为了使立体视频中的比特分配更加符合人眼视觉感知特性,提出了一种非对称质量的立体视频编码码率控制算法。首先,建立了左右帧的码率分配比例与量化参数差值之间的立体指数RRQ(Rate-ratio Quantization)模型。然后,将码率控制算法分为SG...为了使立体视频中的比特分配更加符合人眼视觉感知特性,提出了一种非对称质量的立体视频编码码率控制算法。首先,建立了左右帧的码率分配比例与量化参数差值之间的立体指数RRQ(Rate-ratio Quantization)模型。然后,将码率控制算法分为SGOP(Stereoscopic Group of Pictures)层、立体图像对层和帧层等3个码率控制层。在SGOP层计算每个SGOP的目标码率和关键帧的量化参数;在立体图像对层根据剩余比特数和缓冲区饱和度计算每个立体图像对的目标比特;在帧层则通过分析双目视觉掩蔽效应,用一种适合于立体视频的率失真优化方法合理分配左右帧的目标码率。实验结果表明,本文算法的码率控制偏差平均值为0.21%;立体视频客观质量比对称质量算法和Wang的算法分别提高了0.23dB和0.06dB,且质量波动较为稳定。因此,该算法基本满足网络带宽传输要求。由于充分利用了人眼双目视觉特性,可满足人们对立体视频的视觉需求。展开更多
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文摘为了使立体视频中的比特分配更加符合人眼视觉感知特性,提出了一种非对称质量的立体视频编码码率控制算法。首先,建立了左右帧的码率分配比例与量化参数差值之间的立体指数RRQ(Rate-ratio Quantization)模型。然后,将码率控制算法分为SGOP(Stereoscopic Group of Pictures)层、立体图像对层和帧层等3个码率控制层。在SGOP层计算每个SGOP的目标码率和关键帧的量化参数;在立体图像对层根据剩余比特数和缓冲区饱和度计算每个立体图像对的目标比特;在帧层则通过分析双目视觉掩蔽效应,用一种适合于立体视频的率失真优化方法合理分配左右帧的目标码率。实验结果表明,本文算法的码率控制偏差平均值为0.21%;立体视频客观质量比对称质量算法和Wang的算法分别提高了0.23dB和0.06dB,且质量波动较为稳定。因此,该算法基本满足网络带宽传输要求。由于充分利用了人眼双目视觉特性,可满足人们对立体视频的视觉需求。
