專利名稱：基于切片級別的視頻傳輸中動態(tài)交織的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是一種用于提高網(wǎng)絡(luò)視頻數(shù)據(jù)傳輸可靠性的應(yīng)用方法，屬于網(wǎng)絡(luò)中可靠性 傳輸技術(shù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
AVI (Audio Video Interleaved)即音頻視頻交錯格式。是將語音和影像同步組 合在一起的文件格式。它對視頻文件采用了一種有損壓縮方式，但壓縮比較高，因此盡管面 面質(zhì)量不是太好，但其應(yīng)用范圍仍然非常廣泛。AVI支持256色和RLE壓縮。AVI信息主 要應(yīng)用在多媒體光盤上，用來保存電視、電影等各種影像信息。AVI沒有MPEG這么復(fù)雜，從 WIN3. 1時(shí)代，它就已經(jīng)面世了。它最直接的優(yōu)點(diǎn)就是兼容好、調(diào)用方便而且圖象質(zhì)量好，因 此也常常與DVD相并稱。但它的缺點(diǎn)也是十分明顯的體積大。也是因?yàn)檫@一點(diǎn)，我們才看 到了 MPEG-I和MPEG-4的誕生。與MPEG-2格式文件體積差不多的情況下，AVI格式的視頻 質(zhì)量相對而言要差不少，現(xiàn)在的數(shù)字電視和DVD的成功是建立在十多年前的MPEG-2標(biāo)準(zhǔn)上 的，這個標(biāo)準(zhǔn)曾經(jīng)被證明是很實(shí)用的，但現(xiàn)在看來有點(diǎn)過時(shí)了。用更高效、更實(shí)用、并能很好 的利用更強(qiáng)的處理能力的技術(shù)取代MPEG-2的趨勢已經(jīng)很明顯了，目前對于哪種技術(shù)將取 代MPEG-2的爭論還在不斷持續(xù)，其中比較看好的是國際標(biāo)準(zhǔn)MPEG-4和H. 264。H. 264標(biāo)準(zhǔn)壓縮系統(tǒng)由視頻編碼層(VCL)和網(wǎng)絡(luò)提取層(Network AbstractionLayer, NAL)兩部分組成。VCL中包括VCL編碼器與VCL解碼器，主要功能是視 頻數(shù)據(jù)壓縮編碼和解碼，它包括運(yùn)動補(bǔ)償、變換編碼、熵編碼等壓縮單元。NAL則用于為VCL 提供一個與網(wǎng)絡(luò)無關(guān)的統(tǒng)一接口，它負(fù)責(zé)對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行封裝打包后使其在網(wǎng)絡(luò)中傳送， 它采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式，包括單個字節(jié)的包頭信息、多個字節(jié)的視頻數(shù)據(jù)與組幀、邏輯信道 信令、定時(shí)信息、序列結(jié)束信號等。包頭中包含存儲標(biāo)志和類型標(biāo)志。存儲標(biāo)志用于指示當(dāng) 前數(shù)據(jù)不屬于被參考的幀。類型標(biāo)志用于指示圖像數(shù)據(jù)的類型。VCL可以傳輸按當(dāng)前的網(wǎng) 絡(luò)情況調(diào)整的編碼參數(shù)。盡管H. 264編碼基本結(jié)構(gòu)與H. 261、H. 263是類似的，但它在很多環(huán)節(jié)做了改進(jìn)1、 多種更好的運(yùn)動估計(jì)。2、更精確的幀內(nèi)預(yù)測。3、統(tǒng)一的VLC。由于H. 264在壓縮性能方面 所具有的優(yōu)勢，H. 264將會在實(shí)時(shí)視頻通信、廣播電視、視頻存儲播放等領(lǐng)域中得到應(yīng)用。在H. 264中可能被選擇作為并行基本任務(wù)的單元有視頻編碼序列、單幅圖像、切 片(Slice)、宏塊、塊。但在實(shí)際應(yīng)用中，只有視頻編碼序列、Slice和宏塊可以真正被用來 作為基本任務(wù)而被并行編碼運(yùn)行。視頻編碼序列作為獨(dú)立的編碼單元，在進(jìn)行并行編碼處 理上具有相當(dāng)大的優(yōu)勢。但其缺點(diǎn)也是明顯的，并行粒度比較大，各處理器間容易發(fā)生負(fù)載 不均衡的情況。當(dāng)有用戶交互需求發(fā)生時(shí)，調(diào)度困難。