交通和质量特征的h / AVC可伸缩视频编码的扩展

文摘

最近的可伸缩视频编码(SVC)扩展h / AVC视频编码标准前所未有的压缩效率,支持广泛的可伸缩性模式,包括时间、空间、和质量(信噪比)可伸缩性,以及结合时空的信噪比可伸缩性。交通特征,特别是个别层的比特率可变性,严重影响其网络传输流。我们研究SVC交通统计数据,包括比特率失真和比特率变异性扭曲,长CIF分辨率视频序列和比较它们与相应的mpeg - 4第2部分交通统计数据。我们认为(i)时间可伸缩性与三时间层,(ii)空间可伸缩性QCIF基础层和CIF增强层,以及(3)模式的投篮,MGS质量的可伸缩性。我们发现显着改善,RD SVC伴随着更高的效率比交通可变性等价的mpeg - 4流。第2部分我们发现分别分析temporal-scalability只有编码提供了合理估计的交通流量统计的时间层嵌入结合时空编码和联合FGS-temporal基础层的编码。总的来说,我们发现SVC比mpeg - 4第2部分达到更高的压缩比,但产生前所未有的流量变化,从而给可伸缩视频的网络传输带来新挑战。

1。介绍

研究了视频交通生成的可伸缩视频编码(SVC)扩展1,2)的h /先进的mpeg - 4视频编码标准(3简洁的](h . SVC)。这个扩展将有广阔的应用领域为有线和无线视频传输到各种异构终端。的迹象越来越多的人接受h / AVC采用的应用标准和行业协会的规范,如DVB、电视,3 gpp, 3 gpp2,使用),DMB、DVD论坛(hd - DVD),和蓝光光盘协会(BD-ROM)。同时,移动电视技术广泛使用。IPTV,手机电视、卫星电视和视频监控被认为是关键的应用程序可以使h / AVC及其SVC扩展专业的主要视频编码器和消费市场。

为了检查h . SVC的可伸缩性的基本交通特征模式,我们关注与固定编码量化尺度,也就是说,可变比特率(VBR)。额外的动机关注VBR视频是VBR流允许统计复用收益,有可能提高视频传输的效率在通信网络(4- - - - - -9]。视频网络传输机制的发展,以满足严格的播出视频帧的最后期限和有效地适应视频流量的变化是一个具有挑战性的问题。第2部分主要基于mpeg - 4的特点单层和可伸缩的视频传输机制已经开发了多种网络传输场景,包括视频在互联网上传输(见,例如,10- - - - - -16)在无线网络(见,例如,17- - - - - -24)在对等网络(见,例如,25- - - - - -32]),传感器网络(33- - - - - -35]。广泛采用新标准h / AVC视频需要仔细研究的流量特征的视频编码与新h / AVC编解码器及其扩展。最近的交通研究[36]表明,尽管较低的平均比特率h / AVC和h . SVC单层视频,基本bufferless多路复用的一小部分第2部分与mpeg - 4视频流可以更高效的编码与h / AVC或h . SVC编码由于明显高于交通AVC / h, h . SVC的可变性。因此,有必要全面了解新SVC扩展的统计交通特征从通信网络的角度来看。

交通特征和网络传输机制可伸缩视频编码与mpeg - 4及以上第2部分编解码器在文献中引起相当大的关注(见,例如,37- - - - - -54])。交通特征的h / AVC和h . SVCnonscalable(单层)交通研究[36,55,56]。网络传输机制的研究中h / AVC(见,例如,(57- - - - - -59])和h . SVC(见,例如,60- - - - - -64年)已经开始吸引着投资者的兴趣。我们最好的知识,交通h SVC-encoded可伸缩的视频是第一次检查在目前的研究。现有研究h / AVC编解码器和SVC的扩展,如(3,65年,66年),主要集中在比特率失真(RD)性能,即视频质量(PSNR)的函数平均比特率,通常只考虑短视频序列几百帧。相比之下,对通信网络的传输,交通变化也是一个关键问题(5,9,14]。因此,我们研究在目前的研究共同特征比特率失真和高阶的比特率统计,如比特率的变化作为一个函数的扭曲。我们进行一个详细的分析的基本统计数据的可伸缩的视频流量。我们学习统计帧大小,群图片(共和党)大小,以及框架和共和党品质。我们使用比特率失真(RD)和比特率variability-distortion (VD)曲线比较h SVC-layered交通流量相当于mpeg - 4(第2部分67年),这是前任的h / AVC和支持时间,空间,投篮可伸缩性。为了获得可靠的和有意义的统计估计的流量变化和其他属性,有必要检查长视频序列数千帧,我们在这个研究。

本研究的所有编码是公开视频痕迹http://trace.eas.asu.edu/。视频跟踪(47)文件主要包含视频帧时间戳、帧类型(如我,P, B),编码帧大小(位)和帧品质(PSNR)。视频跟踪用于运输模拟研究的可伸缩的视频通信网络(见,例如,37- - - - - -41,44,46,52,53,54])。关键优势与视频跟踪模拟实验与实际视频编码的视频,只有非常基本的知识需要模拟视频跟踪和视频跟踪没有版权保护都是免费。同时,网络模拟视频痕迹可以与标准进行网络模拟程序和集成网络仿真模块(见,例如,68年]),而实验与实际视频需要深度视频编码技术和大型计算资源很多长视频的编码序列。

本文组织如下。我们提供简要概述h . SVC的可伸缩性模式扩展的部分2。节3,我们描述了视频测试序列,编码工具和视频流量指标在我们的研究中。节4分析个人的交通特征时间可伸缩性层长CIF视频。节5研究空间可伸缩性模式交通长CIF相同的序列及其QCIF子样品的版本。在部分6和7,我们检查SVC的细粒度可伸缩性(投篮)交通和中等粒度可伸缩性(MGS)流量,分别。节8,我们认为合并后的时空和FGS-temporal可伸缩性,这允许我们检查可伸缩性模式相结合的可分性为基本模式从视频流量分析的角度。我们总结的结论部分9。

