H.264的码率控制策略

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H.264码率控制的算法研究及硬件设计

一
个ＧＰ的所有Ｐ帧的ＱＯＰ之和，与Ｑｏ似，ＰＰ类Ｑ
（）１比特数的分配假设Ｎ表示一帧中宏块的个数，ｖ＿Ｄ表示ＡｇＭＡ
一
也随ＧＰ长度和信道带宽变化而变化。Ｏ２２帧层的码率控制算法．
帧图像中各个宏块的平均ＭＡＭＡ［［表示第ｉＤ，Ｄｉｊｌ］
特率大都是可变的，了能够在恒定比特率的通信信为
道和网络中传输压缩后的码流，要引入一个缓冲区需机制，先将压缩后的码流存入缓冲区，后以恒定码然率输出。因此，码率控制的任务就是为了在特定码率下高效地传输数据，在保证缓冲器不产生上溢和下溢的前提下，通过调整一些编码参数（量化参数、测如预模式）来使编码比特率达到期望值。
编码标准。本文参考了ＪＶＧ０２会议文档。完成了码率控制的硬件设计。并对硬件实现的方法进行了优化。Ｔ — １ＭｏｅＳｍ仿真和ＤＣ综合结果表明本系统不仅功能正确。能满足时序要求。ｄｌｉ且关键词：２４ＡＣ码率控制量化参数Ｈ．６／Ｖ
帧中第ｊ宏块的ＭＡＴ表示当前帧所分配的目标个Ｄ，比特数。因此第ｉ中第ｊ帧个宏块所分配的目标比特
帧层的码率控制分为两个阶段：一阶段为每一第个Ｐ帧计算一个目标比特数，二阶段持续地更新率第失真模型的各个参数。假设只有一组图像（Ｏ）并且图像序列的编码ＧＰ，

率失真理论及经典的码率控制算法

率失真理论及经典的码率控制算法一、视频编码的率失真思想率失真理论研究的是限失真编码问题：能使限失真条件下比特数最小的编码为最佳编码。

设信源为},...,,{21m m a a a A =，经过编码后，信宿为},...,,{21n n b b b B =，定义信源、信宿概率空间分别为)}(),...,(),({Q )}(),...,(),({2121n m b Q b Q b Q a P a P a P P 、。

定义平均失真函数)(Q D 如下： ∑∑∑∑======m j j k j nk k j m j k j n k k j a b Q a P b a d b a P b a d Q D 1111)|()(),(),(),()(其中，),(k j b a d 为失真度，度量准则可是均方误差MSE 、绝对差分和SAD 或差分平方和SSD 等。

若信源概率分布)(j a P 已知，则平均失真仅仅取决于条件概率)|(j k a b Q ，从而必然存在这样一个条件概率)|(j k a b Q 使得D Q D ≤)(，即：))((D Q D Q Q D ≤=即D Q 为保证平均失真)(Q D 在允许范围D 内的条件概率集合。

进一步，定义),(Y X I 为接收端获取的平均信息量：)()|(log)|()(),(1k j k m j j k j b Q a b Q a b Q a P Y X I ∑==同样，在给定的)(j a P 前提下，),(Y X I 的大小也只取决于。

现在率失真函数)(D R 定义为在D Q 范围内寻找最起码的信息量，即：),()(min Y X I D R DQ Q ∈=该公式的含义：在允许的失真度为D 的条件下，信源编码给出的平均信息量的下界，也就是数据压缩的极限数码率。

当数码率R 小于率失真函数)(D R 时，无论采用什么编码方式，其平均失真必大于D 。

视频压缩是典型的限失真编码，率失真理论同样适应于视频编码。

基于卡尔曼滤波的H.264头信息量估计及其在帧级码率控制中的应用

ＥｓｉａｉｎｏｈｍｂｅｆＨｅｄｅｔｉｌａｌｅｔｍｔｏｆｔｅＮｕｒｏａｒＢｉｓＵｓｎｇＫａｍｎＦｉｔｒａｔｐｉａｉｎｉａｅＬａｅｔｎｒｌｆｒＨ．６ｎｄＩｓＡｐｌｃｔｏｎＦｒｍｙｒＲａｅＣｏｔｏｏ２４
ｉｍｐｒｖｅｔｅｐｒｃｓｏｎｏｓｉｔｎｈｍｂｅｆｔｅｈｅｄｅｔｔｔｅｆａａｅ，ａｄｉｃｒｒｔｈｓｉｔｏｄｌｔｏｈｅｉｉｆｅｔｍａｉｇｔｅｎｕｒｏｈａｒｂｉｓａｈｒｍｅｌｙｒｎｎｏｐｏａｅｔｅｅｔｍａｉｎｍｏｅｏ
ｆａａｅａｅｃｎｒ１ｒｍｅｌｙｒｒｔｏｔｏ．．
ＫｅｗｏｄＨ．６ｙｒｓ２４，ｒｔｃｎｒｌｅｄｒｉｆｒｔｎ，ｋｌｎｆｔｒｎａｅｏｔ，ｈａｅｎｏｍａｉｏｏａｍａｌｉｇｉｅ
电视广播和正在兴起的手机电视，都对码率有较严
，
ＡｂｓｒｃＨ．２６／ＭＰＥＧ－ｔａｔ４４ＡＶＣｅｔｒｓｌｅｉｅｆａｕｅｆｘｂｌｍａｒｂｏｋｃｏｌｃｍｏｄｄｅｉｉｎ．ｗｈｃｍａｓｈｅｅｃｓｏｉｈｋｅｔｎｕｍｂｅｆｄａａｉｓｒｏｔｂｔｐｏｕｅｂｎｃｄｉｇｅｄｅｉｆｒｔｏｉＨ．４ｉｏｔｅｍｖｒｒｅｕｌｒｙｎｄａｄｏｅｒｄｉｔｄ．Ａｓｒｄｃｄｙｅｏｎｈａｒｎｏｍａｉｎｎ２６ｖｄｅｓｒａａｙｉｒｇａｌａｈｒｔｂｐｅｃｅＨ．６２４ｅｃｄｒｒｄｕｅｈｔｔｏｒｎｆｒｎｏｅｅｃｓｔｅｄａａｂｉｓｆｒｔａｓｏｍｃｅｉｉｎｓｅｅｔｖｌｔｅｎｍｂｒｏｅｄｒｂｔｔｋｓａｌｒｅｏｔｏｎｔｏｆｃｅｔｆｃｉｅｙ，ｈｕｅｆｈａｅｉｓａｅａｇｒｐｒｉｎｉｈｅｏｅａｌｂｔｈｎｈｔｆａｆｒｒｖｄｏｏｒｓｉｎｔｎｒｖｒｌｉｓｔａｔａｏｎｙｏｍｅｉｅｃｍｐｅｓｏｓａｄａｄ．Ｔｈｅｉｅｓｉｔｏｏｅｄｅｂｔｃｎｆｅｔｅｙｕｓｐｒｃｓｅｔｍａｉｎｆｈａｒｉｓａｅｃｉｌｖ

码率控制与实现算法

2016
码率控制技术原理与 H．264的码率控制算法介绍
小组成员：池品臻陈申陈天壹陈仙锋程宏浩
码率控制技术原理
引起编码器的输出比特码率波动的原因主要有两个。首先，数字视
频信号中包含了大量的时域和空域冗余，编码器的主要任务就是去
除这些冗余。由于时间冗余和空间冗余是随机的，从而造成编码器输出比特率波动。另一个原因是变长编码，变长编码根据某个事件 (如零游程)的发生概率来设计码字。事件发生的概率越大，其编码
码字越短，反之亦然，从而引起编码器输出比特率的变化。
码率控制技术原理
由于视频应用的要求和目的不同，根据输出码率是否要求恒定，传
输码流的信道可分为两种类型，即可变比特率的码率控制
VBR(Variable Bit Rate)和恒定比特率的码率控制CBR(Constant Bit Rate)。在变比特率信道下，可以为更高的运动量或更详细的纹理信息分配更多的带宽，从而获得更高效的带宽共享，有利于获
H(X)；若D一为最大允许失真，则相应码率下限为R(D一)。典型的
率失真曲线R—D如图3．1所示。R(D’)为D’的凸递减函数。
码率控制技术原理
率失真优化主要用于模式选择。在H．264视频标准中，有以下几种
模式：INTRA．4x4，INTRA．16x16，SKIP，INTER—16×16，
INTER．16×8，INTER．8×16，INTER．8×8。假设图像序列S被分割为K个不同的块4，相应的像素用6t来表示。编码6t所选择的编码模式％分为帧间编码和帧内编码。每种编码模
所需的码字位数，Q指基本单元的量化步长，MAD通过以下线性预测
模型进行预测：
H．264的码率控制算法
1。基本单元的定义假设某一帧由Nmbpic个宏块组成，那么定义基本单元为一个由Nmbpic个宏块中连续的Nmbunit个宏块所组成的组。那么在该帧中的总的基本单元的个数为： Nunit=Nmbpic/Nmbunit 需要注意的是，如果采用了比较大的基本单元，那么PSNR 可以达到一个较高的值，同时比特的波动也会增大。另一方面，如果采用了比较小的基本单元，比特的波动会比较的小，但是相应的

H.264AVC视频编码码率控制技术研究

作者:林贵旭
学位授予单位:上海交通大学
1.刘杰H.264视频编码码率控制方法研究[学位论文]2009
2.魏显超低码率下H.264/AVC的基本单元层码率控制算法研究[学位论文]2009
3.许林H.264码率控制算法研究[学论文]2010
4.张文菊H.264码率控制算法研究[学位论文]2010
5.王小莉基于H.264的码率控制研究与改进[学位论文]2010
上海交通大学
博士学位论文
H.264/AVC视频编码码率控制技术研究
姓名:***
申请学位级别:博士
专业:信号与信息处理
指导教师:***
20081201
H.264/AVC视频编码码率控制技术研究
6.岳少园基于H.264/AVC的码率控制算法研究[学位论文]2009
7.孙彦辉基于H.264编码码率控制方法研究[学位论文]2008
8.李蔷.余松煜一种高效的H.264码率控制方法[期刊论文]-上海交通大学学报2004,38(11)
9.兰天.顾学迈.郭庆.王振永.Lan Tian.Gu Xue-mai.Guo Qing.Wang Zhen-yong一种新的H.264自适应帧层码率控制算法[期刊论文]-华南理工大学学报(自然科学版)2008,36(9)
10.沈礼权高效视频编码的算法优化及其扩展研究[学位论文]2008
引用本文格式:林贵旭H.264/AVC视频编码码率控制技术研究[学位论文]博士 2008

数字音视频技术：码率控制

数字⾳视频技术：码率控制⼀. 概述1.1 来源及其作⽤为什么要使⽤码率控制？这个问题是由现实产⽣的。

在传输压缩编码视频的时候，必须要考虑两个问题：视频质量和传输带宽，如果带宽⼤，肯定要尽可能传输质量更好的视频；如果带宽低，则需要提⾼压缩⽐，减⼩码流；如果带宽动态变化，那么码流也需要动态改变来适应带宽，总之，码流与带宽紧密相关。

与此同时，我们希望尽可能的得到⾼清晰的还原图像，所以在能接受的视频质量范围内对视频尽可能的压缩来提⾼带宽利⽤率是码率控制的根本。

码率控制的来源知道以后，它的作⽤也就很明显，就是提⾼带宽利⽤率，在保持视频还原清晰度的情形下，尽可能的节省带宽。

视频编码（有损）的⽬标是尽可能多的节省⽐特（码率）的同时尽量保持视频质量，码率控制是平衡码率和质量的重要⼯具。

1.2 ⾯临的问题码率控制是个说起来简单做起来的事情。

之前已经总结过，可以从两个⽅⾯来理解码率控制，⼀是从内容的率失真优化⾓度考虑量化与码率关系，⼆是从信道传输和转移概率的⾓度来分析码率和编码模式的关系。

这两个⽅向都有同样的⼀个问题，与“先有鸡还是先有蛋”类似。

以QP和R的关系为例，为了得到可控的码流，我们需要提前控制QP，但是QP⼜依赖码流来计算给出，所以这个先后问题变成⼀个死循环，需要找到⼀个突破点。

1.3 主要发展为了解决先有鸡还是先有蛋的问题，我们找到⼀个突破⼝，既然理论的⽅法被证明是很难⾛通，那么可以选择⾛数值模拟的⽅法，通过⼀系列的实验，得到⼀系列的经验公式，尤其是选取⼀个合适的初始值，进⽽破解鸡还是蛋的问题。