對于需求經(jīng)常發(fā)生變化的場合是不 適合的；如果以單幅圖像作為基本并行任務(wù)編碼運(yùn)行，那么正常情況下，一個視頻編碼序列 中后續(xù)的圖像，必須有前面圖像編碼后的數(shù)據(jù)作為參考，才能完成編碼的工作。如果待編碼 圖像所需的參考數(shù)據(jù)沒有編碼完畢，就必須等待。這不僅造成了任務(wù)之間的相互等待，增加 了處理器之間的通信量，還難于進(jìn)行調(diào)度的管理，其編碼時(shí)間有時(shí)還會高于單處理器的運(yùn)行結(jié)果。因此，基于圖像的并行編碼方式，已經(jīng)失去了最初并行編碼的意義；在比宏塊更細(xì) 的粒度上進(jìn)行視頻編碼的并行處理，將導(dǎo)致大量的處理器間通信，因?yàn)檫\(yùn)動估計(jì)等算法需 要在本地存儲器外的區(qū)域進(jìn)行搜索，顯然采取更細(xì)的劃分方法不僅不會提高系統(tǒng)的性能， 反而會引起系統(tǒng)性能的嚴(yán)重下降，同一 Slice中的宏塊間，依然會有較大的依賴性。在編碼 時(shí)，同樣會引起處理器間的通信，進(jìn)一步可能導(dǎo)致處理器之間的相互等待。在視頻傳輸中采用數(shù)據(jù)交織編碼的方法來提高傳輸?shù)目煽啃圆⒉皇鞘裁葱迈r的 事 ，目前常用的數(shù)據(jù)交織器有規(guī)則交織器、不規(guī)則交織器、隨機(jī)交織器，其中規(guī)則數(shù)據(jù)交織 器及不規(guī)則數(shù)據(jù)交織器實(shí)現(xiàn)簡單，算法復(fù)雜度較低，而隨機(jī)交織器產(chǎn)生數(shù)據(jù)的分散度較高， 能夠最大限度解決突發(fā)丟包，計(jì)算量較大。對于數(shù)據(jù)交織器，其交織數(shù)據(jù)的作用范圍直接影 響數(shù)據(jù)傳輸?shù)馁|(zhì)量，當(dāng)受作用的數(shù)據(jù)交織程度偏大時(shí)，媒體傳輸?shù)膯螏訒r(shí)將加大；而當(dāng)受 作用的數(shù)據(jù)交織程度偏小時(shí)，數(shù)據(jù)交織將不足以應(yīng)付突發(fā)的數(shù)據(jù)丟包。但目前在低速度、高丟包率、弱穩(wěn)定性的3G網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際視頻通信系統(tǒng)中常常存在 突發(fā)性錯誤，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的大量丟失。通過研究發(fā)現(xiàn)目前所用的這些交織方式在系統(tǒng)中是固 定單一的，這對于不同質(zhì)量的視頻圖像而言是不合理的，交織后的效果也不令人滿意。鑒于以上分析，現(xiàn)有視頻圖像數(shù)據(jù)交織的其問題總結(jié)如下1、對于H. 264視頻的單幀數(shù)據(jù)較大不適合交織處理，要對其進(jìn)行一定的靈活的處 理，進(jìn)行交織時(shí)才能體現(xiàn)交織的作用，滿足網(wǎng)絡(luò)的容錯要求。2、在交織編碼過程中選擇頻編碼序列、單幅圖像、宏塊、塊作為基本的任務(wù)調(diào)度單 元都存在著較大的問題。3、在一個系統(tǒng)中針對不同質(zhì)量和不同傳輸要求的視頻，交織器應(yīng)該是動態(tài)的，能 夠根據(jù)自身的實(shí)際情況進(jìn)行合理的算法選擇。隨著人們對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量的進(jìn)一步提升，網(wǎng)絡(luò)中許多傳統(tǒng)的技術(shù)需要革新來滿足人們 對通訊高質(zhì)量的要求。參考文獻(xiàn)[1]葉永濤，張申如，王庭昌，何維苗Turbo碼中交織器的設(shè)計(jì)及其性能，[2]周寧兆，宋彬，常義林.基于H.264/AVC的視頻通信抗分組丟失方法研究[J]. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2006. 29(2) =267-273,[3]劉志勇，劉曉紅泰爾實(shí)驗(yàn)室有線終端通信部H. 264標(biāo)準(zhǔn)及其在視訊會議系統(tǒng) 中的應(yīng)用2006-07-10，[4]宋彬，郭春芳，秦浩基于H. 264視頻通信的交織保護(hù)算法通信學(xué)報(bào)2007-6-11。