2。概述h .可伸缩视频编码(SVC)

在本节中,我们简要介绍了可伸缩视频编码(SVC) h / AVC的延伸。详细讨论的mpeg - 4视频技术的家庭,如mpeg - 4(第2部分67年)和h / AVC (3),我们指的是(69年]。在2007年底,SVC可伸缩性扩展添加到h / AVC标准。SVC扩展提供了时间可伸缩性、空间可伸缩性、粗(CGS)和介质(MGS)粒度可伸缩性,以及结合时空的信噪比可伸缩性(限制组spatiotemporal-SNR点可以从全球可伸缩的位流中提取)。细粒度的可伸缩性(投篮)模式最初打算是SVC扩展的一部分,然而,投篮是不包括在SVC的初始版本。目前,调查正在进行,包括在后续的投篮SVC的扩展。

而可伸缩的视频编码器和接收器,早些时候,如mpeg - 4第2部分,没有获得市场广泛部署,预计h . SVC可伸缩性扩展发挥重要作用在提供视频服务的异构网络由于显著提高h . SVC可伸缩性编码率失真效率工具(第2部分对mpeg - 4)和工业增长的接受h / AVC作为普遍的mpeg - 2标准的继任者。

下面我们简要讨论主要的可伸缩性的这个新模式h . SVC可伸缩性修正案和指2)的详细信息。

2.1。时间可伸缩性层次B帧

层次B帧的引入使得h . SVC编码器实现时间的可伸缩性,同时提高RD效率比经典的B帧预测方法,采用老MPEG标准(MPEG-1/2/4第2部分),在h / AVC默认情况下使用。图1(a)描绘了古典B帧预测结构,其中每个B帧只预测从先前的我或P帧和后续我或P帧。图1(b)描述了层次b帧结构(70年它使用B帧预测B帧。插图是B的二元层次框架,这意味着数量B帧之间的关键照片(我或P帧)必须相等。(我们不考虑低延迟或限制延迟B帧预测结构,我们指的是(2]。)

我们描述的层次3 B帧(帧周期是16岁)在图1(b)。时间层0由我和P键图片,用于预测时间的b帧层1(颞层由下标表示我的P, b符号)。B帧的时间一起图层1的关键预测第二的B帧照片时间层。这一半的预测帧之间的距离在每个预测步骤二元层次结构,每个分裂步骤导致一个时间层,即15 B帧支持5时间层的层次结构。

下面的数据1(一)和1(b),我们提供每一帧的首选编码顺序与最小的解码延迟。我们观察到的编码订单是相同的时间层0,因为预测依赖的关键照片在这两种情况下是相同的。层次B帧,中间B帧预测第一,在经典的方法,第一个B帧预测。

层次B帧的编码效率取决于每个B帧的量化参数的选择。h . SVC介绍层叠量化尺度分配一个高量化参数值(低质量)B帧属于高时间层。

2.2。空间可伸缩性

空间可伸缩的位流意味着流与不同框架决议,如QCIF (像素),CIF (),4 cif (从单个比特流),可推断出的。在这个例子中,QCIF层空间基础层,CIF和4 CIF层空间增强层。h . SVC的重要新属性是一个空间层可解码与单个运动补偿回路。

除了部分中所描述的编码机制2.1的工具,利用空间层之间的层间冗余层间运动预测,层间残余预测,夹层内部预测(2]。图2描述了内部和层间预测依赖两个空间层次(基础和增强),说明层间预测机制自底向上的方式操作,即基础层是用来预测的空间增强层。

2.3。信噪比可伸缩性,包括罚款和中等粒度的可伸缩性

与信噪比(质量)可伸缩性视频帧的质量提高了对于一个给定的空间分辨率和帧速率。主要质量可伸缩性模式,尽管并不是所有的SVC修正案,是粗粒度可伸缩性(CGS),中等粒度可伸缩性(毫克)和细粒度的可伸缩性(投篮)。交通在我们的研究中,我们关注的是生产(包括在第一个SVC)和投篮(不包括在第一个SVC)现在,我们简要回顾。

h的投篮支持单回路解码。我/ P键的照片质量基础层预计从一个另一个如图1(b),但b帧可以使用所有可用质量改进的预测更高质量的层,如图3(a)。这个预测使用的质量改进增强层提高了编码效率,因为最高质量表示用于预测,但导致解码漂移误差,只是停在未来我/ P键图片(71年]。另外,基极层质量预测结构可以基于质量等级B帧基础层,与相同的质量改进层中的依赖关系,如图3(b)。这个预测结构也被称为闭环运动补偿预测在低和高比特率,我们考虑这种结构在交通研究。

在mpeg - 4第2部分投篮,只采用闭环运动补偿质量基础层虽然质量增强层,位平面技术用于代码之间的区别的原始图片和图像重建质量的基础层,如图3(c),然而,不利用相邻的图片之间的时间冗余的投篮增强层编码效率带来相当大的损失,这计划,如PFGS [72年),试图缓解。

在h投篮,层次B帧用于有效地利用相邻图像之间的时间冗余的投篮增强层。使用不同的编码技术(requantization量化误差),而不是在mpeg - 4位平面编码第2部分投篮,h投篮代码增强层信息逐步细化(PR)片可以用字节的粒度被截断。此外,运动细化是允许在投篮增强层,详细(1]。

SVC出来类似的编码附加质量层,每个包括一次性数量比提供的字节截断粗的投篮。一毫克质量增强层,例如,增加相对应的基础层质量量化参数QP质量的编码参数。每毫克增强层中的信息还可以代表最大粒度的1/16或相当于16细分包括在增强层。这种中等粒度使网络机制下降MGS增强包在一个简化的方式相比,投篮,这需要截断。