在选择实验模拟这条路之后，突然有了很多的思路可以去做，⾸先是和理论结合最紧密的部分：概率分布。

通过计算不同概率分布下的率失真函数，得到⼀系列经验公式和参考模型，在利⽤DCT变化对亮度和⾊度系数进⾏处理后，最优模拟是拉普拉斯分布以及⼀部分⾼斯分布。

通过计算可以得到常⽤的6中R-D模型，⽽这些基础模型⼜被进⼀步演化成不同的码率控制算法。

视频编码标准的选择与优化分析

视频编码标准的选择与优化分析随着互联网和数字化技术的快速发展，视频的应用已经变得无处不在。

而视频编码技术的发展与创新，对于视频的质量和传输效率起着至关重要的作用。

在选择适合自己需求的视频编码标准时，需要考虑到视频质量、传输效率、实时性和设备兼容性等多个方面因素，并进行相应的优化分析。

一、视频编码标准的选择1. H.264/AVCH.264/AVC是当前广泛应用的视频编码标准之一，它优化了传输效率和视频质量的平衡。

它具备较好的压缩效果，在相同比特率下，能够提供更高的视频质量。

同时，H.264/AVC还具备广泛的设备兼容性，可以在各种终端设备上进行播放。

因此，对于大多数应用场景来说，选择H.264/AVC是一个较为明智的选择。

2. H.265/HEVCH.265/HEVC是H.264/AVC的升级版，它在压缩效率上有了显著的改进。

相同质量下，H.265/HEVC能够以更低的比特率进行传输，从而节省网络带宽。

然而，由于H.265/HEVC相对于H.264/AVC的算法更复杂，编解码的计算复杂度更高，因此对于传输设备要求较高，可能会增加硬件成本。

因此，在选择H.265/HEVC时需要综合考虑硬件设备和压缩效率之间的平衡。

3. VP9VP9是由Google开发的开源视频编码标准，具备出色的视频质量和压缩效率。

VP9在Google的产品中广泛应用，比如YouTube的视频播放。

然而，VP9的设备兼容性较差，只能在部分设备上进行播放，因此在选择时需要考虑到具体的应用场景。

4. AV1AV1是由Alliance for Open Media开发的最新开源视频编码标准，它综合了前几种编码标准的优点。

AV1具备极高的压缩效率和出色的视频质量，可以在超高清视频和4K视频等高清视频领域中发挥出色的效果。

然而，由于AV1是最新的标准，设备兼容性还不够成熟，可能会面临一些技术挑战和兼容性问题。

二、视频编码标准的优化分析1. 码率控制码率控制是视频编码中的一个重要环节，它决定了视频的压缩比例和传输效率。

H.264编码器解码器IP使用说明_4K Main Profile

H264 Lite 高清视频编解码(codec)器使用说明——— Fully RTL Code Design目录1.功能介绍 (3)2.IP特色 (3)3.应用场景 (3)4.本“使用说明”作用 (3)5.主要功能 (4)5.1.编码器功能 (4)5.2.解码器功能 (4)6.主要硬件指标 (5)6.1.编解码效率（单核） (5)6.2.面积 (5)6.3.编解码带宽需求 (5)6.3.1.编码模式带宽需求 (5)6.3.2.解码模式带宽需求 (5)6.4.综合速度 (5)7.设计结构框图 (6)8.接口信号时序 (7)8.1.寄存器配置接口时序 (7)8.2.DMA读写访问时序 (7)8.3.中断信号时序 (7)8.4.软件复位 (7)9.配置寄存器 (8)10.原始帧数据在外部存储器(DDR)的格式 (10)10.1.亮度(Y)数据 (10)10.2.亮度数据在内存的字节序 (11)10.3.色度(UV)数据： (11)10.4.色度数据在内存的字节序 (12)10.5.以1920X1088的图像为例： (12)11.软件控制流程（参考） (13)11.1.编码器软件控制流程 (13)11.2.H264标准相关寄存器推荐配置（编码模式有效） (14)11.3.解码器软件控制流程 (15)12.设计交付 (16)13.FPGA综合结果 (16)H264_Lite视频编解码器（encoder&decoder）由硬件描述语言verilog实现，此设计经过FPGA EDA工具编译后可集成于可编程逻辑器件(FPGA)平台；也可以使用Synopsys Design Compiler综合后作为ASIC芯片的IP核使用。

该视频编码器输出码流完全符合H.264视频编码标准；解码器能解码H264_Lite自己编码的码流。

该设计针对硬件面积，编码帧率，综合频率做了设计结构上的优化。

该设计对FPGA实现做了特别的时序优化，在Xilinx Zynq7020上可以综合到150MHZ，单核就能够实现1080P@30fps的FPGA应用场景，双核可以实现1080P@60fps的应用场景，三核可以实现4K@30fps的应用场景。

MEDIACODER H.264格式编码参数设置及详解

MediaCoderH.264格式编码参数设置及详解由于现在大部分视频转码都选择H.264格式进行编码，同时CUDA编码的画质还达不到x264软编码的质量（如果你对画质无要求，可以直接忽略该教程。

）所以该教程对MediacoderH.264格式编码参数设置进行一次详解，希望对画质有一定要求编码爱好者有所帮助。

视频选项栏界面：视频质量/码率比例可选百分比，选择是否对原始视频码率进行压缩。

如果对画质要求较高，建议选择100%，即不对原始视频码率进行压缩。

码率模式：设置转换视频时所采用的编码方式。

可选项：1.平均码率模式；2.固定质量模式；3.恒定码率模式；4.恒定量化参数；5.2次编码模式；6.3次编码模式；建议：选择固定质量模式即对原始视频画质质量进行固定，编码后视频大小不可控。

格式：设置转换后临时的视频文件（未与音频文件封装之前）的格式。

可选项：XviD、H.264、MPEG1、MPEG2、MPEG4、Theora、FlashVideo、DiracVideo、WindowsMediaVideo、RealMedia、H.263、H.263+、H.261、MS-MPEG4-V2、DVVideo、MotionJPEG、LosslessJPEG、Huffyuv、Snow、AMV、RawVideo建议:选择H.264（注意：格式的选择会影响下面容器的选择，不是所有的格式都能封装到一个容器中的！）容器：最后进行封装时使用的容器，如XXXX.AVI就是使用的AVI作为容器。

可选项：Default、AVI、MP4、Matroska、MPEG1、MPEG2、MPEG2-TS、FlashVideo、ASF、3GP、3GP2、MOV、MJPEG、RealMedia、DVForma、OGG、NUT、PMP、RawStream建议:选择MP4（MP4具有良好的播放兼容性，iphone、ipad等均可以直接点播）如果对兼容性没要求，建议选择MKV（注意：很多转换任务一开始就报有关容器的错误，是因为混流软件对转换后的音频文件或视频文件无法混流所致.具体MediaCoder的混流器能封装什么格式的视频文件和音频文件，请参考其他有关资料！）复制视屏流：当勾选参数时，MediaCoder不会对原始视频进行转换，而是直接无损提取。

一种适合硬件实现的H.264／AVC宏块级码率控制算法

ｓｉａｌｕｎｉａｉｎｐｒｍｅｅｓｕｔｂｅｑａｔｚｔｏａａｔｒ．ＣｏａｅｔｍｐｒｄｗｉＧＯＩｌｏｉｈ，ｔｅｅｐｒｍｅｔｌｒｓｌｈｗｈｔｔｅｐｏｏｅｇｒｔｍｍｐｏｅｈｒｄｃｉｎａｃ — ｈ２ａｇｒｔｍｈｘｉｅｎａｅｕｔｓｏｔａｈｒｐｓｄａｏｉｓｌｈｉｒｖｓｔｅｐｅｉｔｃｕｏ
【ｂｔａｔｈｓａｅａｌａｓｔｈｈｒｃｒｔｓｔ．６／Ｖａｄａｎｏｅａｃｉｃｒ，ｎｆｉｔａｎｏａｏｔｃｉ— Ａｓｃ】Ｔｉｐｐｒｉｙｉｅａｔｉｉ？２４ＡＣｈｒｗｒｅｃｄｒｒｔｔｅａｄａｅｃｎｒｅｃｔｌｌｒｈｆｉｔｒｍｎｍａｔｃａｅｓｃｏＨｅｈｅｕｎｉｅｔｏｒｇｉｍａｌａ
ｒｃｆＭＡＤ，ａｈｅｅｎａｅａｅＰＳａｙｏｃｉｖｓａｖｒｇＮＲａｎｏ１Ｂｎｏｖｓｔｅｐｏｌｍｆｄａａｄｐｎｅｃｅ．ｇｉｆ０．２ｄａｄｓｌｅｈｒｂｅｏｔｅｅｄｎｉｓ
Ｄ
【本文献信息】王佳，殷海兵，周冰倩．一种适合硬件实现的Ｈ２４ＡＣ宏块级码率控制算法［］电视技术，１，（）．６／ＶＪ．２２３１０６
一
种适合硬件实现的Ｈ．￣／Ｖ２ＡＣ宏块级码率控制算法
王佳，海兵，殷周冰倩
（中国计量学院信息工程学院，浙江杭州３０１）１０８
１码率控制硬件实现特点

基于H.264率失真模型联合码率控制算法研究

１１－ＧＯＰ层比特率分配
为了验证基于Ｐ域率失真线性模型码率控制的有
效性．义采用的Ｇ本ＯＰ结构为ＩＰＰＰ…Ｐ．Ｉ开始为帧【【ＩＪ人Ｊ
编码（Ｔ帧）接着是前向预测帧（，Ｐ帧）ＯＰ的长度定。Ｇ义，在１～０帧范罔内。Ｊ５３
由于该层较简单．采卅与ＪＴＧ２相似的ＧＶ～ＯＩＯＰ
米渊整量化参数另一足基始视频的灰度信息・类ｆ原如义献Ｉ～ｌ渊整各帧的越化参数小义采崩了将５７来
ＤＴ变换系数量化后零系数的分比Ｐ作为罔像特征Ｃ
＼＼
研究与开发
表１Ｊ — ０２算法与本文算法ＰＮｔ比结果ＶＴＧ１ＳＬ对
Ｊ１Ｇ１Ｖ＇０２－ＰｏｏｅＣｒｐｓｄＲ
视频序列
ＡｉｏｋｙＦｏｂ１ｏｔａ１ｐｒａｏ锄ｎ
Ｍｏ１ｅｂｉ
百分比（图像特征参数）Ｈ有关编码的头部信息和；为运动矢量．在当前帧编码前无法准确地知道Ｈ使但将用多少比特，为此采用前一帧的的值作为一种粗
一
—
—
—
—
（）９
、
・
／
／
１２优化帧层比特率分配．
由于码率控制仅对纹理编码有效．此．的线因Ｐ域

基于H.264的新型I帧码率控制算法

———————————— 基金项目基金项目：：中国博士后科学基金资助项目(20100471837)；陕西省自然科学研究计划基金资助项目(2010JM8037)作者简介作者简介：：苏令华(1979－)，男，讲师、博士，主研方向：通信信号处理，视频编码与传输；郭英，教授、博士；杨洁，工程师收稿日期收稿日期：：2011-12-30 修回日期修回日期：：2012-02-28 E-mail ：sulinghua79@基于H.264的新型I 帧码率控制算法苏令华1,2，郭英1，杨洁3(1. 空军工程大学电讯工程学院，西安 710077；2. 空军大连通信士官学校，辽宁大连 116600；3. 西安应用光学研究所，西安 710065) 摘要：针对H.264视频编码标准，在综合考虑码率、缓冲区状态和视频序列复杂度的基础上，提出一种新型的I 帧码率控制算法。