發(fā)明內(nèi)容
技術(shù)問題本發(fā)明的目的是提供一種基于切片級別的視頻傳輸中動態(tài)交織的方 法，很好的提高了視頻傳輸?shù)馁|(zhì)量問題，大大的降低交織器對空間和時(shí)間的要求，改變了以 往交織器單一不能根據(jù)視頻數(shù)據(jù)量進(jìn)行動態(tài)選擇的情況。技術(shù)方案在理解H. 264協(xié)議的基礎(chǔ)上，將音頻、視頻兩組數(shù)據(jù)通過交織使數(shù)據(jù)亂 序通過選交織器對數(shù)據(jù)進(jìn)行分散。選擇該方法的優(yōu)勢在于將傳輸過程中突發(fā)產(chǎn)生的集中錯 誤進(jìn)行分散，使局部大量丟包但不重傳的情況下滿足媒體播放的基本需求。但由于H. 264 視頻的單幀數(shù)據(jù)較大，若簡單的將音頻數(shù)據(jù)幀和視頻數(shù)據(jù)幀不加處理的直接進(jìn)行交織，無法消除相關(guān)性也必然不可取。
該方法由視頻分析器、切片策略、交織策略三部分構(gòu)成；原始視頻數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)以幀為 單位一幀一幀的讀入視頻分析器，通過它得出一些關(guān)于視頻圖像清晰度、圖像重要性、圖像 數(shù)據(jù)量的參數(shù)；切片策略部分是以切片作為基本的任務(wù)調(diào)度單元，是在視頻分析器的基礎(chǔ) 上隨機(jī)的基于切片塊進(jìn)行二次分解，確定參數(shù)后設(shè)置后，將一幅圖像劃分為有限數(shù)目的切 片；交織策略部分在接收到切片策略部分傳來的數(shù)據(jù)后，根據(jù)切片的大小、個數(shù)這些參數(shù)交 織器分析后進(jìn)行動態(tài)的算法和交織深度的選擇，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了基于切片的數(shù)據(jù)交織。視頻圖像數(shù)據(jù)通過視頻分析器得出的關(guān)于圖像清晰度、圖像重要性、圖像數(shù)據(jù)量 的參數(shù)；其中視頻分析器是由運(yùn)動估計(jì)技術(shù)、人臉識別技術(shù)和圖像清晰度評估這三種技術(shù) 組合而成，視頻分析器的結(jié)果是在分別得出運(yùn)動估計(jì)的參數(shù)、人臉識別的參數(shù)和圖像清晰 度評估的參數(shù)的基礎(chǔ)上取它們的權(quán)值得到的，切片策略部分是指切片器是采用經(jīng)理\雇員 模式調(diào)度算法制作成的，切片器在讀入原始碼流后確定參數(shù)設(shè)置，將圖像切成有限數(shù)目的 切片；交織策略部分是由切片策略部分的結(jié)果、交織算法的選擇和交織深度的確定三部分 構(gòu)成。視頻分析器中涉及到的運(yùn)動估計(jì)技術(shù)是通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)求解運(yùn)動參數(shù)并且進(jìn) 行局部和全局調(diào)整優(yōu)化參數(shù)值，在分層疊代過程中進(jìn)行初始分類，并且充分考慮到視頻圖 像空間和時(shí)間上的屬性，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動物體和覆蓋背景的精確分割，然后根據(jù)分類結(jié)果逐步精 確求解全局運(yùn)動參數(shù)；人臉識別技術(shù)采用的是一種基于特征的人臉識別，先用預(yù)處理等簡 單操作來確定初始圖形臉部待檢區(qū)域?qū)崿F(xiàn)臉的初步定位，在該區(qū)域的基礎(chǔ)上利用改進(jìn)的粒 子算法群算法和膚色檢測得到不同的檢測結(jié)果，最后合并兩個結(jié)果；圖像的清晰度評估是 采用點(diǎn)銳度算法，利用點(diǎn)銳度算法易于運(yùn)算程序化和評價(jià)和評價(jià)時(shí)間較短等空域度參數(shù)的 特點(diǎn)和對圖像灰度分布差異的變化敏感的頻域差數(shù)的特點(diǎn)快速準(zhǔn)確地評價(jià)各類數(shù)字圖像 的清晰度；交織策略部分交織算法的選擇包括規(guī)則的交織算法和隨機(jī)交織算法兩種，應(yīng)用 時(shí)根據(jù)視頻圖像的具體情況進(jìn)行選擇；其中，交織深度的確定是由傳輸?shù)膱D像質(zhì)量的要求 確定的，在實(shí)際移動通信環(huán)境下的衰落，將造成數(shù)字信號傳輸?shù)耐话l(fā)性差錯，交織深度越 大，則離散度越大，抗突發(fā)差錯能力也就越強(qiáng)。