2.4。结合可伸缩性

h . SVC支持spatiotemporal-SNR可伸缩性,也称为结合可伸缩性。这意味着一个全局位流支持空间,时间和信噪比可伸缩性。根据编码配置,几个人位流具有不同空间分辨率、帧率和信噪比增强层从全球可榨出的位流。信噪比的提高可以通过研究生院理事会提供,生产,或投篮。请注意,并不是所有的可伸缩性模式必然是由一个可伸缩的位流相结合。

3所示。研究设置:视频序列,编码工具和视频流量指标

在本节中,我们介绍了设置用于获取视频流量和质量特征提出了在随后的部分。

3.1。视频序列

常见的中间格式(CIF,像素)视频序列用于本研究中给出的数据是十分钟索尼数码摄像机记录演示的顺序(17682帧在30帧/秒),我们称之为索尼演示序列,前半个小时沉默的羔羊电影(54 000帧在30帧/秒),《星球大战》第四电影(54 000帧在30帧/秒),第一个小时的东京奥运会视频(133 128帧在30帧/秒)。我们也使用大约30分钟NBC 12新闻(49 523帧30帧/秒),包括广告。视频序列沉默的羔羊》、《星球大战》第四、东京奥运会,NBC 12新闻分别可以被描述为戏剧/惊悚、科幻/行动,体育和新闻视频。的索尼演示序列由29个场景与不同的纹理和运动的复杂性。由于空间限制,我们在本文仅说明地块编码沉默的羔羊和《星球大战》第四。对应的情节有其他可用的视频序列在73年,74年]。

3.2。编码工具

我们使用了MEncoder工具解码序列为未压缩的YUV格式和CIF决议最初更高分辨率的子序列。如果我们使用了mpeg - 4第2部分微软2.3.0软件,和SVC参考软件,名叫JSVM, 5.9版本的时间层评估,和版本7.10和7.13,分别为研究的投篮和空间可伸缩性。

3.3。编码设置

我们在研究中采用四个共和党结构的可伸缩性层,即IBPBPBPBPBPBPBPB与1 B(16帧,帧/我/ P帧),我们表示G16-B1,IBBBPBBBPBBBPBBB(16帧,3 B帧/ I / P帧)用G16-B3,IBBBBBBBPBBBBBBB(16帧,7 B帧/ I / P帧)用G16-B7,IBBBBBBBBBBBBBBB(16帧,15 B帧/我帧)用G16-B15。SVC的上下文中,这四个共和党结构,分别指定的“共和党大小”,这是层次B帧的数量加上一个关键照片,我型或p .因此,G16-B1共和党大小2,G16-B3共和党大小4,G16-B7共和党8号,G16-B15共和党尺寸16。在下面,我们使用我们自己的共和党结构符号来强调重复I-P-B框架式编码模式。这四个共和党结构是天然的结构层次B帧数和允许我们比较颞层统计在编码器基于相同的底层共和党模式。

由于空间限制,我们主要是本文关注的时间可伸缩性层G16-B3共和党结构,支持三时间层。并给出了其他共和党结构(73年]。在我们的研究空间和投篮的可伸缩性层,我们专注于共和党结构G16-B3从mpeg - 4第2部分的RD效率恶化B帧,降低跨编码器比较有用。

3.4。视频流量指标

我们总结视频流量和质量指标,这都是定义对于一个给定的视频序列编码固定量化规模,在桌子上1。我们的话,框架的变异系数大小被广泛采用的测量变化框架的大小,也就是说,编码视频的比特率的变化。绘制x的函数量化规模(或等价,PSNR视频质量)给variability-distortion率(VD)曲线(48]。或者,peak-to-mean(峰值/意味着或铝)比框架的大小通常是用来表达交通可变性。

关于比特率指标,我们注意,如果每个视频帧一帧期间传播(例如,33毫秒30帧/秒),然后比特率传输帧所需(比特/秒)是。相应的平均比特率和峰值比特率(比特/秒)中定义的表1。

我们定义了一个组照片(共和党)编码的视频流作为一个我之前和所有后续P帧和B帧下一帧的流。大小(比特)的共和党平等的大小的总和属于共和党的帧。

我们使用峰值信噪比(PSNR)的客观测量重建视频帧的质量对未压缩的视频帧。大的区别和、同样的质量越低,PSNR值越低。分贝(dB)表达的PSNR是适应人类视觉系统的对数敏感性。亮度的PSNR值通常是获得视频帧的情况下框架组成的8位像素值,计算的函数的均方误差(MSE) 我们表示一个视频帧的PSNR质量通过。使用的所有统计数据的详细定义在这项研究中,我们指的是(75年]。

4所示。时间可伸缩性流量分析

我们检查的交通特征时间层嵌入在视频流编码h . SVC和mpeg - 4第2部分。我们证明交通可变性h . SVC颞层明显高于相应的mpeg - 4的可变性第2部分时间层。对于一个公平的比较,我们假设同一时间层对于h . SVC第2部分可以从mpeg - 4中提取交通。尽管后者的比特流的语法不支持这个提取,它原则上是可行的一个智能媒体网关或解码器降B帧属于各自的时间层根据h . SVC二元层原则。

4.1。时间层基础

的G16-B3共和党结构意味着框架式的重复模式,下标表示颞层(0,1,2)也属于一个框架。层(0)因此颞基地,0取代了B帧的时间增强层1和2。第一个时间增强层第二个增强层。

以防我们CIF的序列以每秒30帧的帧率(fps),颞基础层代表一个流的帧速率为7.5 fps,基础层的组合(聚合)和第一增强层增加了15 fps的帧率,和接待第二增强层导致30帧的完整帧速率。我们注意到颞基地层帧解码需要增强层1帧,和增强层2帧需要解码都较低的层次。