使用边缘信息，建立幂函数形式和指数函数形式的2种R-Q 模型。

基于前4个待编码帧的预编码，估计首个I 帧的时间复杂度，第1个I 帧的比特分配得到修正。

仿真结果证明，该码率控制算法可以有效提高重建视频的峰值信噪比(PSNR)，降低PSNR 波动，并大幅减少跳帧情况的发生。

关键词关键词：：H.264标准；码率控制；帧内编码帧；码率-量化参数模型；边缘信息Novel I Frames Rate Control Algorithm Based on H.264SU Ling-hua 1,2, GUO Ying 1, YANG Jie 3(1. Telecommunication Engineering Institute, Air Force Engineering University, Xi’an 710077, China;2. Airforce Dalian Communications Noncommissioned Officers School, Dalian 116600, China;3. Xi’an Institute of Applied Optics, Xi’an 710065, China)【Abstract 】This paper proposes a new rate control algorithm for I frames in H.264/A VC based on rate, buffer status and complexity of sequences. Using edge information, two R-Q models for I frames are established in the forms of power and exponent. The number of target bits for the first I frame is corrected based on the pre-encoding of the first four frames. Experimental results show that the proposed algorithm can increase the average Peak Signal to Noise Ratio(PSNR) of reconstructed videos, depress the fluctuation of PSNR, and avoid frame skipping significantly.【Key words 】H.264 standard; rate control; intra-coded frame; bitrate-quantization parameter model; edge informationDOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.21.074计算机工程 Computer Engineering 第38卷第21期V ol.38 No.21 2012年11月 November 2012 ·开发研究与设计技术开发研究与设计技术·· 文章编号文章编号：：1000—3428(2012)21—0279—04 文献标识码文献标识码：：A 中图分类号中图分类号：：TN919.811 概述视频编码的码率控制，就是在给定的带宽限制下，调整编码的量化参数，以获得尽可能好的视频重建质量。

基于H.264的码率控制算法

基于H.264的码率控制算法基于H.264的码率控制算法一、前言随着数字视频通信和视频编码技术的快速发展，H.264编码已成为目前最流行的视频编码标准之一。

为了实现高质量的视频传输和存储，码率控制算法被广泛应用于H.264编码中。

本文将重点探讨基于H.264的码率控制算法。

二、H.264编码简介H.264编码是一种视频压缩技术，通过减少冗余信息以及利用空间和时间相关性来达到数据压缩的目的。

H.264编码算法具有出色的画质表现和高压缩比。

然而，由于视频传输和存储资源有限，需要对视频流的码率进行控制以适应特定的需求。

三、码率控制算法1. 码率控制概述码率控制是指根据特定的应用需求，通过调整编码参数来控制视频编码的码率。

码率控制算法能够根据输入的视频源和目标码率生成合适的视频码流。

常见的码率控制算法包括恒定码率(CBR)、可变码率(VBR)和动态码率(DRC)。

2. CBR码率控制CBR码率控制算法固定每个视频帧的码率，将帧间码率均匀分配，保持恒定的传输速率。

这种算法适用于对传输延迟和网络带宽要求较高的应用，如实时视频通话等。

然而，CBR码率控制算法对于视频中的运动场景和细节丰富的部分可能会出现压缩失真。

3. VBR码率控制VBR码率控制算法根据视频内容的复杂程度动态调整每个视频帧的码率。

在静止或低运动的场景中，VBR算法会降低码率以减少冗余信息的传输，而在高运动的场景中会提高码率以保持画质。

VBR算法可以更好地适应视频内容的变化，但在网络带宽不稳定的情况下，可能会导致传输延迟或视频卡顿。

4. DRC码率控制DRC码率控制算法是基于H.264标准的一种动态码率控制方法，它通过监测编码器的缓冲区状态和网络的带宽情况来动态地调整码率。

当网络带宽较大时，DRC算法会增加码率以提高视频质量，而当网络带宽较小时，DRC算法会降低码率以保持视频的连续性。

DRC算法能够更好地适应网络环境的变化，提供更好的用户体验。

h264规范

h264规范H.264是一种广泛使用的视频压缩标准，也被称为MPEG-4 Part 10或AVC（Advanced Video Coding）。

它提供了出色的视频质量和高压缩比率，适用于各种应用，包括广播、视频会议、流媒体和视频存储。

H.264规范定义了一种视频编码方式，将视频分割成块，并对每个块进行压缩。

编码过程包括运动估计、变换、量化和熵编码。

首先，H.264使用运动估计来减少冗余信息。

它检测相邻帧之间的运动向量，然后利用这些向量来预测当前帧的内容。

当两个帧之间存在较小的运动时，只需编码运动向量和残差信息，而无需编码整个帧。

这有效地减少了编码所需的比特数。

接下来，H.264使用变换来将时间域上的连续像素值转换为频域上的系数。

采用离散余弦变换(DCT)来减少冗余，并且可以通过量化来减小系数的值。

量化过程将频域系数除以一个量化矩阵，并将结果四舍五入成整数，从而减少了系数的精度。

随后，H.264使用熵编码来对量化后的系数进行编码。

它采用可变长度编码(VLC)和上下文自适应二进制算术编码(CABAC)来压缩剩余系数，并通过利用统计特性来实现高效的编码。

除了上述的编码过程，H.264还定义了一些其他的特性，以进一步提高编码效率。

例如，它引入了多个帧类型，如关键帧和预测帧，以便可以对帧进行更加有针对性的编码。

它还支持多个参考图像，这允许在运动估计过程中使用多个相邻帧的信息。

H.264还提供了灵活的比特率控制和层次化编码机制。

比特率控制可以根据网络带宽和质量要求来调整编码的比特率。

层次化编码允许在不同的分辨率和质量层之间进行逐步编码和传输，以便在带宽变化的情况下提供更好的用户体验。

总体而言，H.264规范通过运动估计、变换、量化和熵编码等技术，实现了高效的视频压缩和高质量的视频播放。

它在广泛的应用中发挥着重要的作用，并被广泛支持和采用。

基于H.264码率控制算法的优化

基于H.264码率控制算法的优化周易龙【摘要】在给定的比特流的条件下,编解码器采用码率控制可以获得高质量和高平滑的视频.因此码率控制广泛应用在视频压缩与传输过程中,起着重要作用.本文基于最新的视频编码标准H.264提出一种改进的码率控制算法--关于MAD(mean absolute differences)在计算QP(量化参数)上的改进.MAD在二次失真模型中用于计算QP,取得了很好的信噪比、压缩比和码流的稳定性.本文在像素差值计算后加入Hadamard计算即SATD (sum absolute of transformdifferences),采用SATD来代替MAD在二次失真模型中计算量化参数.实验结果表明:与JM18.0原算法比较,视频输出序列的亮度峰值信噪比(PSNR)提高了0.2 dB左右,取得更好的码率控制效果,便于接收端获得更加稳定的压缩视频流.%In a given bitrate,encoder with the rate control can get high quality and smooth video.So rate control is widely used in video compression and transmission,and plays an important role.This paper proposes an improved rate control algorithm based on the latest video coding standard H.264-MAD (mean absolute difference) improvements in calculation QP (quantization parameter).Using MAD to calculate the QP,second order distortion model can obtain a good signal-to-noise ratio,compression ratio and rate stability.In this paper,hadamard is added to calculate the difference of pixel value which is called SATD (sum of absolute hadamard transformed differences).Instead of MAD,SATD is adopted to calculate the quantitative parameters of the second order distortion pared with JM18.0 original algorithm,the experimental results show that the newalgorithm increase 0.2dB in the peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the sequence of video brightness,achieve better rate control,facilitate the receiving end to obtain a more stable rate of compressed video.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2013(021)012【总页数】3页(P105-107)【关键词】H.264;码率控制;平均绝对差值;量化参数;绝对变换差值之和【作者】周易龙【作者单位】上海海事大学信息工程学院,上海201306【正文语种】中文【中图分类】TN919.81码率控制就是调整视频编码输出码率，使之与传输带宽相匹配，同时获取最小的解码失真，以保证良好并且稳定的接收解码质量。

h.264码流控制规范

二、H.264标准的码率控制模块(rate control)规范描述H.264标准中码率控制方法的提案主要有三个：JVT-F086(2002)算法、JvT-G012(2003)算法和JVT-O016(2005)算法，后两种即通常所说的李氏提案和吴氏提案。

其JVT-F086可以看成是MPEG-2 TM5改进版本；JVT-G012算法用流量往返模型来分配每个基本单元目标比特数，并采用二次率失真函数计算量化参数后进行编码，而JVT-O016则继承了JVT-G012的传统算法，侧重于率失真优化RDO模型的改进，充分挖掘图像的时空相关性。

2.1 JVT-F086(2002)JVT-F086算法与MPEG-2的码率控制算法TM5类似，其工作流程同样由三步组成。

首先是目标比特分配，在图像编码前，估计出对下一帧图像编码所需要的比特数：接着是速率控制，通过一个虚拟缓存器，给每个宏块设定量化参数的参考值；最后是自适应量化，根据宏块的空间活动性来调整量化参数的参考值，以获得用于宏块的量化参数值。

JVT-F086算法结构如图2-1所示：图2-1 JVT-F086算法结构图在目标比特分配步骤中，首先对图像序列中的第一个I帧，P帧或B帧定义不同的总体复杂度的度量，具体可由下式得到：，具体可由下式得到：=115*bitrate/115=15*bitrate/115=5*bitrate/115得到总体复杂度的度量以后，再求得下一帧图像的目标比特数目，即，根据分配给该组图像(GOP)的总比特数R来计算。

如果当前图像GOP(INTRA帧)是第一个，那么R值更新如下：R=bitrate*(++1)/framerateN是GOP中图像的数目，和分别是当前GOP中未编码的P帧和B帧的数目，且R初始设定为0。

如果当前帧不是GOP中的第一个图像，如果图像序列中已编码比特数为nbits，那么R值更新如下：R- nbits→R计算出分配给下一帧的目标比特数后，步骤一将结果传递给步骤二，进行速率控制，速率控制步骤基于虚拟缓存器的概念，在编码宏j(j>=1)之前，虚拟缓存器饱和度基于图像类型来计算：=QP*10*bitrate/(31*framerate)=(QP+2)*10*bitrate/(31*framerate)=(QP+2)*10*bitrate/31这里，，，的值分别是对I，P，B帧型的虚拟缓存器的初始饱和度值。

