本文關(guān)鍵詞：視頻解碼復雜度建模及動態(tài)預測研究

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【摘要】：視頻解碼是一類最典型的多媒體應用,其計算量大、耗能高�，F(xiàn)代多媒體計算平臺可利用視頻解碼復雜度固有的動態(tài)變化特征來自適應地調(diào)整所需資源,從而節(jié)省能耗,其前提是對視頻解碼復雜度進行準確估計。本文基于解碼復雜度與壓縮視頻幀長之間的線性關(guān)系,提出了一套完整的視頻解碼復雜度建模及預測體系,目標是對各種應用場景下具有不同特征的壓縮碼流進行解碼復雜度預測。 首先根據(jù)線性模型系數(shù)在視頻語義層參數(shù)作用下的統(tǒng)計特征,為幀內(nèi)編碼幀抽象出兩條模型系數(shù)隨視頻語義層參數(shù)變化的定量規(guī)律：當視頻分辨率保持不變時,模型系數(shù)不隨視頻內(nèi)容和壓縮碼率的變化而改變；當視頻分辨率發(fā)生變化時,模型系數(shù)一個保持不變,一個隨分辨率的變化呈比例變化,且比例為視頻分辨率的比值�；谏鲜鲆�(guī)律提出了一種利用離線分析對幀內(nèi)編碼幀解碼復雜度進行預測的算法。分別對H.264.MPEG-4壓縮碼流在基于Simplescalar的軟件仿真平臺和基于DSP的嵌入式硬件平臺上進行測試,實驗結(jié)果表明預測精度很高,預測誤差呈現(xiàn)明顯的正態(tài)分布且對所有測試序列解碼復雜度預測誤差均小于4%,在實驗所選用的TI TMS20DM642嵌入式平臺上算法在線開銷僅為54個時鐘周期/幀。 之后給出了一種采用狀態(tài)變量分析法對系統(tǒng)進行理論建模和在線估計的方法以實現(xiàn)對幀間編碼幀解碼復雜度預測。區(qū)別于傳統(tǒng)的直接對輸入和輸出之間的依賴關(guān)系進行研究,本算法將解碼系統(tǒng)定義為表征視頻內(nèi)容特征的狀態(tài)所驅(qū)動的系統(tǒng),狀態(tài)的變遷作用于輸入輸出之間的依賴關(guān)系。通過建立狀態(tài)方程描述系統(tǒng)狀態(tài)的變遷軌跡以實現(xiàn)對解碼復雜度動態(tài)估計。對解碼器各模塊解碼復雜度進行建模分析和化簡,最終得到作用于線性模型的狀態(tài)變量——即模型系數(shù)的物理含義,再結(jié)合壓縮視頻流中相鄰幀編碼信息(預測或編碼模式,運動矢量精度及運動矢量范圍)和被編碼殘差之間質(zhì)與量的關(guān)系,將系統(tǒng)狀態(tài)方程定義為以解碼復雜度估計誤差為約束條件的分段線性函數(shù),估計誤差閾值通過離線分析獲得。使用該狀態(tài)方程對解碼復雜度進行在線估計,分別對H.264、MPEG-4壓縮碼流在基于Simplescalar的軟件仿真平臺和基于DSP的嵌入式硬件平臺上進行測試,實驗結(jié)果表明預測精度非常高,對解碼復雜度的平均估計誤差在7%以內(nèi),而且狀態(tài)方程更新過程簡單,在線運行復雜度非常低,特別適用于嵌入式移動設備。 最后,為解決控制參數(shù)需通過離線分析獲得,不適用于云環(huán)境下多媒體應用這一問題,采用卡爾曼濾波器在線計算控制參數(shù)。從卡爾曼濾波對狀態(tài)變量更新具有滯后性這一問題出發(fā),指出系統(tǒng)輸出方程的選擇應能體現(xiàn)壓縮視頻流瞬時特征變化。通過理論分析闡述了視頻幀長作為視頻內(nèi)容,碼率控制和率失真優(yōu)化共同作用下的產(chǎn)物對壓縮碼流特征天然具有的表征性,線性模型作為連接幀長和解碼復雜度的簡潔關(guān)系式,具有必然性和理論基礎(chǔ)�；谏鲜鼋Y(jié)論在卡爾曼濾波框架下定義線性模型為系統(tǒng)輸出方程；模型系數(shù)為系統(tǒng)狀態(tài)變量且其物理含義如幀間編碼幀解碼復雜度預測算法中所述；根據(jù)相鄰幀物理特征的連續(xù)性,定義相鄰幀狀態(tài)變量相等,真實差別通過系統(tǒng)噪聲體現(xiàn)。采用卡爾曼濾波流程對上述解碼系統(tǒng)進行建模并提出了一套完整的預測算法,在線運行時可根據(jù)輸入壓縮碼流特征動態(tài)計算狀態(tài)變量初值、預測誤差方差以及過程噪聲方差等卡爾曼濾波參數(shù)。通過軟仿真和硬仿真兩種方式分別對H.264和MPEG-4全序列壓縮碼流進行測試。實驗結(jié)果表明算法能很好的對各種特征的壓縮碼流解碼復雜度進行預測,結(jié)果非常精確,對幀內(nèi)編碼幀預測誤差絕對值均值不超過1%,對幀間編碼幀預測誤差絕對值均值不超過5%。預測過程不需要引入任何離線分析,算法適用于編碼參數(shù)未知的云環(huán)境下多媒體應用。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN919.81

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