让我们检查与接收相关的视频质量一定时间层。很明显,平均PSNR视频质量的所有时间层的结合,也就是说,聚合的交通,等于平均单层视频流的质量。然而,如果我们只会平均PSNR值(基本层帧(的)),那么这个平均是不切实际的高相比,相应的单层的平均值(30 fps)流,由于观察者的主观质量的印象是低得多的帧速率为7.5 fps。为了包括这个知觉质量退化的PSNR值测量,我们假设解码器重复收到基地层框架,直到下一个帧接收和解码。结果都是重复的基础层的帧序列,上标表示重复的帧数。这个序列的帧速率30 fps。

复制帧的PSNR值位于帧数计算基于MSE之间复制帧和最初的框架从原始(未压缩的)序列。这个PSNR值反映了主观失真,发生在不平稳的序列组成的重复帧被观察者。一般来说,视频质量的一个序列是如果平均PSNR和高质量变异较低(5]。当低连续帧的运动活动,也就是说,当帧是一样的(低MSE),然后重复帧的结果几乎没有明显的痉挛。因此PSNR值的变化也很小。另一方面,当高运动活动存在,然后连续帧之间有着本质的不同,连续帧之间的均方误差大,以及质量的变化。计算总体平均PSNR因此充分融合了知觉视频质量减少由于降低帧率(痉挛)。

我们同样的原则适用于计算的平均质量当颞基地和第一增强层接收和解码。这意味着以下显示帧序列:。所有时间层的组合结果显示顺序,这是单层序列。

之前我们分析颞层流量统计,我们描述了简单的平滑,适用于颞基础和增强层减少交通的变化。让表示帧的帧大小(字节)。因为有大型基地层的传输帧之间的差距,我们可以重新分配帧大小对这些差距帧大小除以四,因此发送四分之一的每个基本层帧一帧期间:,。相等地,我们说我们有平滑颞基础层交通帧。类似地,第一增强层流量的影响帧:,,。第二层是平滑了帧因为只有一帧丢失在B帧之间的这层:,,。这个基本的平滑引入了额外的解码延迟,但在某种程度上减轻了高变异性在下一节我们将演示。

4.2。结果与讨论

我们对待每个时间层分别在以下的分析中,除了层质量,我们假设所有低层的接待。所有层相当于单层的聚合情况下,详细分析了在(36]。把每一层的主要原因分别是流媒体协议,如实时协议(76年,77年),通常分成包和流每一层分别以允许不同的处理层的网络。

在表2,我们总结交通和质量统计数据的时间基本层和两个时间包含在增强层G16-B3共和党结构。表包括帧大小、比特率、帧大小,共和党大小和视频质量统计数据。我们估计这些统计数据基于五个长CIF序列,我们编码h . SVC和mpeg - 4第2部分。在表的第一列2指定的编码模式,代码代表编码器(SVh . SVC和国会议员第2部分对mpeg - 4)和量化。对于每一个编码器,提出最小/说/最大的值(计算跨五个序列)两个选择的量化尺度,导致质量约等于PSNR (max-to-min)范围。例如,基础层量化规模28 h . SVC结果的PSNR质量范围29.3 - -36.6 dB和mpeg - 4的量化尺度4第2部分结果质量范围29.2 - -36.5 dB。我们比较表的各种统计量2基于匹配质量编码器之间的范围。详细结果全方位的量化研究尺度,使RD和VD曲线呈现在这篇文章中,可用在73年,74年]。

首先,我们可以确认的RD效率提高h . SVC颞层比mpeg - 4层第2部分基于越小意味着帧大小范围(相应的质量范围)或,同样,降低h . SVC的平均比特率范围。其次,的意思是比特率显著降低h . SVC时间增强层和基础层。这也是mpeg - 4的第2部分增强层率相比基地层,但程度不一样。原因是基础层由大我和P帧(编码器)。级联的分配亦然h . SVC B帧负责增强层编码器之间的差异。第2部分与mpeg - 4、h . SVC介绍层叠量化尺度分配较大的量化参数(低质量和等同于低比特率)B帧属于高时间层。这个概念是基于时间的洞察力基础层需要更高质量比下时间层,因为所有其他的预测依赖于它。每个后续的质量(比特率)颞层可以逐渐减少,因为更少的层依赖于它。介绍了质量波动在一个共和党不是由观察者主观地明显,研究标准委员会。因此,h . SVC时间增强层比特率明显低于基本层与mpeg - 4第2部分。

质量分析,尤其是CoQV,表明基础层的质量比质量变量当第一增强层是另外由译码器接收。当收到所有层,CoQV是最低的。我们观察这个质量变异性降低h . SVC和mpeg - 4第2部分。

接下来,我们将讨论框架和共和党大小变异系数x和peak-to-mean比率天车的时间层。表2说明浸和不光滑的铝框架大小流量,也就是说,交通包括0(丢失的帧传输间隙),是所有时间层和编码器的高。零帧大小的主要原因是高可变性。h . SVC的值通常是大大高于第2部分mpeg - 4的值,例如,h . SVC第一增强层x值高达3.79,而mpeg - 4 x和第2部分达到2.85。与基本的平滑,最大浸和天车值减少,例如,第一增强层的最大x h . SVC下降至1.68,而mpeg - 4 x和第2部分的最大下降到1.13。共和党大小浸和天车值表现出类似的趋势,然而,h . SVC和mpeg - 4第2部分值之间的差异较小,因为x和天车的共和党大小等于x和铝层平滑整个共和党()。然而,一个相当显著增加h . SVC层变化仍在mpeg - 4第2部分的意思是浸h . SVC颞增强层通常是1.5倍的平均浸第2部分mpeg - 4层。