H.264视频编码率失真优化和码率控制技术研究进展

Ｈ畅２６４视频编码率失真优化和码率控制技术研究进展崔子冠１，２，朱秀昌１，２，干宗良１，２，唐贵进１，２，刘　峰１，２（１．南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室，江苏南京２１０００３；２．南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室，江苏南京２１０００３）摘　要：　在Ｈ畅２６４率失真优化和码率控制（ＲＣ）技术研究的基础上，根据控制目的将率失真优化和ＲＣ的发展分为３个阶段：即率失真建模，考虑质量波动对主观质量的影响，以主观失真为指导的ＲＣ．分析了各阶段有代表性的ＲＣ技术及其特点，指明了ＲＣ需要进一步研究的关键和难点问题．对面向传输的错误弹性编码、可分级编码、多描述编码、以及立体与多视编码中的ＲＣ技术进行总结，分析进一步发展趋势．对下一代高性能视频编码（ＨＥＶＣ）中的ＲＣ应该如何发展进行了探讨．关键词：　视频编码；率失真优化；码率控制；Ｈ畅２６４中图分类号：　ＴＮ９１９畅８文献标识码：　Ａ文章编号：　０３７２－２１１２（２０１３）１２－２４４３－０８电子学报ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｅｊｏｕｒｎａｌ．ｏｒｇ．ｃｎ　ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．０３７２－２１１２．２０１３．１２．０１９ＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＲａｔｅＤｉｓｔｏｒｔｉｏｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎａｎｄＲａｔｅＣｏｎｔｒｏｌＴｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒＨ．２６４ＶｉｄｅｏＣｏｄｉｎｇＣＵＩＺｉ－ｇｕａｎ１，２，ＺＨＵＸｉｕ－ｃｈａｎｇ１，２，ＧＡＮＺｏｎｇ－ｌｉａｎｇ１，２，ＴＡＮＧＧｕｉ－ｊｉｎ１，２，ＬＩＵＦｅｎｇ１，２（１．ＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＩｍａｇｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎＬａｂ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１０００３，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｆＢｒｏａｄｂａｎｄＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎａｎｄＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＰｏｓｔｓａｎｄＴｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＭｉｎｉｓｔｒｙｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｎａｎｊｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ２１０００３，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：　Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｏｆｒａｔｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ（ＲＤＯ）ａｎｄｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌ（ＲＣ）ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｆｏｒＨ．２６４，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｉｖｉｄｅｓｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆＲＤＯａｎｄＲＣｉｎｔｏｔｈｒｅｅｐｈａｓｅｓｂａｓｅｄｏｎＲＣｉｎｔｅｎｔｉｏｎ，ｎａｍｅｌｙｒａｔｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｎｇ，ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｅｆｆｅｃｔｏｆｑｕａｌｉｔｙｆｌｕｃｔｕａｔｉｏｎｏｎｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｑｕａｌｉｔｙ，ｓｕｂｊｅｃｔｉｖｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｇｕｉｄｅｄＲＣ；ａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅＲＣｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓｏｆｅａｃｈｐｈａｓｅ，ａｎｄｆｏｃｕｓｅｓｏｎｔｈｅｋｅｙａｎｄｄｉｆｆｉｃｕｌｔｉｓｓｕｅｓｏｆＲＣｎｅｅｄｅｄｔｏｂｅｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｄ．ＴｈｅｎｓｕｍｍａｒｉｚｅｓｔｈｅＲＣｓｃｈｅｍｅｓｆｏｒｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｏｒｉｅｎｔｅｄｅｒｒｏｒｒｅｓｉｌｉｅｎｔｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ，ｓｃａｌａｂｌｅｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ（ＳＶＣ）ａｎｄｍｕｌｔｉｐｌｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｃｏｄｉｎｇ（ＭＤＣ）ａｓｗｅｌｌａｓｓｔｅｒｅｏａｎｄｍｕｌｔｉ－ｖｉｅｗｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ，ａｎｄａｎａｌｙｚｅｓｆｕｒｔｈｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｔｒｅｎｄｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｈｏｗｔｏｄｅｖｅｌｏｐｔｈｅＲＣｓｃｈｅｍｅｓｆｏｒｈｉｇｈｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ（ＨＥＶＣ）ｉｓｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：　ｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ；ｒａｔｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌ；Ｈ畅２６４１　引言目前主流的Ｈ畅２６４编码标准基于预测加变换的混合框架，采用多种帧内与帧间模式和基于率失真优化（ＲａｔｅＤｉｓｔｏｒｔｉｏｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＲＤＯ）的模式选择等技术，获得了极高的压缩效率．下一代高性能视频编码（ＨｉｇｈＥｆ－ｆｉｃｉｅｎｃｙＶｉｄｅｏＣｏｄｉｎｇ，ＨＥＶＣ）即Ｈ畅２６５在许多编码模块中进一步改进，其压缩效率比Ｈ．２６４又提高一倍．码率控制（ＲａｔｅＣｏｎｔｒｏｌ，ＲＣ）是视频编码（ＶＣ）中的关键模块，根据各种约束（如目标码率、缓冲区、延迟、计算复杂度、信道状况等）自适应调节编码参数来规范输出码流使之适合信道带宽，并最优化视频质量．ＲＣ分两步：一是在收稿日期：２０１２－１２－２５；修回日期：２０１３－０７－０１；责任编辑：孙瑶基金项目：国家自然科学基金（Ｎｏ．６１０７１０９１，Ｎｏ．６１０７１１６６，Ｎｏ．６１０７１１６７，Ｎｏ．６１１０１１０５）；江苏省高校自然科学基金（Ｎｏ．１２ＫＪＢ５１００１９）；南邮校科研基金（Ｎｏ．ＮＹ２１２０１５，Ｎｏ．ＮＹ２１２０８３）；教育部博点基金（Ｎｏ．２０１１３２２３１２０００１）；工业与信息化部通信软科学课题（Ｎｏ．２０１１－Ｒ－７０）；江苏高校优势学科建设工程—“信息与通信工程”；江苏省自然科学青年基金（Ｎｏ．ＢＫ２０１３０８６７）第１２期２０１３年１２月电子学报ＡＣＴＡＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４１　Ｎｏ．１２Ｄｅｃ．　２０１３约束条件下为编码单元（ＢａｓｉｃＵｎｉｔ，ＢＵ）分配最优目标比特；二是根据率失真模型（ＲａｔｅＤｉｓｔｏｒｔｉｏｎＭｏｄｅｌ，ＲＤＭ）设计准确的控制技术使实际码率尽量接近目标码率．公式表述如下：ｍｉｎ１Ｎ∑Ｎｉ＝１Ｄｉ（Ｑｉ），ｓ．ｔ．∑Ｎｉ＝１Ｒｉ（Ｑｉ）尘ＲＴ（１）其中Ｑｉ为量化参数，Ｄｉ（Ｑｉ）与Ｒｉ（Ｑｉ）为第ｉ个ＢＵ的失真与码率，ＲＴ为目标码率．此有约束的最优化问题可由Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子法转化为无约束问题，建立Ｌａｇｒａｎｇｅ代价函数，通过调节参数使代价函数最小即可，即：ｍｉｎＪ＝Ｄ＋λＲ（２）其中λ是Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子，Ｊ是代价函数．鉴于ＲＣ对ＶＣ的重要性，近年来针对Ｈ畅２６４在各种环境下的编码与传输问题，已经提出了很多有效的ＲＣ技术．文献［１］对２００７年之前的ＲＣ技术进行了综述，但不断出现的新需求使ＲＣ的发展日新月异．本文主要对２００７年以后ＲＣ的最新发展进行总结．第２节根据控制目的将单层ＶＣ（即一个信源编码产生一个码流）的ＲＣ分为ＲＤＭ建模、考虑质量波动对主观质量的影响、以主观失真为指导的ＲＣ这３个阶段，总结各阶段有代表性的ＲＣ技术及其特点．在此基础上，第３节重点指明单层ＶＣ的ＲＣ需要进一步研究的关键和难点问题．第４节对面向传输的错误弹性编码（ＥｒｒｏｒＲｅｓｉｌｉｅｎｔＶｉｄｅｏＣｏｄｉｎｇ，ＥＲＶＣ）、可分级编码（ＳｃａｌａｂｌｅＶｉｄｅｏＣｏｄｉｎｇ，ＳＶＣ）、多描述编码（ＭｕｌｔｉｐｌｅＤｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎＣｏｄｉｎｇ，ＭＤＣ）、以及立体与多视编码（Ｍｕｌｔｉ－ＶｉｅｗＶｉｄｅｏＣｏｄｉｎｇ，ＭＶＣ）中的ＲＣ技术进行总结，分析进一步发展趋势．第５节对ＨＥＶＣ中的ＲＣ应该如何发展进行探讨．第６节总结全文．２　单层ＶＣ中ＲＤＯ和ＲＣ研究进展２畅１　ＲＤＭ建模Ｈ畅２６４在２００３年颁布之后，由于其高效的压缩性能和网络适应性，基于Ｈ畅２６４的各种应用开始蓬勃发展，亟需准确的ＲＤＭ和高效的ＲＣ技术以精确控制码率．Ｈ畅２６４基于ＲＤＯ选择最优的编码模式，新技术的引入使得编码残差呈现出与以往标准不同的特性．因此这一阶段的主要任务在于考虑Ｈ畅２６４编码特性对残差分布准确建模，并建立准确的ＲＤＭ．目前精确控制Ｈ畅２６４的Ｉ帧及Ｐ帧输出码率的目标已基本实现．由于Ｉ帧及Ｐ帧编码特性不同，导致ＲＤＭ也不相同．下面分别对Ｉ帧及Ｐ帧的残差分布及有代表性的ＲＤＭ进行对比和分析．２．１．１　Ｐ帧残差分布及有代表性的ＲＤＭ残差ＤＣＴ系数的分布对ＲＤＭ建模非常重要，文献［２］认为ＤＣＴ系数服从Ｌａｐｌａｃｉａｎ分布并给出严格数学分析．目前Ｈ畅２６４ＲＣ中广泛使用的二次ＲＤＭ就是根据Ｌａｐｌａｃｉａｎ分布推导而来［３，４］．文献［５］发现Ｌａｐｌａｃｉａｎ分布具有指数形式，导致拖尾衰减过快，而实际ＤＣＴ系数直方图常有大量的拖尾系数，因此用Ｃａｕｃｈｙ分布对ＤＣＴ系数进行建模更准确．文献［６］直接建立Ｒ及Ｄ与ＤＣＴ系数为零的比率ρ之间的关系，也取得了准确的控制效果．基于这些统计分布提出的有代表性的ＲＤＭ及其特点总结于表１．注意，这一阶段ＲＣ的目标主要是为了精确控制Ｒ，因此ＲＤＭ常表现为Ｒ－量化步长（Ｑｓｔｅｐ）的函数关系，而Ｄ模型常用简单的Ｄ＝ｋＱｓｔｅｐ或Ｄ＝ｋＱ２ｓｔｅｐ这种形式，即认为Ｄ与Ｑｓｔｅｐ或Ｑ２ｓｔｅｐ成正比．如Ｈ畅２６４最有代表性的ＲＣ提案ＪＶＴ－Ｇ０１２［３］采用线性ＭＡＤ预测模型解决蛋鸡悖论，根据流量传输模型为ＢＵ分配目标比特，并用二次ＲＤＭ计算Ｑｓｔｅｐ，以较低的计算复杂度获得了较好的ＲＣ效果．基于ＲＤＭ的ＲＣ算法具有类似的控制框架，在此框架下很多学者提出了有效的改进机制，主要集中于ＲＤＭ的进一步改进［７］、ＢＵ目标比特的优化分配、ＢＵ的灵活划分、头码率的准确估计、缓冲区与延迟的有效管理、编码复杂度的有效测量、模型参数更新时历史数据点的有效选择等方面．表１　Ｐ帧残差分布及有代表性的ＲＤＭ残差分布文献ＲＤＭＬａｐｌａｃｉａｎ分布［３］Ｒ－Ｈ＝ａ／Ｑｓｔｅｐ＋ｂ／Ｑ２ｓｔｅｐ×ＭＡＤ［４］Ｒ－Ｈ＝Ａ×Ｑ２ｓｔｅｐ＋Ｂ×Ｑｓｔｅｐ＋Ｃ［８］Ｒ－Ｈ＝α·ＳＡＴＤ（Ｑｓｔｅｐ）／ＱｓｔｅｐＣａｕｃｈｙ分布［５］Ｒ＝ａＱ－αｓｔｅｐ，Ｄ＝ｂＱβｓｔｅｐρ域模型［６］Ｒ（ρ）＝θ×（１－ρ），Ｄ（ρ）＝σ２ｅ－α（１－ρ）２畅１畅２　Ｉ帧复杂度测量及ＲＣ编码常采用ＧＯＰ结构，大部分帧都采用Ｐ帧编码，因此Ｐ帧ＲＣ研究较多而Ｉ帧ＲＣ研究较少，但Ｉ帧作为每个ＧＯＰ的起始参考帧非常重要，有效进行Ｉ帧ＲＣ将有助于提高整个ＧＯＰ的编码质量．文献［９］采用梯度信息测量Ｉ帧复杂度，计算简单但与Ｉ帧编码特性不符，改进效果有限．文献［１０］用统计窗中所有像素与其均值的平均绝对差测量Ｉ帧复杂度，且分析４×４块是否具有水平、垂直、及左右对角线方向的条纹，若存在复杂度即设为零．此方法是想将Ｈ畅２６４帧内预测特性考虑进去，但只判断４种条纹方向及判断出条纹后复杂度即设为零与Ｈ畅２６４帧内编码特性不符，导致Ｉ帧复杂度测量仍不够准确．Ｉ帧ＲＣ要解决好３个问题：（ａ）准确的Ｉ帧复杂度４４４２电子学报２０１３年测量；（ｂ）Ｉ帧目标比特最优分配；（ｃ）准确的Ｉ帧Ｒ－Ｑ模型．针对这３个问题，文献［１１］通过边缘检测估计４×４块的预测模式和残差，用残差的平均绝对值测量Ｉ帧复杂度，之后提出一种新的Ｒ－Ｑｓｔｅｐ模型，同时考虑缓冲区和序列特性为Ｉ帧分配合适的目标比特，得到了较好的Ｉ帧ＲＣ效果，ＩＰＰＰ方式编码时序列ＰＳＮＲ波动减少了６０％以上．文献［１１］与ＪＶＴ－Ｇ０１２［３］及ＪＶＴ－Ｗ０４２对Ｍｏｂｉｌｅ序列编码的效果如图１．２畅２　考虑质量波动对主观质量的影响通过建立准确的Ｒ－Ｑ模型精确控制输出码率的目标基本完成之后，ＲＣ研究的重点开始转向在Ｒ限制下为用户提供更好的主观感受，其中最小化失真变化的ＲＣ和基于感兴趣区域（ＲＯＩ）的ＲＣ很有代表性．２畅２畅１　最小化失真变化的ＲＣ之前ＲＣ的目标都是在Ｒ限制下最小化平均失真（ＭＩＮＡＶＥ），由于视频内容的多样性这种优化策略在编码时可能产生明显的质量波动，从而影响主观感受．针对Ｒ限制下对质量平稳性要求严格的应用（如视频流），就需要将最大失真（ＭＩＮＭＡＸ）或失真方差（ＭＩＮ－ＶＡＲ）最小化，目的在于得到平滑一致的视频质量．公式表示如下：ｍｉｎ（ｍａｘｉ∈１，…，ＮＤｉ（Ｑｉ）），ｓ．ｔ．∑Ｎｉ＝１Ｒｉ（Ｑｉ）尘ＲＴ（３）如文献［１２］，为常质量应用，基于ＭＩＮＭＡＸ提出一种帧层多次编码方法，在最大失真与平均失真的控制上都好于ＪＭ算法．文献［１３］在Ｒ约束下对时域滑动窗中的帧实施ＭＩＮＶＡＲ准则，并用Ｌａｇｒａｎｇｅ乘子法进行求解，得到了一致的图像质量．文献［１４］对质量平滑和码率（缓冲区）平稳这一矛盾问题进行研究，提出自适应窗口大小机制在保持质量平滑的同时保证缓冲区在安全水平以内．２畅２畅２　基于ＲＯＩ的ＲＣ针对传统ＲＣ把图像所有区域同等看待的缺点，利用人眼对图像不同区域的关注度不同，首先检测出ＲＯＩ区域如人脸、运动目标等，之后在Ｒ限制下对ＲＯＩ细量化，对非ＲＯＩ粗量化，以保证ＲＯＩ的空时质量来优化主观感受［１５］．