有益效果1)運(yùn)動估計(jì)、人臉識別、圖像清晰度分析現(xiàn)有技術(shù)比較成熟，它們之間的相互結(jié)合 對整個視頻圖像的分析準(zhǔn)確性高，本方案的數(shù)據(jù)是動態(tài)變化的，這些技術(shù)也滿足次要求。2) slice的選取在這里也是動態(tài)的，它根據(jù)圖像的情況合理的選擇切片的大小和 數(shù)目，動態(tài)的節(jié)省空間資源。3)交織效率高，同時(shí)節(jié)省空間和時(shí)間的資源。4)適用于各種基于H. 264視頻文件傳輸過程中的交織處理。


圖1、基于slice的塊狀圖，圖2、動態(tài)交織器的模型圖，圖3、設(shè)計(jì)流程圖。
具體實(shí)施例方式本發(fā)明提出一種基于切片級別的視頻傳輸中動態(tài)交織的系統(tǒng)方法，改變了以往交 織直接以幀數(shù)據(jù)進(jìn)行且交織器單一的局面。本方法涉及到圖像清晰度評估、人臉識別、運(yùn)動 估計(jì)三個具體的技術(shù)參數(shù)，在它們?nèi)齻€技術(shù)參數(shù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行加權(quán)取它們的權(quán)值，為slice 大小選擇、數(shù)量的確定和交織器的動態(tài)選擇提供重要的依據(jù)。本發(fā)明基于slice (切片)級別的視頻傳輸中動態(tài)交織的方法為1)組建視頻分析器分析記錄視頻圖像中圖像清晰度評估的參數(shù)值、人臉識別的 參數(shù)值、運(yùn)動估計(jì)的參數(shù)值，對這些參數(shù)值加權(quán)以后取它的權(quán)值，以此作為選擇slice大小 的依據(jù)。2) Slice策略算法以Slice作為基本的任務(wù)調(diào)度單元，對H. 264的視頻交織編碼 任務(wù)進(jìn)行合理的分配和調(diào)度后，由各個處理器進(jìn)行編碼。根據(jù)視頻圖像的質(zhì)量以及其單幀 數(shù)據(jù)量的大小，在1分析的基礎(chǔ)上隨機(jī)的基于Slice塊進(jìn)行二次分解，確定參數(shù)設(shè)置后，將 一幅圖像劃分為有限數(shù)目的Slice，并將其平均依次分配給處理器進(jìn)行編碼；3)交織策略在收到2的數(shù)據(jù)后，根據(jù)slice的大小、個數(shù)，根據(jù)這些參數(shù)交織器 分析過后進(jìn)行動態(tài)的算法和交織深度的選擇，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了 slice后動態(tài)的數(shù)據(jù)交織保證了 傳輸多種流的靈活性。本方案的實(shí)施過程可概括如下1)視頻分析器，統(tǒng)計(jì)所播視頻圖像的所有信息，如峰值信噪比、圖像重要性、圖像 數(shù)據(jù)量等情況，便于選擇slice的方法；2)接收到視頻分析器分析結(jié)果消息的slice部分啟動slice方法，并及時(shí)根據(jù)視 頻分析器分析的結(jié)果進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)控；3)交織器部分接收到slice部分傳來的數(shù)據(jù)并根據(jù)這些數(shù)據(jù)量的大小以及圖像 傳輸?shù)馁|(zhì)量要求決定交織的方法和交織深度。圖3為該體系工作的原理圖，各模塊所負(fù)責(zé)的工作如下1、視頻分析器設(shè)計(jì)1)運(yùn)動估計(jì)通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)求解運(yùn)動參數(shù)并且進(jìn)行局部和全局調(diào)整優(yōu)化參數(shù)值，我們在分 層疊代過程中進(jìn)行初始分類，并且充分考慮到視頻圖像空間和時(shí)間上的屬性，實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動 物體和覆蓋背景的精確分割，然后根據(jù)分類結(jié)果逐步精確求解全局運(yùn)動參數(shù)。