在表3x和,我们提供最大的概述和天车值为每个时间层。表包括最大的最大值,如平均值的最大值,如。在每一个实例,对所有研究整体最大量化尺度(不只是选择的量化尺度包括在表中2),而内部最大或意思是所有序列对于一个给定的量子化。

表3清楚地展示了高浸和天车的h值SVC层流量比mpeg - 4第2部分流量。我们观察到第一个h . SVC增强层最高浸和天车值在所有不光滑层。当应用平滑,其次增强层的值最高,主要是因为这一层平滑在两帧(四个帧(相比)其他层)。然而,交通平滑,减少交通变化的优势是明显的,当比较平滑,不光滑的价值观。应用平滑后,h . SVC layers-especially增强层1甚至更增强层2仍然表现出多样性高于mpeg - 4层第2部分,使网络传输h . SVC颞层更具挑战性。的主要原因h . SVC颞可变性的增加层流量是由于改进的压缩工具(例如,运动补偿预测),管理更有效地利用冗余,因此更适合框架内容的变化。

在图4,VD曲线为每个时态描述层和聚合交通(单层)沉默的羔羊和《星球大战》第四第2部分序列编码h . SVC和mpeg - 4 (G16-B3共和党结构)。我们提供VD曲线不光滑和平滑层流量。每个时间的VD曲线层x值表示为一个函数的平均PSNR质量、解码后得到当前时间层和下层,部分中解释4所示。1。平均质量范围增加从颞基础层VD曲线质量范围约39 dB,约46 dB当另外解码器接收到第一个时间增强层,并约52分贝当解码器接收到所有时间层。图还包括VD曲线之间的聚合交通与价值观,个人不光滑和平滑时间层VD曲线。当比较VD的曲线沉默的羔羊序列数据4(一)和4(c)分别对h . SVC和mpeg - 4第2部分,流量越高可变性(x)的h . SVC是明显的。适用于相同《星球大战》第四在数据序列VD曲线4(b)和4(d)。此外,我们描绘了VD曲线5的时间层G16-B15共和党结构在图5。我们观察到x和更高的值不光滑层相比G16-B3。

5。空间可伸缩性流量分析

在本节中,我们关注的空间可伸缩性层h . SVC和mpeg - 4第2部分,采用共和党结构G16-B3。所有五个CIF序列是downsampled QCIF ()决议,形成空间基本层的编码。CIF层形成空间增强层。分别统计分析对每个空间层,类似于颞层分析。我们不考虑时间可伸缩层存在于每个空间层,因为它们是可扩展性分析相结合的主题部分8。我们比较两个编码器产生的空间层流量,我们与单层QCIF CIF流量。后者是必要的空间可伸缩编码率失真低效率的基于层间预测,相比单层编码,即使h . SVC第2部分对mpeg - 4编码工具代表一个改进。

5.1。空间层基础

由于我们不考虑时间问题在这层空间层分析,每个空间的统计处理层和聚合交通按照单层分析方法。然而,平均质量(PSNR)分配给QCIF层并不代表主观质量感知,CIF层相比,如果不考虑低分辨率的效果。因此,我们upsample解码空间QCIF基础层CIF分辨率和计算之间的平均质量基于MSE upsampled QCIF和原始(未压缩的)CIF序列。解码CIF序列直接而原始序列。这个方法证明是有效的为接收器CIF分辨率显示,要求upsampling QCIF视频流显示尺寸。我们意识到应用upsampling技术发挥作用的主观质量upsampled QCIF序列。但是我们的实际交通调查,这是一个较小的问题。我们也澄清,我们联想到空间增强层的质量是相同的聚合的质量流量(基础和增强层),自增强层只可解码,如果空间基地层已经收到。

5.2。结果与讨论

在表4第2部分,我们提供例子h . SVC和mpeg - 4交通统计数据(min /说/ max跨节序列值4)的空间基础层、空间增强层,聚合的交通,和单层QCIF和CIF交通与空间层。在表的第一列,我们指定由一个编码器的编码模式代码(sv空间可伸缩的h . SVC和mp4第2部分为空间可伸缩的mpeg - 4)和量化。

我们首先分析了交通空间基地层,比较的平均帧大小和平均比特率h . SVC空间基本层与mpeg - 4第2部分基地层大约相同的质量范围。我们确认改进的RD h . SVC的效率。整体平均素质很低,因为我们使用空间upsampling计算CIF决议品质,部分将对此进行说明5。1。CoQV质量变异系数在0.11 - -0.19的范围为编码器。对于所有空间层,表5提供maximum-of-maximum maximum-of-mean值x和天车在所有量化尺度和序列。从空间基地层价值观,我们观察整体明显增大浸和天车值h . SVC与mpeg - 4第2部分,使h . SVC空间基地的网络传输层的挑战。

在表4另外,我们总结统计单层QCIF与空间基地层统计编码。检查值显示,它们几乎完全相同,也证实了空间基础层是独立于空间增强层编码,并与单层编码。原因是夹层工具预测空间利用基本层和增强层后者不是预测从增强层信息。因此,空间基础层数据按照单层中广泛研究的趋势(36]。

h . SVC和mpeg - 4的例子第2部分的流量统计总结在表空间增强层4。我们还提供单层CIF数据进行比较。h . SVC,增强层码率平均比特率的两倍多的基础层最高质量和收敛于相同的比特率最低的品质,看到73年]。第2部分对mpeg - 4,增强层的比特率总是明显大于基础层率。这是解释为提高编码效率h . SVC的层间预测工具。

增强层平均素质扩展到高品质自完整的CIF决议由接收者解码了。COQV值大约是0.04 - -0.13,低于基本层质量的变化。表5提供maximum-of-maximum和maximum-of-mean浸和天车增强层值,通常两倍或更大比mpeg - 4 h . SVC第2部分。此外,h . SVC空间增强层浸和天车值超过了SVC基地层,而mpeg - 4第2部分增强值相当于或低于基础层的值。其次,浸和天车增强层值略大于或相当于单层CIF价值表5,h . SVC和mpeg - 4的第2部分。