基于ＲＯＩ的ＲＣ在低码率应用中（如视频会话）有广泛的应用前景．难点在于：（ａ）编码之前要先检测出ＲＯＩ，准确地分割视频对象需要较高计算量而较小的计算量无法得到准确的检测效果；（ｂ）根据关注度设定经验加权系数在ＲＯＩ与非ＲＯＩ之间进行Ｒ分配和ＱＰ调整，会产生较明显的方块效应；（ｃ）最大问题在于ＲＤＭ仍以（加权）ＭＳＥ作为失真度量，其编码结果是使（加权）ＰＳＮＲ最优，与主观质量仍不完全一致．２畅３　以主观失真为指导的ＲＣＲＣ第二阶段开始考虑为用户提供更好的主观感受，但失真准则仍是客观失真．基于均方误差的峰值信噪比（ＰＳＮＲ）计算简单且物理意义明确，在视频质量评价中广泛应用，但ＰＳＮＲ与主观质量并不成正比，这是由于人类视觉系统（ＨＶＳ）对视频质量的感知是高度非线性的，以ＰＳＮＲ为指导的ＲＣ不能得到最优的主观质量．因此如何根据ＨＶＳ特性建立一种主观质量评价方法并用以指导视频编码成为一项重要的研究课题［１６，１７］．即ＲＣ第三阶段的研究重点由第一阶段Ｒ模型的精确建模（以精确控制输出码率）转到主观Ｄ模型的有效建模（以获得最优的主观Ｒ－Ｄ性能）．视频质量专家组（ＶＱＥＧ）和相关学者在这方面也做了初步研究，其中最具代表性的有基于视觉失真敏感度（ＶＤＳ）或显著度（Ｓａｌｉｅｎｃｙ）的ＲＣ、基于恰可察觉失真（ＪＮＤ）的ＲＣ和基于结构相似性（ＳＳＩＭ）的质量评价与编码方法．２畅３畅１　基于ＶＤＳ或Ｓａｌｉｅｎｃｙ的ＲＣ这类方法与基于ＲＯＩ的ＲＣ有些类似，区别在于更充分地利用ＨＶＳ特性建立ＶＤＳ或Ｓａｌｉｅｎｃｙ图，以此进行优化的Ｒ分配．相比ＲＯＩ与非ＲＯＩ两级划分，Ｒ分配更加合理，主观质量更优．如文献［１８］根据运动、纹理及空时掩模效应建立ＶＤＳ图进行Ｒ分配以优化视觉质量．文献［１９］融合运动、色彩、方向等多种特征建立Ｓａｌｉｅｎｃｙ图来指导Ｒ分配．２畅３畅２　基于ＪＮＤ的ＲＣＪＮＤ指人眼不能感知到的最大失真，即人眼对ＪＮＤ阈值以下的Ｄ不敏感．ＪＮＤ可对感知冗余有效建模，考虑了空时对比敏感度、亮度适应效应、对比度掩模效应等对主观失真建模及Ｒ调节具有很好的指导作用，如可对感知重要的区域细量化以保证质量而对感知冗余进行有效删除．文献［２０］基于多种空时视觉特性建立ＪＮＤ模型以此指导视频编码．文献［２１］根据视网膜的凹５４４２第　１２　期崔子冠：Ｈ畅２６４视频编码率失真优化和码率控制技术研究进展性（Ｆｏｖｅａｔｉｏｎ）增强ＪＮＤ提出ＦＪＮＤ模型，并用于ＭＢ层ＱＰ及λ调整．２畅３畅３　基于ＳＳＩＭ的质量评价与编码方法文献［２２］基于ＨＶＳ对结构信息更加敏感的特性提出基于块的ＳＳＩＭ测量，克服了ＰＳＮＲ基于点而忽略像素之间相关性的缺点，与主观质量非常一致且计算量较小，已被引入ＪＭ中以评价编码视频的主观质量．基于ＳＳＩＭ的质量评价及编码方法近年来得到广泛研究，但ＳＳＩＭ形式较为复杂，其与Ｒ或Ｑ之间的闭解形式很难得到，是ＳＳＩＭ用于ＶＣ的难点所在．文献［２３］提出ＳＳＩＭ失真与Ｒ存在指数关系，在ＢＵ层进行基于ＳＳＩＭ失真的最优Ｒ分配；之后将ＳＳＩＭ失真引入ＲＤＯ模式选择中，发现基于ＳＳＩＭ的Ｒ－Ｄ曲线与基于ＭＳＥ的Ｒ－Ｄ曲线相邻点处切线的坡度非常相似，使用之前关键帧的ＲＤＭ和前一编码帧的Ｒ－Ｄ数据对来自适应的预测当前帧的λ．文献［２４，２５］将ＳＳＩＭ失真引入ＲＤＯ框架后，先提出一种减少参考的ＳＳＩＭ估计模型并结合Ｒ模型提出了帧层自适应的λ，之后在ＭＢ层进一步根据运动信息和视觉速度感知的不确定性来调节λ．文献［２６，２７］首次提出ＳＳＩＭ－Ｑｓｔｅｐ存在线性关系，并结合Ｒ模型进行ＳＳＩＭ最优的ＭＢ层ＲＣ；进一步将ＳＳＩＭ引入ＲＤＯ框架，提出ＭＢ层自适应的分析型λ来更好地调节Ｒ和ＳＳＩＭ失真．相比之前算法的最大贡献在于得到了λ与Ｑｓｔｅｐ以及图像特性（复杂度）之间的解析式．文献［２６，２７］与ＪＶＴ－Ｇ０１２［３］对Ｄｅａｄｌｉｎｅ序列的编码效果如图２．３　单层ＶＣ需要进一步研究的问题（１）对场景变换（ＳＣ）的处理及ＧＯＰ变长编码．目前编码大多采用固定ＧＯＰ结构，即周期性地插入Ｉ帧而不考虑序列特性．当序列包含ＳＣ或剧烈运动时编码效率很低且质量波动较大，在低码率应用中尤其严重，如果在编码时考虑ＳＣ并自适应地插入Ｉ帧则可更好地对Ｐ帧进行预测从而提高编码性能．如文献［２８］基于ＳＣ检测提出了ＧＯＰ长度自适应的编码机制．（２）λ自适应调整．在ＭＢ层ＱＰ确定之后，Ｈ畅２６４引入λ进行ＲＤＯ模式选择，λ仅是ＱＰ的函数并控制着Ｒ与Ｄ之间的权衡．不同图像具有不同的率失真特性，根据图像内容自适应地调整λ有望获得更好的率失真性能．如文献［２９］对基于ＭＳＥ的ＲＤＯ中的λ在ＭＢ层根据编码复杂度自适应调整．文献［３０］发现λ与视频信号的Ｒ－Ｄ特性之间存在线性关系，提出一种启发式的不依赖于ＱＰ的λ计算方法，改进了编码效率．（３）多维ＲＣ．传统ＲＣ都是在Ｒ约束下调节ＱＰ来优化视频质量，而帧率与图像分辨率常作为预定值独立于ＱＰ．这类机制在高码率应用中性能较好，但在低码率应用中常导致空间质量很低甚至被动跳帧引起时域质量的大幅波动．如ＪＭ通过监测缓冲区，一旦超过阈值（缓冲区的８０％）就跳过下一帧，这种被动跳帧在以下两种情况经常发生：一是Ｉ帧编码后由于Ｒ剧增导致后续Ｐ帧被连续跳过；二是剧烈运动或ＳＣ时，由于Ｉ宏块数增加导致后续带有重要信息的帧被跳过．ＨＶＳ对低运动序列更注重空间质量而对高运动序列更注重时域连续性［３１］，因此低码率应用中可以根据序列特性和缓冲区联合调节帧率、空间分辨率和ＱＰ（即多维ＲＣ）以优化空时质量．如何准确估计跳过帧与编码帧的失真，并用以确定跳帧数目和下一编码帧的ＱＰ使局部窗中帧平均失真最小是研究难点．编码端自适应跳帧与解码端插帧相结合［３２］，以及编码端空间下采样与解码端上采样相结合［３３］来提高编码效率和解码端空时质量是今后一个重要的研究课题．（４）便于硬件实现的ＲＣ．传统ＲＣ都是基于软件实现的，由于算法的复杂性不适合硬件系统采用．但近年来随着视频电话、数字摄像机等广泛应用，亟需适合硬件实现的ＲＣ机制来提高这些设备的编码性能．便于硬件实现的ＲＣ算法［３４］需要具备以下特性：（ａ）低复杂度，考虑到计算能力和功耗；（ｂ）较小的缓冲区需求和延迟，考虑到编码实时性；（ｃ）算法设计上要便于硬件实现，比如指令级优化．（５）联合功率或复杂度ＲＤＯ（ＰＲＤＯ、ＣＲＤＯ）的ＲＣ．随着便携设备和网络技术的发展，带宽不再是限制视频通信的唯一条件，便携设备的功耗和续航能力也是设计编码算法时要考虑的关键因素之一．功耗主要来自于编码与传输两部分，编码功耗随计算复杂度单调增加，而传输功耗与压缩码流的大小成正比．因此如何在功耗或复杂度约束下最优化视频的Ｒ－Ｄ性能成为一项重要的研究课题．目前大多数研究是将功耗约束转化为计算复杂度约束，并在传统Ｒ－Ｄ分析的基础上加上功率或复杂度约束，建立统一的功率［３５］或复杂度Ｒ－Ｄ分析模型［３６］，通过调整复杂度控制参数达到功耗和Ｒ－Ｄ性能的联合最优．关键问题在于：（ａ）建立合适的功耗或计算复杂度测量方法；（ｂ）建立简单有效的ＰＲＤ或ＣＲＤ分析模型；（ｃ）对分析模型的有效求解．（６）视频流中的ＲＣ及多路复用中的ＲＣ．随着６４４２电子学报２０１３年Ｈ畅２６４在视频流和多路复用中的广泛应用，需要有效的ＲＣ算法在延迟受限的情况下进行常质量控制．文献［３７］为视频流提出一种延迟失真优化（ＤＤＯ）分析框架，以寻求延迟与失真之间的最优平衡来保证接收端连续高质量的播放．文献［３８］为多路视频在共享信道中的高效传输使用双帧技术进行码流间及帧间联合最优比特分配，以最小化总体ＭＳＥ失真．另外把编码端的Ｒ－Ｄ分析与网络参数联合优化以提供端到端的服务质量保证（ＱｏＳ）也是将来的一个研究热点．（７）视频转码的ＲＣ．转码是指码流从一个码率转换到另一个码率，或在不同编码格式之间相互转化．其中ＲＣ是视频转码中的关键问题［３９］，对码率自适应、码流串连影响重大，ＲＣ的好坏直接影响转码过程中引入的质量下降程度．４　面向传输及多视中的ＲＣ进展４畅１　ＥＲＶＣ与联合信源信道ＲＣ无线网络中如何在编码端根据丢包特性通过调节编码参数以提高码流的抗误码性能是一项重要的研究课题．Ｈ畅２６４的抗误码机制主要有：帧内ＭＢ刷新，自适应参考帧，自适应冗余图像，数据分区等．帧内ＭＢ刷新主要有随机或定期刷新、基于运动信息或视觉关注度的刷新，但这类机制没有充分考虑信源与信道的状况无法达到编码效率与抗误码性能的最优平衡．由于信源和信道的时变特性，帧内ＭＢ刷新数目和位置的选择至关重要，因为帧内ＭＢ会降低压缩效率而位置不佳将不能阻止误码传播，因此有必要建立一种针对丢包环境下的ＲＤＭ和ＲＣ机制在Ｒ－Ｄ最优意义下选择帧内刷新率与刷新位置［４０］．自适应参考帧［４１］是为了解决由于信道误码造成的编码端与解码端参考帧不匹配的问题．自适应冗余图像［４２］通过编码适当的冗余信息以减轻信道误码对解码质量的影响．数据分区可以将编码信息按照重要性分开传输，以便对重要数据实施更强的保护．联合信源信道ＲＣ与ＥＲＶＣ类似，也是基于端到端ＲＤＭ联合最优地选择编码模式和ＱＰ．文献［４３］针对丢包网络提出一种ＲＤＭ，克服了ＲＣ与误码恢复互不相关的缺点，在Ｒ限制下能充分利用信道带宽并使得信源编码与信道传输的总失真最小．文献［４４］把端到端总失真视为信源量化失真、错误传播失真和错误隐藏失真三项之和，很好地揭示了丢包环境下真正的Ｒ－Ｄ关系．无线网络鲁棒视频传输最核心的问题在于：（ａ）端到端失真的准确建模；（ｂ）在编码端准确估计解码端失真；（ｃ）用总失真指导编码参数的调整．如文献［４５］的帧层失真估计尤其考虑了Ｈ．２６４的新特性（如分像素的运动补偿、帧内预测和去块效应滤波等内插操作）对失真建模的影响．文献［４６］使用有限状态Ｍａｒｋｏｖ链对连续丢包信道中的传输失真进行建模．最近文献［４７，４８］对传输失真中的截断与误码扩散两个重要特性进行建模，并根据信源与信道特性得到了传输失真的递归计算公式，相比之前的失真模型更加准确而且计算复杂度更低．４畅２　ＳＶＣ的ＲＣＳＶＣ将视频编码成一个基本层和多个增强层，解码端根据运算能力及网络状况选择解码部分码流以获得所需的视频质量．ＳＶＣ中ＲＣ的关键问题在于根据各层之间相关性进行最优的Ｒ分配与控制［４９，５０］，难点在于：（ａ）根据不同层的特性提出更加准确的ＲＤＭ；（ｂ）不同层之间的最优Ｒ分配；（ｃ）如何保证ＳＶＣ编码质量的平稳性．４畅３　ＭＤＣ的ＲＣＭＤＣ相比ＳＶＣ的优点是每个描述均可独立解码，而ＳＶＣ中基本层一旦丢失，则增强层无用．ＭＤＣ中ＲＣ的关键问题在于根据不同的多描述方案［５１］在多个描述之间最优分配Ｒ以最小化Ｄ．目前ＭＤＣ的ＲＣ算法较少且控制效果一般，这是因为不同的ＭＤＣ方案会产生不同的编码特性，导致不同描述及其之间的Ｒ－Ｄ特性难以建模．因此ＭＤＣ的ＲＣ需要根据具体的多描述方案来分析Ｒ和Ｄ特性，如文献［５２］为基于分层次Ｂ帧的ＭＤＣ进行最优Ｒ分配以平衡编码效率和错误弹性．４畅４　立体与ＭＶＣ的ＲＣ立体与ＭＶＣ除了提供２Ｄ视频信息，还提供表现３Ｄ场景的深度或多视信息，丰富了用户体验，必将成为今后ＶＣ领域的研究热点．立体与ＭＶＣ中ＲＣ的关键问题在于２Ｄ视频与深度之间以及多个视点之间有效分配Ｒ以最优化视频的感知质量，其中深度序列编码的Ｒ－Ｄ特性和不同视点之间相关性分析与建模是ＲＣ成功的必要条件，这也是立体与ＭＶＣ中ＲＣ今后研究的热点，比如文献［５３］为分别从视点层、视频／深度层、及帧层分配Ｒ，满足了信道与缓冲区的需求；文献［５４］利用二次Ｒ模型和线性Ｄ模型对３ＤＴＶ广播的左／右视点的Ｒ进行联合控制．另外，２ＤＶＣ中基于主观质量或ＥＲＶＣ思想都可以推广到３ＤＶＣ的ＲＣ中以改进主观Ｒ－Ｄ性能与错误鲁棒性．如文献［５５］为ＭＶＣ提出基于立体视觉关注度的Ｒ分配算法．文献［５６］对ＭＶＣ在丢包网络中传输由于随机丢帧产生的信道失真进行建模．５　ＨＥＶＣ的ＲＣ针对高清视频的ＨＥＶＣ在２０１３年颁布之后，必然会在视频编码领域引发新一轮的研究热潮．但截止目前，极少有对ＨＥＶＣ中ＲＣ进行研究的文献出现．ＨＥＶＣ７４４２第　１２　期崔子冠：Ｈ畅２６４视频编码率失真优化和码率控制技术研究进展中ＲＣ研究的关键问题在于：（ａ）考虑新的编码技术对纹理信息和头信息码率所产生的影响，建立准确的纹理与非纹理ＲＤＭ来指导Ｒ的分配与控制，在准确控制Ｒ的同时提高编码Ｒ－Ｄ性能；（ｂ）引入主观失真，在一定Ｒ下通过调节ＱＰ以最优化主观质量．文献［５７］认为ＨＥＶＣ编码单元或变换单元预测与变换的深度不同，四叉树预测残差的统计特性也不同，用Ｌａｐｌａｃｉａｎ混合分布来描述残差，得到ＨＥＶＣ编码的Ｒ和Ｄ模型．文献［５８］同样基于Ｌａｐｌａｃｉａｎ分布推导出Ｒ－Ｑ与Ｄ－Ｑ模型，计算ＱＰ时同时考虑了帧间质量波动和缓冲区约束，得到了一致的视频质量．６　结论从对ＲＣ最新研究成果的分析可见，针对Ｈ畅２６４的基于客观质量的ＲＤＭ和ＲＣ研究得已较为成熟，而主观失真建模及在ＲＣ中的应用、面向无线网络的ＥＲＶＣ、面向异构网络的ＳＶＣ及ＭＤＣ中的ＲＣ、丰富用户体验的立体与ＭＶＣ中的ＲＣ、以及针对高清视频的ＨＥＶＣ中的ＲＣ研究成果较少，控制精度不够且复杂度高，将成为今后ＲＣ技术研究的重点和难点．参考文献［１］ＣｈｅｎＺＺ，ＮｇａｎＫＮ．Ｒｅｃｅｎｔａｄｖａｎｃｅｓｉｎｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：ＩｍａｇｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，２００７，２２（１）：１９－３８．［２］ＬａｍＥ，ＧｏｏｄｍａｎＪＷ．ＡｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅＤＣＴｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｆｏｒｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０００，９（１０）：１６６１－１６６６．［３］ＬｉＺＧ，ＰａｎＦ，ＬｉｍＫＰ．ＡｄａｐｔｉｖｅｂａｓｉｃｕｎｉｔｌａｙｅｒｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒＪＶＴ［Ａ］．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓｏｆｔｈｅ７ｔｈＪＶＴ－Ｇ０１２Ｍｅｅｔｉｎｇ［Ｃ］．ＰａｔｔａｙａＩＩ，Ｔｈａｉｌａｎｄ：ＪＶＴ，２００３．１－３３．［４］袁武，林守勋，牛振东，等．Ｈ．２６４／ＡＶＣ码率控制优化算法［Ｊ］．计算机学报，２００８，３１（２）：３２９－３３９．ＹｕａｎＷｕ，ＬｉｎＳｈｏｕ－ｘｕｎ，ＮｉｕＺｈｅｎ－ｄｏｎｇ，ｅｔａｌ．ＥｆｆｉｃｉｅｎｔｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｓｃｈｅｍｅｓｆｏｒＨ．２６４／ＡＶＣ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍ－ｐｕｔｅｒｓ，２００８，３１（２）：３２９－３３９．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［５］ＫａｍａｃｉＮ，ＡｌｔｕｎｂａｓａｋＹ，ＭｅｒｓｅｒｅａｕＲＭ．ＦｒａｍｅｂｉｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅＨ．２６４／ＡＶＣｖｉｄｅｏｃｏｄｅｒｖｉａＣａｕｃｈｙ－ｄｅｎｓｉｔｙ－ｂａｓｅｄｒａｔｅａｎｄｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００５，１５（８）：９９４－１００６．［６］ＨｅＺ，ＭｉｔｒａＳＫ．Ｏｐｔｉｍｕｍｂｉｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｒａｔｅｃｏｎ－ｔｒｏｌｆｏｒｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇｖｉａρ－ｄｏｍａｉｎｓｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００２，１２（１０）：８４０－８４９．［７］霍炎，李生红，荆涛．基于广义拉普拉斯分布的低时延速率控制算法［Ｊ］．电子学报，２０１０，３８（５）：１０７８－１０８３．