可伸缩视频流的最优化决策及适配化传输

可伸缩视频编码自2007年完成国际标准H.264扩展部分的统一制定，其多维分级性所表现出的信源率失真性能极大超越了传统分层编码，作为通信中的对偶问题，对可伸缩视频流进行信道优化的最大困难，在于若实现趋于网络信息理论边界的组播性能，就会损失其在信源率失真构造上的精度。本申请项目冀望保持可伸缩视频流的的信源-信道适配均衡，提出一种广义可伸缩流多维尺度渐进失真-率特性统计建模方法，采用基于Bayesian网络有向图的概率推演，用于进行不同时间段纹理场景的多维尺度分级组合率失真预测；在此效用函数基础上，发展了两方面的调度和资源分配策略，建立对应马尔科夫决策过程和多径多层次有向子图空间模型，进行数学描述和规划求解。并且，引入网络编码的应用层组播来提升网络的吞吐性能。预期本项目的研究成果能应用于视频点播、IPTV、无线视频交互等领域。在掌握自主知识产权的同时，使我国在这一研究领域居国际前沿。