可擴展性

7.2.3 SNR可擴展性

7.3 H.264 SVC編碼性能評估

7.3.1 時間可擴展性

7.3.2 空間可擴展性

7.3.3 SNR可擴展性

7.3.4 其他特點

7.3.5 預處理濾波

參考文獻

第8章 HEVC視頻編碼標準

8.1 HEVC標準的結構

8.1.1 檔次、級別和層

8.1.2 視頻格式

8.1.3 條帶和分片

8.2 HEVC的基本編碼框架

8.2.1 HEVC基本編碼框架

8.2.2 HEVC的和編碼結構

8.3 HEVC關鍵技術

8.3.1 幀內預測

8.3.2 幀間預測

8.3.3 變換、縮放和量化

8.3.4 熵編碼

8.3.5 環內濾波器

8.3.6 特殊編碼模式

8.4 HEVC編碼器控制

8.5 HEVC的語法結構

8.5.1 並行解碼語法和改進的條帶結構

8.5.2 HEVC高級語法

8.6 HEVC編碼工具配置

參考文獻

第9章小波視頻編碼新技術

9.1 引言

9.2 傳統離散小波變換的缺點

9.3 雙樹小波變換

9.3.1 DTDWT

9.3.2 DTDWT濾波器組

9.3.3 三維DTDWT

9.4 粒子集群優化和多目標PSO

9.4.1 粒子集群優化

9.4.2 多目標PSO

9.5 基於多目標PSO的視頻編碼

9.5.1 編碼器模塊的修改

9.5.2 實驗結果與分析

參考文獻

第10章基於壓縮感知的視頻編碼技術

10.1 引言

10.2 壓縮感知理論

10.2.1 稀疏性

10.2.2 不相干性

10.2.3 測量矩陣

10.2.4 CS重建

10.2.5 壓縮感知特性

10.3 壓縮視頻感知

10.4 分布式壓縮視頻感知

10.5 基於字典的壓縮視頻感知

10.6 本章小結

參考文獻

第11章基於人眼視覺繫統特性的視頻編碼

11.1 基於視覺敏感度的低比特圖像壓縮

11.1.1 人眼的視覺敏感度特征

11.1.2 基於視覺敏感度的低比特率圖像壓縮算法

11.2 基於視覺注意的視頻編碼方法

11.2.1 所提方法框圖

11.2.2 目標檢測算法

11.2.3 背景和目標區域的JPEG-2000編碼

11.2.4 視頻解碼重建

11.2.5 實驗結果與分析

11.3 基於人眼感興趣區的視頻編碼

11.3.1 感興趣區檢測和跟蹤

11.3.2 H.264/SVC標準的感興趣區編碼

11.3.3 感興趣區編碼的碼率控制

11.4 本章小結

參考文獻

第12章視頻編碼技術的研究進展

12.1 基於語義的視頻編碼

12.1.1 語義視頻編碼

12.1.2 用戶感知的語義視頻編碼

12.2 基於超分辨率復原的視頻編碼

12.2.1 超分辨率復原技術概述

12.2.2 基於超分辨率復原的視頻編碼技術

12.3 基於HEVC的立體視頻編碼技術

12.3.1 立體視頻編碼標準

12.3.2 幾種立體視頻編碼方案

12.3.3 基於HEVC的立體視頻編碼方案

參考文獻

在線試讀

3．3 熵編碼

熵編碼是純粹基於信號統計特性的編碼技術，是一種無損編碼方法，解碼後能無失真地恢復原始圖像。圖像/視頻編碼方法的效率取決於如何充分利用信源的統計特性。熵編碼的基本原理是給出現概率較大的符號一個短碼字，而給出現概率較小的符號一個長碼字，這樣使得終的平均碼長很小。一個精心設計的熵編碼器，其輸出的平均碼長接近信源的信息熵，即碼長的下限。熵編碼把待壓縮的數據流看做簡單的數字序列，而並不關心這些數據的具體語義。

常用的熵編碼方法有遊程編碼、Huffman編碼和算術編碼3種。

遊程編碼主要用於量化後出現大量零繫數的情形，利用遊程表示連零碼，以降低為表示零碼所用的數據量。

Huffman編碼是一種不等長的編碼方法，這裡的“”是指它的平均碼長對相同概率分布的信源是所有有效編碼方法中短的。Huffman編碼必須預先知道信源的概率分布，這一般是難以做到的，通常采用對大量數據進行統計後得到的近似分布代替。但不同的圖像類型的繫數分布總有差異，這導致實際應用時無法達到性能。通過利用輸入數據序列自適應地匹配信源概率分布的方法，可以較好地改進Huffman編碼的性能，但這又帶來運算復雜，且不適合硬件實現的缺點。

算術編碼是20世紀80年代發展起來的一種熵編碼方法。它的基本原理是任何一個數據序列均可表示成0和1之間的一個問隔，該間隔的位置與輸入數據的概率分布有關。可以根據信源的統計特性設計具體的編碼器，也可以針對未知概型的信源設計白適應地適配其分布的算術編碼器，並且這兩種形式的編碼器均可以用硬件實現。有關的實現數據表明，在未知信源概率分布的大部分情形下，算術編碼要優於Huffman編碼。

Huffman編碼與遊程編碼的效率取決於編碼數據的統計特性。前者希望集中出現的符號次數更為頻繁；後者則希望遊程能經常出現，而且相當長。上述3種熵編碼方法均已被現有的各種圖像/視頻編碼標準采納，以遊程編碼結合Huffman編碼或遊程編碼結合算術編碼的組合形式，用於對變換、預測編碼之後圖像繫數的進一步編碼方式。

應該強調指出的是，熵編碼方法是通過無損壓縮消除信源的冗餘信息，以實現對數據的壓縮。如果需要進一步壓縮圖像/視頻數據，就必須考慮人眼的視覺缺陷。通常信源編碼方法把初始數據分成相關信息和不相關信息兩種，然後再執行消除不相關數據的處理步驟。與熵編碼相反，一般的信源編碼方法是允許失真的。

如何劃分相關信息與不相關信息，與具體的信源編碼方法有關。更重要的是，不同的信源編碼技術利用了人眼的視覺缺陷中的不同特點。分離相關數據和不相關數據的一種常用方法是編碼轉換，把數據轉換成更適用於分離目的的數學模型——這就是下一節將要詳細討論的變換編碼。

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