ＨｕｏＹａｎ，ＬｉＳｈｅｎｇ－ｈｏｎｇ，ＪｉｎｇＴａｏ．Ｌｏｗ－ｄｅｌａｙｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｂａｓｅｄｏｎｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄＬａｐｌａｃｉａｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ［Ｊ］．ＡｃｔａＥｌｅｃｔｒｏｎｉ－ｃａＳｉｎｉｃａ，２０１０，３８（５）：１０７８－１０８３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［８］ＫｗｏｎＤ，ＣｈｅｎＭ，ＫｕｏＣ．ＲａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒＨ．２６４ｖｉｄｅｏｗｉｔｈｅｎｈａｎｃｅｄｒａｔｅａｎｄｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｍｏｄｅｌｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００７，１７（５）：５１７－５２９．［９］ＹａｎＢ，ＳｕｎＫ．ＪｏｉｎｔｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｅｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＩ－ｆｒａｍｅａｎｄＰ－ｆｒａｍｅｆｏｒＨ．２６４／ＡＶＣｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，２２（５）：７９０－７９８．［１０］ＬｅｅＧ，ＬｉｎＨ，ＷａｎｇＭ．Ｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｉｎｔｒａ－ｐｉｃｔｕｒｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｆｏｒＨ．２６４／ＡＶＣ［Ｊ］．ＩＥＴＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓ－ｉｎｇ，２００９，３（１）：２６－３９．［１１］崔子冠，朱秀昌．Ｈ．２６４图像复杂度自适应的Ｉ帧码率控制算法［Ｊ］．电子与信息学报，２０１０，３２（１１）：２５４７－２５５３．ＣｕｉＺｉ－ｇｕａｎ，ＺｈｕＸｉｕ－ｃｈａｎｇ．Ｉｍａｇｅｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｄａｐｔｉｖｅｉｎｔｒａ－ｆｒａｍｅｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＨ．２６４［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃ－ｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０，３２（１１）：２５４７－２５５３．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［１２］ＣｈｅｒｎｉａｖｓｋｙＮ，ＳｈａｖｉｔＧ，ＲｉｎｇｅｎｂｕｒｇＭＦ，ｅｔａｌ．ＭｕｌｔｉＳｔａｇｅ：ＡＭＩＮＭＡＸｂｉｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｖｉｄｅｏｃｏｄｅｒｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈ－ｎｏｌｏｇｙ，２００７，１７（１）：５９－６７．［１３］ＬｅｅＨ，ＳｕｌｌＳ．ＡＶＢＲｖｉｄｅｏｅｎｃｏｄｉｎｇｆｏｒｌｏｃａｌｌｙｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｐｉｃｔｕｒｅｑｕａｌｉｔｙｗｉｔｈｓｍａｌｌｂｕｆｆｅｒｉｎｇｄｅｌａｙｕｎｄｅｒｌｉｍｉｔｅｄｂａｎｄ－ｗｉｄｔｈ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＢｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ，２０１２，５８（１）：４７－５６．［１４］ＸｕＬ，ＬｉＳ，ＮｇａｎＫＮ，ｅｔａｌ．Ｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｖｉｓｕａｌｑｕａｌｉｔｙｃｏｎｔｒｏｌｉｎｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓ－ｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１３，２３（６）：９７５－９８９．［１５］ＷｕＧ，ＦｕＹ，ＨｕａｎｇＳ，ｅｔａｌ．Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｑｕａｌｉｔｙ－ｒｅｇｕｌａｂｌｅｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇｓｙｓｔｅｍｗｉｔｈｒｅｇｉｏｎ－ｂａｓｅｄｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｓｃｈｅｍｅ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１３，２２（６）：２２４７－２２５８．［１６］ＮａｃｃａｒｉＭ，ＰｅｒｅｉｒａＦ．ＡｄｖａｎｃｅｄＨ．２６４／ＡＶＣ－ｂａｓｅｄｐｅｒｃｅｐｔｕ－ａｌｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ：ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ｔｏｏｌ，ａｎｄａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１，２１（６）：７６６－７８２．［１７］ＷｕＧ，ＷｕＴ，ＣｈｉｅｎＳ．Ａｌｇｏｒｉｔｈｍａｎｄａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅｄｅｓｉｇｎｏｆｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎｅｎｇｉｎｅｆｏｒｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａ，２０１１，１３（６）：１１８１－１１９４．［１８］ＴａｎｇＣＷ．Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌｖｉｓｕａｌｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎｓｆｏｒｖｉｄｅｏｃｏｄ－ｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａ，２００７，９（２）：２３１－２３８．［１９］ＬｉＺＣ，ＱｉｎＳＹ，ＩｔｔｉＬ．Ｖｉｓｕａｌａｔｔｅｎｔｉｏｎｇｕｉｄｅｄｂｉｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎｉｎｖｉｄｅｏｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ［Ｊ］．ＩｍａｇｅａｎｄＶｉｓｉｏｎＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，２０１１，２９（１）：１－１４．［２０］ＷｅｉＺ，ＮｇａｎＫＮ．Ｓｐａｔｉｏ－ｔｅｍｐｏｒａｌｊｕｓｔｎｏｔｉｃｅａｂｌｅｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｐｒｏｆｉｌｅｆｏｒｇｒａｙｓｃａｌｅｉｍａｇｅ／ｖｉｄｅｏｉｎＤＣＴｄｏｍａｉｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥ８４４２电子学报２０１３年ＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００９，１９（３）：３３７－３４６．［２１］ＣｈｅｎＺＺ，ＧｕｉｌｌｅｍｏｔＣ．Ｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｌｙ－ｆｒｉｅｎｄｌｙＨ．２６４／ＡＶＣｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｆｏｖｅａｔｅｄｊｕｓｔ－ｎｏｔｉｃｅａｂｌｅ－ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｍｏｄｅｌ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０，２０（６）：８０６－８１９．［２２］ＷａｎｇＺ，ＢｏｖｉｋＡＣ，ＳｈｅｉｋｈＨ，ｅｔａｌ．Ｉｍａｇｅｑｕａｌｉｔｙａｓｓｅｓｓ－ｍｅｎｔ：ｆｒｏｍｅｒｒｏｒｖｉｓｉｂｉｌｉｔｙｔｏｓｔｒｕｃｔｕｒａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２００４，１３（４）：６００－６１２．［２３］ＯｕＴ，ＨｕａｎｇＹＨ，ＣｈｅｎＨＨ．ＳＳＩＭ－ｂａｓｅｄｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１，２１（５）：６８２－６９１．［２４］ＷａｎｇＳＱ，ＲｅｈｍａｎＡ，ＷａｎｇＺ，ｅｔａｌ．ＳＳＩＭ－ｍｏｔｉｖａｔｅｄｒａｔｅ－ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，２２（４）：５１６－５２９．［２５］ＷａｎｇＳＱ，ＲｅｈｍａｎＡ，ＷａｎｇＺ，ｅｔａｌ．ＰｅｒｃｅｐｔｕａｌｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＳＳＩＭ－ｉｎｓｐｉｒｅｄｄｉｖｉｓｉｖｅｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１３，２２（４）：１４１８－１４２９．［２６］崔子冠，朱秀昌．Ｈ．２６４结构相似性最优的宏块层码率控制算法［Ｊ］．电子与信息学报，２０１１，３３（６）：１３３９－１３４４．ＣｕｉＺｉ－ｇｕａｎ，ＺｈｕＸｉｕ－ｃｈａｎｇ．ＳｔｒｕｃｔｕｒａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｐｔｉｍａｌＭＢｌａｙｅｒｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＨ畅２６４［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎ－ｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１，３３（６）：１３３９－１３４４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２７］崔子冠，朱秀昌．基于结构相似的Ｈ．２６４主观率失真性能改进机制［Ｊ］．电子与信息学报，２０１２，３４（２）：４３３－４３９．ＣｕｉＺｉ－ｇｕａｎ，ＺｈｕＸｉｕ－ｃｈａｎｇＳｕｂｊｅｃｔｉｖｅｒａｔｅ－ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒ－ｍａｎｃｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｃｈｅｍｅｆｏｒＨ．２６４ｂａｓｅｄｏｎＳＳＩＭ［Ｊ］．ＪｏｕｒｎａｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，３４（２）：４３３－４３９．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［２８］ＰａｕｌＭ，ＬｉｎＷＳ，ＬａｕＣ，ｅｔａｌ．ＥｘｐｌｏｒｅａｎｄｍｏｄｅｌｂｅｔｔｅｒＩ－ｆｒａｍｅｓｆｏｒｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１，２１（９）：１２４２－１２５４．［２９］ＺｈａｎｇＪ，ＹｉＸＱ，ＬｉｎｇＮ，ｅｔａｌ．ＣｏｎｔｅｘｔａｄａｐｔｉｖｅＬａｇｒａｎｇｅｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ（ＣＡＬＭ）ｆｏｒｒａｔｅ－ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｐｔｉｍａｌｍｏｔｉｏｎｅｓｔｉｍａ－ｔｉｏｎｉｎｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０，２０（６）：８２０－８２８．［３０］袁武，牛振东，林守勋，等．不依赖于量化参数的视频编码控制优化技术［Ｊ］．计算机学报，２０１１，３４（８）：１５１９－１５２７．ＹｕａｎＷｕ，ＮｉｕＺｈｅｎ－ｄｏｎｇ，ＬｉｎＳｈｏｕ－ｘｕｎ，ｅｔａｌ．ＡｎａｄａｐｔａｂｌｅＱＰ－ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔａｐｐｏｒａｃｈｔｏｒａｔｅ－ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ，２０１１，３４（８）：１５１９－１５２７．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［３１］ＭａＺ，ＸｕＭ，ＯｕＹ，ｅｔａｌ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｒａｔｅａｎｄｐｅｒｃｅｐｔｕａｌｑｕａｌｉｔｙｏｆｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄｖｉｄｅｏａｓｆｕｎｃｔｉｏｎｓｏｆｆｒａｍｅｒａｔｅａｎｄｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎｓｔｅｐｓｉｚｅａｎｄｉｔｓａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃ－ｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，２２（５）：６７１－６８２．［３２］ＣｕｉＺＧ，ＧａｎＺＬ，ＺｈｕＸＣ．Ｊｏｉｎｔｓｐａｔｉａｌ－ｔｅｍｐｏｒａｌｑｕａｌｉｔｙｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｓｃｈｅｍｅｆｏｒＨ．２６４ｌｏｗｂｉｔｒａｔｅｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇｖｉａａｄａｐｔｉｖｅｆｒａｍｅｓｋｉｐ［Ｊ］．ＫＳＩＩＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｎｔｅｒｎｅｔａｎｄＩｎ－ｆｏｒｍａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｓ，２０１２，６（１）：４２５－４４４．［３３］ＲｈｅｅＣ，ＫｉｍＪ，ＬｅｅＨ．Ｂｉｔｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｕｓｉｎｇａｈｅｕｒｉｓｔｉｃｓｐａｔｉａｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎａｄｊｕｓｔｍｅｎｔｆｏｒａｒｅａｌ－ｔｉｍｅＨ．２６４／ＡＶＣｅｎｃｏｄｅｒ［Ｊ］．ＥＵＲＡＳＩＰＪｏｕｒｎａｌｏｎＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１２，８７：１－１２．