2)人臉識別一種簡單的基于特征的人臉識別，首先利用簡單方法即預(yù)處理等簡單操作來確定 初始圓形臉部待檢區(qū)域?qū)崿F(xiàn)臉的初步定位，在該區(qū)域的基礎(chǔ)上利用改進(jìn)的粒子群算法和膚 色檢測得到不同的檢測結(jié)果，最后合并兩個結(jié)果，這樣就很大程度的確保了檢測的正確性， 同時(shí)因?yàn)闄z測區(qū)域的縮小而提高了檢測速度。3)圖象清晰度評估點(diǎn)銳度算法，點(diǎn)銳度不但具備易于運(yùn)算程序化和評價(jià)時(shí)間較短等空域灰度參數(shù)的 特點(diǎn)，同時(shí)也具備對圖像灰度分布差異變化敏感的頻域參數(shù)的特點(diǎn)，從而可以快速、準(zhǔn)確地 評價(jià)各類數(shù)字圖像的清晰度。2、slice 策略設(shè)計(jì)
H. 264視頻的單幀數(shù)據(jù)較大，擬對于已分解后的視頻單幀基于Slice塊進(jìn)行二次 分解，以Slice作為基本的任務(wù)調(diào)度單元。服務(wù)器按照一定的順序讀入原始的視頻碼流，在 根據(jù)視頻分析器的分析結(jié)果和視頻圖像傳輸質(zhì)量的要求對視頻圖像進(jìn)行slice切片，再通 過指針定位各個Slice所對應(yīng)的位置。3、交織策略設(shè)計(jì)1)交織算法選擇規(guī)則交織器是最早應(yīng)用于信道編碼中的，其實(shí)它就是通常我們 所說的分組交織器，也就是行讀列出或列讀行出的交織器，其中規(guī)則數(shù)據(jù)交織器及不規(guī)則 數(shù)據(jù)交織器實(shí)現(xiàn)簡單，算法復(fù)雜度較低，在傳輸信息幀較短的通信系統(tǒng)中應(yīng)用Turbo碼，采 用分組交織器更有利一些。而隨機(jī)交織器產(chǎn)生數(shù)據(jù)的分散度較高，能夠最大限度解決突發(fā) 丟包，隨機(jī)交織器的隨機(jī)性能主要取決于隨機(jī)數(shù)的產(chǎn)生方式、交織器主要參數(shù)S、取值的選 取等方面。2)交織深度的確定在實(shí)際移動通信環(huán)境下的衰落，將造成數(shù)字信號傳輸?shù)耐话l(fā) 性差錯，交織深度越大，則離散度越大，抗突發(fā)差錯能力也就越強(qiáng)，但交織深度越大，交織編 碼處理時(shí)間越長，從而造成數(shù)據(jù)傳輸時(shí)延增大，交織編碼是以時(shí)間為代價(jià)的。3)在slice策略的基礎(chǔ)上將其按照預(yù)定的順序，由消息傳送環(huán)境MPI中的發(fā)送 數(shù)據(jù)命令，分發(fā)給交織器節(jié)點(diǎn)；交織器接收數(shù)據(jù)，并進(jìn)行編碼，編碼后的數(shù)據(jù)也經(jīng)由消息傳 送環(huán)境MPI中的發(fā)送數(shù)據(jù)命令發(fā)送到服務(wù)器，服務(wù)器確定收集到交織器器節(jié)點(diǎn)發(fā)送的數(shù)據(jù) 后，進(jìn)行組裝，形成視頻比特流，同時(shí)讀取下一幅圖像的原始視頻碼流，再次進(jìn)行切片、交 織、組裝等工作。
權(quán)利要求
一種基于切片級別的視頻傳輸中動態(tài)交織的方法，其特征在于該方法由視頻分析器、切片策略、交織策略三部分構(gòu)成；原始視頻數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)以幀為單位一幀一幀的讀入視頻分析器，通過它得出一些關(guān)于視頻圖像清晰度、圖像重要性、圖像數(shù)據(jù)量的參數(shù)；切片策略部分是以切片作為基本的任務(wù)調(diào)度單元，是在視頻分析器的基礎(chǔ)上隨機(jī)的基于切片塊進(jìn)行二次分解，確定參數(shù)后設(shè)置后，將一幅圖像劃分為有限數(shù)目的切片；交織策略部分在接收到切片策略部分傳來的數(shù)據(jù)后，根據(jù)切片的大小、個數(shù)這些參數(shù)交織器分析后進(jìn)行動態(tài)的算法和交織深度的選擇，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了基于切片的數(shù)據(jù)交織。