接下来,我们讨论了聚合交通提供的统计数据表4与增强层,单层的价值观。平均帧大小和比特率等于相应的基础和增强层的总和值。质量统计与增强层的完全相同,部分中讨论5。1。从表5再次,我们观察到明显增大最大浸和多功能天车值h . SVC聚合交通比mpeg - 4第2部分。SVC增强层相比,浸和天车的聚合值流量通常略低。比较聚集流量统计的单层的值显示,可变性总交通有些低于单层交通的可变性。

在图6,我们描绘VD曲线空间层(QCIF和CIF)和聚合的流量,与单层VD曲线,为沉默的羔羊和《星球大战》第四第2部分序列编码h . SVC和mpeg - 4。我们观察到基本层和相应的QCIF单层VD曲线是相同的序列和编码器,如预期。比较数据6(一)和6(c)沉默的羔羊第2部分编码h . SVC和mpeg - 4,清楚地揭示了高可变性的h . SVC基础层流量。这也是可观测的数据6(b)和6(d)《星球大战》第四序列。h . SVC的增强层VD曲线是mpeg - 4以上第2部分曲线在所有情况下。VD曲线聚合通信的基础和增强层的组合结果可变性,这样,它们通常定位这两个VD曲线。一个有趣的区别h / SVC和mpeg - 4第2部分是mpeg - 4层0 QCIF比相应的mpeg - 4流有更高的交通可变性图层1 CIF流。h . SVC,这关系逆转,即第一层CIF h . SVC流可变性高于相应的h . SVC层0 QCIF流,进一步突显出高流量变化的空间h . SVC的增强层。

6。细粒度可伸缩性流量分析

我们比较h . SVC细粒度可伸缩性(SVC的投篮)和mpeg - 4的投篮(mpeg - 4的投篮)第2部分基于共和党的交通结构G16-B3。我们分别分析基础和增强层和不考虑时间层在本节中,因为它们是我们的主题结合FGS-temporal分析部分8。

6.1。的投篮层基础

mpeg - 4的投篮,许多可能的投篮结构可以使用如基本投篮,投篮时间(FGST)和多层FGST FGS-FGST相结合,详细(71年]。在这项研究中,我们使用基本的投篮结构,图中所示3(c),一个投篮增强层框架为每个基地层框架。我们采用h投篮预测循环如图3(b),关闭对质量最高和最低分。

随后投篮不好分析是基于CIF的视频序列沉默的羔羊,《星球大战》第四,NBC 12新闻,索尼演示。我们配置编码器和一个投篮增强层和指定的基本层量化规模。我们研究的交通特征的投篮基础层untruncated和截断增强层,以及聚合(基础+强化)流量。

6.2。结果与讨论

我们分析的数据基础,增强,单独和聚合交通,通信的各种可能性的解码器接收。对于选定的基础层量化尺度,我们现在的价值观SVC的投篮和mpeg - 4的投篮交通统计数据重叠范围在表质量6。我们提供最低,意思是,和最大(跨五个视频序列)值的流量统计。在表的第一列,编码器量化尺度为mpeg - 4的投篮(指定)和SVC的投篮()。在表7,我们现在在量化尺度和序列最大值。我们观察从表6显著地提高压缩效率基准层由于工具改进SVC的投篮。这些改进的压缩工具导致非常高的交通可变性SVC的投篮基础层以最大浸和天车值2.5和39.9,1.5和22.14相比对mpeg - 4投篮,观察表7。最大的值是同样高SVC的投篮。从这些价值观,我们得出这样的结论:巨大的流量变化介绍了SVC的投篮基本层与mpeg - 4的投篮。当与单层h . SVC相比,看到[74年),我们发现SVC的投篮(表的基础层6)是几乎相同的预测结构以来利用闭环。

表6也给选定的例子比较untruncated投篮编码器的增强层。从表7、浸和天车最大值2.11和20.28,分别对SVC投篮,而mpeg - 4到0.6和4.0的投篮。SVC的投篮增强层已改进的压缩工具,导致增加帧级别的可变性。类似地,聚合交通untruncated增强层(表6),我们有x 1.97和25.5的天车SVC投篮,对mpeg - 4的投篮比0.92和8.54。

接下来,我们检查的RD图SVC的投篮和mpeg - 4的投篮层。图7描述了基地,untruncated增强,聚合交通(基础+ untruncated增强)RD图SVC的投篮和mpeg - 4的投篮的编码沉默的羔羊序列。的投篮基本层RD图是典型的(质量增加单调函数的比特率)和演示SVC的RD效率提高投篮的基础层。mpeg - 4的投篮的untruncated增强层包含细化使高质量的重建帧的信息,导致dell RD曲线。聚合交通路图是基础和untruncated增强层的总和率(每质量值)。

比较mpeg - 4的投篮和SVC的投篮与各种截断的增强层,我们使用平均基础层PSNR值约等于品质。为《星球大战》第四,我们选择量化尺度34和图8,分别对SVC的投篮和mpeg - 4投篮,对应于基础层平均PSNR约34分贝。我们进一步选择量化尺度38和16对SVC的投篮和mpeg - 4的投篮对应大约37 dB的PSNR值沉默的羔羊序列。我们截断增强层逐步增加增强层的比特率为10%。

聚合获得的RD图(基础+截断增强)交通序列都是描绘在图8(a)。SVC的急剧上升的投篮增强层RD曲线在比特率每增加10%是mpeg - 4投篮,鲜明对比,更低的RD性能逐渐增加。这种低RD性能是解释忽略了增强层预测循环的mpeg - 4的投篮。这也清楚地展示了大量的增强层编码的改进使SVC投篮,没有显著增加计算复杂度(便携设备的一个主要担忧)。我们也观察从图8这一《星球大战》第四序列有一个更好的RD性能,与早先的结果相一致。我们注意到mpeg - 4的投篮增强层的截断导致异常值包含在图8断开连接的刻度线。