［３４］ＫｕｏＣ，ＣｈａｎｇＬ，ＦａｎＫ，ｅｔａｌ．Ｈａｒｄｗａｒｅ／ｓｏｆｔｗａｒｅｃｏｄｅｓｉｇｎｏｆａｌｏｗ－ｃｏｓｔｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｓｃｈｅｍｅｆｏｒＨ．２６４／ＡＶＣ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１０，２０（２）：２５０－２６１．［３５］ＨｅＺ，ＣｈｅｎｇＷ，ＣｈｅｎＸ．Ｅｎｅｒｇｙｍｉｎｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆｐｏｒｔａｂｌｅｖｉｄｅｏｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｄｅｖｉｃｅｓｂａｓｅｄｏｎｐｏｗｅｒ－ｒａｔｅ－ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００８，１８（５）：５９６－６０８．［３６］ＳｕＬ，ＬｕＹ，ＷｕＦ，ｅｔａｌ．Ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ－ｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄＨ．２６４ｖｉｄｅｏｅｎｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００９，１９（４）：１－１５．［３７］ＯｚｃｅｌｅｂｉＴ，ＴｅｋｌａｐＡＭ，ＣｉｖａｎｌａｒＭＲ．Ｄｅｌａｙ－ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｏｐｔｉ－ｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｃｏｎｔｅｎｔ－ａｄａｐｔｉｖｅｖｉｄｅｏｓｔｒｅａｍｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａ，２００７，９（４）：８２６－８３６．［３８］ＴｉｗａｒｉＭ，ＧｒｏｖｅｓＴ，ＣｏｓｍａｎＰＣ．Ｄｅｌａｙｃｏｎｓｔｒａｉｎｅｄｍｕｌｔｉ－ｐｌｅｘｉｎｇｏｆｖｉｄｅｏｓｔｒｅａｍｓｕｓｉｎｇｄｕａｌ－ｆｒａｍｅｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈ－ｎｏｌｏｇｙ，２０１０，１９（４）：１０２２－１０３５．［３９］ＸｕＬ，ＫｗｏｎｇＳ，ＷａｎｇＨＬ，ｅｔａｌ．Ａｕｎｉｖｅｒｓａｌｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｓｃｈｅｍｅｆｏｒｖｉｄｅｏｔｒａｎｓｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒ－ｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，２２（４）：４８９－５０１．［４０］宋彬，蒋小兵，秦浩，等．基于Ｈ．２６４具有抗分组丢失能力的帧内刷新算法［Ｊ］．电子学报，２００９，３７（１）：２２１－２２４．ＳｏｎｇＢｉｎ，ＪｉａｎｇＸｉａｏ－ｂｉｎｇ，ＱｉｎＨａｏ，ｅｔａｌ．Ａｐａｃｋｅｔｌｏｓｓｒｅ－ｓｉｌｉｅｎｔｉｎｔｒａｒｅｆｒｅｓｈａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎＨ畅２６４［Ｊ］．ＡｃｔａＥｌｅｃ－ｔｒｏｎｉｃａＳｉｎｉｃａ，２００９，３７（１）：２２１－２２４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［４１］ＴｕＷ，ＳｔｅｉｎｂａｃｈＥ．Ｐｒｏｘｙ－ｂａｓｅｄｒｅｆｅｒｅｎｃｅｐｉｃｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｆｏｒｅｒｒｏｒｒｅｓｉｌｉｅｎｔｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎａｌｖｉｄｅｏｉｎｍｏｂｉｌｅｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈ－ｎｏｌｏｇｙ，２００９，１９（２）：１５１－１６４．［４２］ＺｈｕＣ，ＷａｎｇＹ，ＨａｎｎｕｋｓｅｌａＭ，ｅｔａｌ．Ｅｒｒｏｒｒｅｓｉｌｉｅｎｔｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇｕｓｉｎｇｒｅｄｕｎｄａｎｔｐｉｃｔｕｒｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００９，１９（１）：３－１４．［４３］陈川，余松煜．联合编码模式选择的码率控制算法［Ｊ］．电子学报，２００４，３２（５）：７６３－７６８．ＣｈｅｎＣｈｕａｎ，ＹｕＳｏｎｇ－ｙｕ．Ｊｏｉｎｔｃｏｄｉｎｇｍｏｄｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｎｄｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌａｌｇｏｒｉｔｈｍ［Ｊ］．ＡｃｔａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａＳｉｎｉｃａ，２００４，３２９４４２第　１２　期崔子冠：Ｈ畅２６４视频编码率失真优化和码率控制技术研究进展（５）：７６３－７６８．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［４４］ＺｈａｎｇＹ，ＧａｏＷ，ＬｕＹ，ｅｔａｌ．Ｊｏｉｎｔｓｏｕｒｃｅ－ｃｈａｎｎｅｌｒａｔｅ－ｄｉｓｔｏｒ－ｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＨ畅２６４ｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇｏｖｅｒｅｒｒｏｒ－ｐｒｏｎｅｎｅｔ－ｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＭｕｌｔｉｍｅｄｉａ，２００７，９（３）：４４５－４５４．［４５］ＷａｎｇＹ，ＷｕＺ，ＢｏｙｃｅＪＭ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ－ｌｏｓｓ－ｉｎ－ｄｕｃｅｄｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｉｎｄｅｃｏｄｅｄｖｉｄｅｏ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００６，１６（６）：７１６－７３２．［４６］ＬｉＺＣ，ＣｈａｋａｒｅｓｋｉＪ，ＮｉｕＸ，ｅｔａｌ．ＭｏｄｅｌｉｎｇａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｏｆｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｃａｕｓｅｄｂｙＭａｒｋｏｖ－ｍｏｄｅｌｂｕｒｓｔｐａｃｋｅｔｌｏｓｓｅｓｉｎｖｉｄｅｏｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓ－ｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００９，１９（７）：９１７－９３１．［４７］ＣｈｅｎＺＦ，ＰａｈａｌａｗａｔｔａＰＶ，ＴｏｕｒａｐｉｓＡＭ，ｅｔａｌ．Ｉｍｐｒｏｖｅｄｅｓ－ｔｉｍａｔｉｏｎｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｆｏｒｅｒｒｏｒ－ｒｅｓｉｌｉｅｎｔｖｉｄｅｏｃｏｄ－ｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，２２（４）：６３６－６４７．［４８］ＣｈｅｎＺＦ，ＷｕＤＰ．Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｆｏｒｗｉｒｅｌｅｓｓｖｉｄｅｏｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ：Ａｎａｌｙｓｉｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃ－ｔｉｏｎｓｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１２，２１（３）：１１２３－１１３７．［４９］刘家瑛，郭宗明，ＣｈｏＹ．面向Ｈ．２６４／ＳＶＣ空域－质量域可伸缩编码的码率分配算法［Ｊ］．电子学报，２０１０，３８（９）：２１１２－２１１７．ＬｉｕＪｉａ－ｙｉｎｇ，ＧｕｏＺｏｎｇ－ｍｉｎｇ，ＣｈｏＹ．ＢｉｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎＨ畅２６４／ＳＶＣｓｐａｔｉａｌ－ｑｕａｌｉｔｙｗｉｔｈｄｅｐｅｎｄｅｎｔＲ－Ｄｍｏｄｅｌｉｎｇ［Ｊ］．ＡｃｔａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０１０，３８（９）：２１１２－２１１７．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［５０］李晓峰，周宁，刘洪盛，等．一种基于缩减栅格算法的ＳＶＣ联合信源／信道编码方法［Ｊ］．电子学报，２０１１，３９（４）：８５９－８６４．ＬｉｕＸｉａｏ－ｆｅｎｇ，ＺｈｏｕＮｉｎｇ，ＬｉｕＨｏｎｇ－ｓｈｅｎｇ，ｅｔａｌ．Ａｊｏｉｎｔｓｏｕｒｃｅ／ｃｈａｎｎｅｌｃｏｄｉｎｇｗｉｔｈｒｅｄｕｃｅｄｔｒｅｌｌｉｓａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒｔｈｅｓｃａｌａｂｌｅｅｘｔｅｎｓｉｏｎｏｆＨ畅２６４／ＡＶＣ［Ｊ］．ＡｃｔａＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａＳｉｎｉ－ｃａ，２０１１，３９（４）：８５９－８６４．（ｉｎＣｈｉｎｅｓｅ）［５１］ＫａｍｎｏｏｎＮ，ＡｇｒａｆｉｏｔｉｓＤ，ＣａｎａｇａｒａｊａｈＣ．Ｆｌｅｘｉｂｌｅａｄａｐｔｉｖｅｍｕｌｔｉｐｌｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｃｏｄｉｎｇｆｏｒｖｉｄｅｏｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，２２（１）：１－１１．［５２］ＴｓａｉＷ，ＹｏｕＨ．ＭｕｌｔｉｐｌｅｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇｂａｓｅｄｏｎｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌＢｐｉｃｔｕｒｅｓｕｓｉｎｇｕｎｅｑｕａｌｒｅｄｕｎｄａｎｃｙ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２，２２（２）：３０９－３２０．［５３］ＬｉｕＹＷ，ＨｕａｎｇＱＭ，ＭａＳＷ，ｅｔａｌ．Ａｎｏｖｅｌｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｔｅｃｈｎｉｑｕｅｆｏｒｍｕｌｔｉｖｉｅｗｖｉｄｅｏｐｌｕｓｄｅｐｔｈｂａｓｅｄ３Ｄｖｉｄｅｏｃｏｄ－ｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＢｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ，２０１１，５７（２）：５６２－５７１．［５４］ＣｈａｎｇＹ，ＫｉｍＭ．Ａｊｏｉｎｔｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｓｃｈｅｍｅｉｎａｈｙｂｒｉｄｓｔｅｒｅｏｓｃｏｐｉｃｖｉｄｅｏｃｏｄｅｃｓｙｓｔｅｍｆｏｒ３ＤＴＶｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＢｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ，２０１３，５９（２）：２６５－２８０．［５５］ＺｈａｎｇＹ，ＪｉａｎｇＧＹ，ＹｕＭ，ｅｔａｌ．Ｓｔｅｒｅｏｓｃｏｐｉｃｖｉｓｕａｌａｔｔｅｎ－ｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄｒｅｇｉｏｎａｌｂｉｔａｌｌｏｃａｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｆｏｒｍｕｌｔｉｖｉｅｗｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＥＵＲＡＳＩＰＪｏｕｒｎａｌｏｎＡｄｖａｎｃｅｓｉｎＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１０，６０：１－２４．［５６］ＺｈｏｕＹ，ＨｏｕＣＰ，ＸｉａｎｇＷ，ｅｔａｌ．Ｃｈａｎｎｅｌｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｍｏｄｅｌ－ｉｎｇｆｏｒｍｕｌｔｉ－ｖｉｅｗｖｉｄｅｏｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｏｖｅｒｐａｃｋｅｔ－ｓｗｉｔｃｈｅｄｎｅｔｗｏｒｋｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＣｉｒｃｕｉｔｓａｎｄＳｙｓｔｅｍｓｆｏｒＶｉｄｅｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１，２１（１１）：１６７９－１６９２．［５７］ＬｅｅＢ，ＫｉｍＭ．Ｍｏｄｅｌｉｎｇｒａｔｅｓａｎｄｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎｓｂａｓｅｄｏｎａｍｉｘ－ｔｕｒｅｏｆＬａｐｌａｃｉａｎｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓｆｏｒｉｎｔｅｒ－ｐｒｅｄｉｃｔｅｄｒｅｓｉｄｕｅｓｉｎｑｕａｄｔｒｅｅｃｏｄｉｎｇｏｆＨＥＶＣ［Ｊ］．ＩＥＥＥＳｉｇｎａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＬｅｔ－ｔｅｒｓ，２０１１，１８（１０）：５７１－５７４．［５８］ＳｅｏＣ，ＭｏｏｎＪ，ＨａｎＪ．Ｒａｔｅｃｏｎｔｒｏｌｆｏｒｃｏｎｓｉｓｔｅｎｔｏｂｊｅｃｔｉｖｅｑｕａｌｉｔｙｉｎｈｉｇｈｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｖｉｄｅｏｃｏｄｉｎｇ［Ｊ］．ＩＥＥＥＴｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓｏｎＩｍａｇｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０１３，２２（６）：２４４２－２４５４．作者简介崔子冠　男，１９８２年１月出生于河南郑州．２０１１年获南京邮电大学工学博士学位，现为南京邮电大学通信与信息工程学院讲师，主要研究方向为视频编码与传输．Ｅ－ｍａｉｌ：ｃｕｉｚｇ＠ｎｊｕｐｔ．ｅｄｕ．ｃｎ朱秀昌　男，１９４７年８月出生于江苏丹徒．教授，博士生导师，江苏省图像处理与图像通信重点实验室主任，主要研究方向为图像处理与多媒体通信．干宗良　男，１９７９年９月出生于新疆石河子．２００７年获南京邮电大学工学博士学位，现为南京邮电大学通信与信息工程学院讲师，主要研究方向为图像处理与视频通信．０５４２电子学报２０１３年。