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于切片級別的視頻傳輸中動態(tài)交織的方法，其特征在于視 頻圖像數(shù)據(jù)通過視頻分析器得出的關(guān)于圖像清晰度、圖像重要性、圖像數(shù)據(jù)量的參數(shù)；其中 視頻分析器是由運(yùn)動估計(jì)技術(shù)、人臉識別技術(shù)和圖像清晰度評估這三種技術(shù)組合而成，視 頻分析器的結(jié)果是在分別得出運(yùn)動估計(jì)的參數(shù)、人臉識別的參數(shù)和圖像清晰度評估的參數(shù) 的基礎(chǔ)上取它們的權(quán)值得到的，切片策略部分是指切片器是采用經(jīng)理\雇員模式調(diào)度算法 制作成的，切片器在讀入原始碼流后確定參數(shù)設(shè)置，將圖像切成有限數(shù)目的切片；交織策略 部分是由切片策略部分的結(jié)果、交織算法的選擇和交織深度的確定三部分構(gòu)成。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的基于切片級別的視頻傳輸中動態(tài)交織的方法，其特征在 于視頻分析器中涉及到的運(yùn)動估計(jì)技術(shù)是通過優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)求解運(yùn)動參數(shù)并且進(jìn)行局部 和全局調(diào)整優(yōu)化參數(shù)值，在分層疊代過程中進(jìn)行初始分類，并且充分考慮到視頻圖像空間 和時(shí)間上的屬性，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動物體和覆蓋背景的精確分割，然后根據(jù)分類結(jié)果逐步精確求解 全局運(yùn)動參數(shù)；人臉識別技術(shù)采用的是一種基于特征的人臉識別，先用預(yù)處理等簡單操作 來確定初始圖形臉部待檢區(qū)域?qū)崿F(xiàn)臉的初步定位，在該區(qū)域的基礎(chǔ)上利用改進(jìn)的粒子算法 群算法和膚色檢測得到不同的檢測結(jié)果，最后合并兩個結(jié)果；圖像的清晰度評估是采用點(diǎn) 銳度算法，利用點(diǎn)銳度算法易于運(yùn)算程序化和評價(jià)和評價(jià)時(shí)間較短等空域度參數(shù)的特點(diǎn)和 對圖像灰度分布差異的變化敏感的頻域差數(shù)的特點(diǎn)快速準(zhǔn)確地評價(jià)各類數(shù)字圖像的清晰 度；交織策略部分交織算法的選擇包括規(guī)則的交織算法和隨機(jī)交織算法兩種，應(yīng)用時(shí)根據(jù) 視頻圖像的具體情況進(jìn)行選擇；其中，交織深度的確定是由傳輸?shù)膱D像質(zhì)量的要求確定的， 在實(shí)際移動通信環(huán)境下的衰落，將造成數(shù)字信號傳輸?shù)耐话l(fā)性差錯，交織深度越大，則離散 度越大，抗突發(fā)差錯能力也就越強(qiáng)。
全文摘要
基于切片級別的視頻傳輸中動態(tài)交織的方法基于視頻分析器、slice策略、交織策略三個部分系統(tǒng)；視頻分析器通過對視頻圖像的分析將整個圖像的重要信息通過圖像質(zhì)量評估(峰值信噪比)、人臉識別(圖像重要性的體現(xiàn))、運(yùn)動估計(jì)(數(shù)據(jù)量)3個指標(biāo)反映出來，再綜合取他們的權(quán)值，為接下來的slice策略、交織策略的選擇提供基礎(chǔ)；在slice策略部分，對于已分解后的視頻單幀基于slice塊進(jìn)行二次分解，以slice作為基本的任務(wù)調(diào)度單元參與交織。在slice切片的基礎(chǔ)上根據(jù)數(shù)據(jù)量的大小和視頻圖像傳輸?shù)馁|(zhì)量要求交織器合理的選擇交織方法和決定交織深度實(shí)現(xiàn)動態(tài)的交織。
文檔編號H04N7/26GK101873494SQ201010162200
公開日2010年10月27日 申請日期2010年4月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年4月30日
發(fā)明者孫知信, 宮婧, 潘海華 申請人:南京郵電大學(xué)