VD曲线之间的显著对比可变性说明SVC的投篮和mpeg - 4的投篮。这些VD曲线点对应RD曲线点和代表逐步截断增强层的可变性。SVC的投篮,我们观察一个边际变异性降低比特率增加。情节还包括平滑交通(,用sm) VD曲线,它表明,SVC的高可变性的投篮平滑流可以显著减少。然而,不光滑的mpeg - 4的投篮曲线谎言远低于平滑SVC的投篮流曲线,指出SVC的投篮编码器引入的固有的高变异性。(《星球大战》第四VD曲线上方为mpeg - 4的投篮沉默的羔羊VD曲线在图8(b)由于更高的基础层浸《星球大战》第四考虑量化规模8。)

虽然我们认为一个基本的截断策略,每个增强层这样的逐步细化(PR)片同样的百分比,交通的变化依然很高。这是因为每个公关片导致广泛的变量的截断截断公关片大小(字节)。SVC的投篮交通变化持续高百分比的范围的增强层添加到基地层;考虑的一个重要特征在增强层传输协议的设计通常是送到更容易出错的路径对基本层。

7所示。流量分析介质颗粒的可伸缩性

在本节中,我们专注于介质颗粒可伸缩性(毫克)的h . SVC模式,采用共和党结构G16-B0,这意味着15 P帧和B帧之间的帧。结果出来的基本层和CIF决议符合h / AVC的受限制的基线资料。MGS增强层添加信息,提高质量的每个视频帧类型的最大质量增强层编码。类似于前面的小节,统计分析对每一层单独聚合两层的交通。我们比较层交通所产生的h . SVC MGS,然而,我们不能与mpeg - 4第2部分的等效流量自本标准不包括类似的质量可伸缩性模式。

7.1。机动式层基础

统计处理基地层,增强层,和聚合交通按照单层分析方法。至于空间可伸缩性和投篮,我们联想到MGS增强层的质量是相同的聚合的质量流量(基础和增强层)。

MGS增强层研究分析支持一种质量改进的量化参数减少6(增加质量)。我们离开研究多个MGS质量提取点在这个增强层(16)未来研究的统计分析G16-B3共和党结构。

7.2。结果与讨论

表8列举了例子h . SVC流量统计(分钟/说/ max)值序列的基本层,增强层,和聚合的交通。在表的第一列,我们指定编码器的编码模式代码SVM量化规模紧随其后。

比较之间的平均比特率出来对应的基本层和增强层(相同的量化尺度),很明显,增强层增加了大量增加的比特率基本层,这为整个范围的量化研究尺度和序列。6的横跨量化规模下降,半量化步长,由MGS工具编码效率较低,导致更大的所需的比特率。

MGS增强层的x值远远低于的x值基本层(G16-B0)。从表9的最大最大的浸和天车值,分别为2.10和36.12为基础层,增强层两个值是0.98和10.72。也这么大的差异最大的浸和天车。聚合流量最大值相当或略大于增强层的值,因此,浸和天车的基础层值大大降低,如果运输与增强层。

统计在共和党层面上也有类似的趋势,但是基本的x值之间的差异;和增强层不明显而仍然天车之间的显著差异存在的价值。

8。结合可伸缩性流量分析

h . SVC编码器支持相结合的可扩展性,允许提取时间、空间、和信噪比层从一个比特流。这种灵活性的结果从视频流量分析的角度,分析所有可能的temporal-spatial-SNR编码的组合层是禁止的。因此,我们关注的是两个案例:时空和FGS-temporal可伸缩性。我们比较基础和增强层前面的章节讨论的交通特征提取和分析每个孤立的可伸缩性模式。

首先,我们探索时空相结合可伸缩性的情况下,基于空间可伸缩编码中使用的部分5,也就是说,我们采用共和党结构G16-B3在每个空间QCIF支持三时间层和CIF层。其次,我们分析结合FGS-temporal可伸缩性基于使用的编码部分6,支持三个时间投篮基本层和增强层。

8.1。结合时空的可伸缩性

数据9和10描述时间层的VD曲线在每个空间层和聚合交通(基础+强化)沉默的羔羊和《星球大战》第四序列。每个完整的空间层被单独分析部分5。在下面,我们专注于颞层嵌入在每个空间层,与相应的单层。

首先,我们回顾部分5空间基地层(QCIF)统计数据是相同的单层(QCIF)统计,因为这些层相同的编码。因此,颞层统计空间基地层也相同的统计时间层嵌入到单层QCIF流。其次,我们比较颞的VD曲线层嵌入聚合空间流数据9(c)和10(c)的VD曲线层只temporal-scalability CIF编码的数据4(一)和4(b)。目视检查表明,这些时间层VD曲线类似的价值观,然而,随着低浸值在低质量的数据范围4(一)和4(b)。第三,在数字空间增强层的时间层9(b)和10(b)不能直接与之前的结果。然而,目视检查显示,VD曲线数据9(b)和10(b)非常类似于颞层VD曲线的聚合空间的交通数据9(c)和10(c)。这些VD曲线有相同的形状,但VD空间增强层的曲线有一个轻微的垂直偏移量(高浸)的VD曲线总流。这表明聚合流量的变化是由空间增强层。

(我)相似的时间层的VD曲线空间基地和聚合流与相应VD的曲线temporal-scalability唯一的编码,和(2)的相似性时间层嵌入空间增强层与聚合时间层空间流,我们得出结论,它可以单独分析层temporal-scalability只编码在个体空间分辨率(QCIF和CIF)获得良好的估计相结合的层的交通可变性时空编码。