一种面向H.264／AVC的新型宏块级码率控制算法

０弓言Ｉ
码率控制是视频编码的关键技术，目的是控制输出码其
率，使输出码流更加平稳，而更加有效的利用网络带宽，从同时尽可能达到好的平稳的图像质量。近年来，不少学者和机
ｉｇｕｉ．ｍａｅｑａｔｌｙ
Ｋｙｗｒｓａｏｔｌｉｅｏｒｓｉ；Ｈ２ｏｉｔｄｄｅｏｄ：ｒｔｃｎｒ；ｖｄｏｃｍｐｅｓｎ．６ｃｄｎｓｎａ；ＭｅｎＡｓｌｔＴａｓｒｕｎｉｄＤｓｒｏｅｏｏ４ｇａｒａｂｏｕｒｆＱａｔｅｉｏｉｎｅｎｏｍｚｔｔ（ＴＤＭＡＱ）
维普资讯
第２６卷第６期
２００６年６月
文章编号：０１９８（０６０１０ — ０１２０）６—１７３４—０４
一
计算机应用
ＣｍｐｔｒＡｐｉａｉｎｏｕｅｐｌｔｓｃｏ
Ｖ．６Ｎｏ６１２．
头码字的加权预测模型。实验结果表明，Ｊ８５下的标准码率控制算法ＪＧ１相比，与Ｍ．、Ｏ２一本文提出的算法的码率控制精度更高，出码流更加平稳，输图像的平均质量更好。关键词：码率控制；视频压缩；．６Ｈ２４编码标准；平均绝对变换量化误差
ＡｂｔａｔｏｓｌｅｔｅｉｕｓｏａｅｃｎｒｌｍｏｅｎＨ．６．ａｎｖｌｍａｒ－ｌｃａｅａｅｃｎｒｌｓｒｔｇｎｓｒｃ：Ｔｏｖｈｓｅｆｒｔｏｔｄｌｉ２４ｏｅｃｏｂｏｋｌｙｒｒｔｏｔｔａｅｙａｄｓｏｏ