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文檔簡介
1、實時視頻傳輸應(yīng)用正在成為互聯(lián)網(wǎng)上最具發(fā)展?jié)摿Φ膽?yīng)用之一。然而,目前盡力服務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)只能提供有限的服務(wù)質(zhì)量保證,網(wǎng)絡(luò)可用資源不足導(dǎo)致過度的傳輸延遲、抖動以及丟包,影響視頻傳輸質(zhì)量。利用視頻數(shù)據(jù)之間的存在的重要性區(qū)分,進(jìn)行非均等的資源分配是一種提高視頻傳輸質(zhì)量的有效手段。視頻傳輸?shù)馁Y源優(yōu)化分配依賴于三個核心部分:待分配的視頻數(shù)據(jù)的重要性度量;端到端的視頻傳輸失真預(yù)測;根據(jù)視頻數(shù)據(jù)的重要性,尋找最優(yōu)的非均等資源分配策略使得端到端的傳輸失真最小
2、。為了獲得更好的資源利用效率,本文研究基于內(nèi)容感知的視頻數(shù)據(jù)重要性度量以及傳輸失真度量,并研究傳輸層的帶寬資源分配和差分服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)包調(diào)度算法。
首先,考慮到視頻幀經(jīng)常作為資源分配的基本單位,而不同內(nèi)容特性的視頻幀丟失帶來的失真影響也不相同,僅根據(jù)幀類型或者幀在GOP(Group ofPicture)中位置來進(jìn)行計算不能準(zhǔn)確的反映出視頻幀的重要性。本文提出一種基于參數(shù)和權(quán)重估計的H.264視頻幀重要性度量模型-RFDI
3、(RelativeFrame-loss-induced Distortion Index)。通過對宏塊的編碼模式、運動向量、參考幀選擇等參數(shù)來標(biāo)記權(quán)重,反映宏塊內(nèi)容對丟失的敏感程度,利用宏塊的權(quán)重計算GOP內(nèi)不同視頻幀的重要性。該模型能夠更準(zhǔn)確的度量幀的重要性,由于參數(shù)可以直接從碼流提取,計算復(fù)雜度也很低。
另一方面,為了獲得更好的傳輸魯棒性,視頻幀通常會拆分成若干數(shù)據(jù)包傳輸,幀級別的重要性建模方法忽視了屬于同一幀的數(shù)據(jù)包
4、之間存存的重要性差異。為了克服這個缺點,提出一種基于宏塊分類的數(shù)據(jù)包重要性度量方法,通過宏塊重要性分類、編碼來劃分幀內(nèi)的重要數(shù)據(jù),并度量數(shù)據(jù)包的重要性。這種方法更有利于視頻傳輸時根據(jù)數(shù)據(jù)包的重要性來進(jìn)行資源分配。
其次,最小化端到端的傳輸失真是資源分配的優(yōu)化目標(biāo)之一,但是準(zhǔn)確度量端到端的視頻傳輸失真需要很高的復(fù)雜度。為了降低計算開銷,本文提出一種基于錯誤擴(kuò)散建模的視頻傳輸失真估算方法。采用錯誤擴(kuò)散系數(shù)來度量丟包帶來的錯誤擴(kuò)
5、散影響,避免了遞歸計算方法帶來的高復(fù)雜性;該方法還考慮了視頻傳輸?shù)拇虬绞胶徒獯a端的錯誤處理機(jī)制,建立網(wǎng)絡(luò)丟包和有效視頻數(shù)據(jù)丟失之間的映射關(guān)系。實驗結(jié)果表明該方法能夠較準(zhǔn)確的度量視頻傳輸失真。
最后,在上述工作基礎(chǔ)上,研究了資源優(yōu)化分配算法,包括兩個部分:其一,提出一種基于RFDI模型的FEC冗余數(shù)據(jù)分配機(jī)制,在GOP內(nèi)的不同BOP(Block of Packets)之間尋找最優(yōu)的FEC冗余數(shù)據(jù)包分配策略,以獲得最小的視頻
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