异构网络中可伸缩视频与压缩感知联合编码研究

随着互联网技术的飞速发展和数字视频技术的不断提升，网络视频成为计算机、通信、消费电子技术融合的载体，得到越来越广泛的应用。然而网络异构性、终端多样性、需求差异性以及视频传输的实时性、可靠性和可扩展性问题，迫切要求视频编码和传输具有可伸缩、自适应性的特点，对视频压缩、网络传输提出了新的挑战。本课题以可伸缩视频分析和编码为基础，以多目标质量最优化编码性能和构造鲁棒的视频流分包与优化的数据调度机制为核心，重点从可伸缩视频层次间码率分配优化，基于压缩感知理论的视频数据鲁棒分包以及数据调度三个方面系统地研究和解决异构网络下视频的编码与传输。提出了基于相关性分析的增强层率失真模型，多目标质量优化可伸缩视频码率分配算法，抗丢包能力强且结构简单的可伸缩视频数据分包算法以及综合考虑各种优先级属性的优化数据调度算法，在异构网络中最大限度、最大范围地为多种客户端提供高质量的视频体验。

本项目研究工作按计划顺利进行。项目期间所取得的重要进展和学术成绩主要体现在以下四个方面：视频编码的相关研究、基于图像的压缩感知和稀疏表示、图像和视频质量增强、异构网络下的视频数据传输。在视频编码相关的研究方面，我们为空间可伸缩视频编码提出了新的率失真模型和码率控制方法。我们提出了基于卡尔曼滤波器（Kalman Filter）的复杂度估计方法，并设计了高效的可伸缩视频并行编码算法。随着新一代HEVC视频编码标准的出现，我们在X86平台上实现了HEVC的编码器。在基于图像复杂度的压缩感知研究方面，我们提出了一个基于图像复杂度的压缩感知框架。我们用纹理和边缘来度量复杂度，并建立了图像复杂度与稀疏度之间的模型。图像和视频质量增强这部分研究主要包括两个方面：一方面是为图像和视频去除块效应，另一方面是进行超分辨率重建，从低分辨率的图像（视频）获得高分辨率图像（视频）。此外，我们进行了异构网络下的视频数据传输以及下一代网络方面的研究。我们以Skype为例，通过对其码率控制进行建模，来分析如何进行一般情况下的码率控制，从而提供有质量保证的视频通话服务，得出的结论和模型可用于规划和设计一个质量体验敏感(QoE-aware)的无线视频网络。我们提出了一种可伸缩视频在MIMO无线网络上的信道调度策略，取得了比现有策略更好的视频质量。我们设计了一种基于缓冲区的DASH流媒体码率控制算法，提高了系统稳定性和稳态误差。下一代网络主要是内容中心网络，我们对其路由机制进行了深入的研究，并搭建了一个无线自组织的内容中心网络。在本项目的研究中，共发表了7篇期刊论文和20篇会议论文，申请了24项专利。