8.2。结合FGS-Temporal可伸缩性

SVC的投篮编码器支持FGS-temporal可伸缩性,这增加了渐进细化(PR)信息时间层嵌入在基础层。这个公关信息提供的投篮增强层。在本节中,三时间层包括在基础和增强层分别检查。数据11和12描述颞层为基础,untruncated增强,聚合(基础+ untruncated增强)交通的沉默的羔羊和《星球大战》第四序列。

我们比较的VD曲线时间层嵌入到投篮基础层的VD曲线temporal-scalability只在数据编码4(一)和4(b)。首先,我们观察到颞层嵌入的投篮基本层的数据11(一)和12(一)可比可变性的层temporal-scalability只在数据编码4(一)和4(b), VD曲线的直接比较的数据11(一)和12(一)VD曲线数据4(一)和4(b)是很困难的,因为品质与时间关联层计算不同(一个常数低PSNR值是用于在数据丢失帧11和12和PSNR之间复制,和原来的框架中使用数字4(一)和4(b))。不过,最大的x值和x值在低收入和高质量的相应曲线非常接近。鉴于这种相似性的VD曲线时间层嵌入的投篮基本层和VD曲线层temporal-scalability只在数据流4(一)和4(b),我们得出结论,只要研究的交通统计数据层temporal-scalability唯一编码获得合理的估计时间层的交通可变性中嵌入的投篮基本层。另一方面,投篮增强层流量,聚合的投篮交通及其嵌入式颞层不能比任何先前获得的结果有意义。然而,这些(数据)流的前所未有的高可变性表明高可变性的网络路径时遇到不同的层独立传输。

9。结论

我们检查的视频流量特征时间,空间,和投篮可伸缩性模式的可伸缩视频编码(SVC)的扩展h / AVC标准并与等效mpeg - 4第2部分可伸缩的视频流量。我们还分析了SVC的时空和结合FGS-temporal可伸缩性。我们的交通研究关注的共同特征的平均比特率和比特率变化的函数的视频质量。我们采用CIF分辨率视频序列与各种各样的纹理和运动特性。我们总结我们的研究结果为每个可伸缩性模式如下。

(我)时间可伸缩性的SVC模式三时间层,我们单独检查,我们发现最大变异系数x和框架的大小在所有序列和不光滑SVC颞层高于3.3,与时间的浸层1是高达3.8。第2部分为mpeg - 4,最大浸保持低于2.9。跨时间层,我们发现颞图层1多样性最高。基本应用平滑SVC层时,我们发现最大浸落在1.4和1.7的基本层和颞图层1,分别,而时间的浸层2下降到2.27。第2部分为mpeg - 4,平滑浸不超过1.25。这些数据显著增加比特率变化的时间可伸缩的SVC在mpeg - 4第2部分。比特率和质量的分析,我们发现SVC颞增强层的平均比特率明显低于基本层由于存在大我和P帧和层叠SVC B帧的量化器的任务。我们也确认质量变异系数降低每一层累计增加,从而增加接收机的主观质量。

(2)空间可伸缩性流量分析首先集中在单独的分析QCIF基础层,CIF增强层,和聚合CIF流,不考虑时间可伸缩性在每个空间层。我们发现SVC的空间增强层(x 2.6)大流量变化比其基极层(x 2.3)与mpeg - 4第2部分增强层的流量变化(x 1.4)低于或相当于其基极层(浸到1.6)。我们还发现,空间基地层单层QCIF统计数据是完全相同的,确认空间基地层独立编码的增强层。第2部分的交通可变性SVC和mpeg - 4的增强层(CIF)相当或略高于单层CIF。聚合的交通(CIF),我们发现明显高于交通变化SVC与mpeg - 4第2部分。与CIF增强层相比,聚合的浸交通通常低于增强层。

(3)分析的投篮,把基地层,增强层,分别和聚合的交通。有很大的精力在SVC扩展提高RD效率mpeg - 4投篮,可以清楚地看到的成功在许多情况下,在提高了50%。我们学习了简单的截断的增强层编码器在渐进的步骤的总数的10%增强层和发现SVC为每个点的变化可以在mpeg - 4的投篮的2.5倍,而x值小于或等于1。平滑的截断比特流降低了SVC x 1 - 1.5范围,而对于mpeg - 4投篮,平滑降低了流量变化范围0.4 - -0.6。与单层编码相比,我们发现基本层数据非常相似,因为都使用一个闭环预测结构。我们发现,mpeg - 4的untruncated增强层的投篮包含整个几乎完整的细化信息比特率范围(所有亦然),导致几乎平RD曲线;相比之下,SVC提供了重要的质量增加untruncated增强层中的比特率增加。

(iv)我们检查结合时空的可伸缩性通过分析颞层嵌入在每个空间层和层相比temporal-scalability唯一的编码。我们已经观察到类似的价值观除了低质量,低流量变化范围由temporal-scalability展出唯一的编码。我们也观察到,聚合流量的变化主要是由空间增强层。VD的曲线的时间层嵌入在每个空间层类似于VD曲线相应的temporal-scalability唯一的编码,这空间增强层的聚合空间交通类似,我们认为它可以分析每个分辨率的视频流量分别获得一个很好的估计嵌入层的交通可变性。我们还研究了结合FGS-temporal SVC的可伸缩性。鉴于颞VD曲线的相似性的投篮基础层的时间层曲线嵌入到单层,所有层的合理估计的流量可变性中嵌入的投篮基本层可以从单层获得等价的。

总的来说,这些结果明确指出前所未有的压缩效率以及流量变化对SVC编码,应该考虑的一个因素设计高效的网络传输协议和机制h . SVC scalable-encoded视频。

确认

作者感谢博士帕特里克闭目导致统计处理。这项工作是由美国国家科学基金会支持部分通过授予nos。ani - 0136774和中国国际广播电台- 0750927。

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