基于HEVC的运动信息可分级的研究

Motion information scalability is a new technology of scalability. It provides the best video quality by balancing the bit rate of motion information and the bit rate of texture information. This project devotes to the research and application of motion information scalability in the next generation high efficiency video coding standard HEVC. It will research the scalability of motion information structure, the scalability of motion information accuracy and the model of motion information scalability, build the rate-distortion model of HEVC system, design and fulfill motion information extractor. This project will first suggest and fulfill the motion information scalability in HEVC and improve the coding efficiency significantly.

运动信息可分级是一种新颖的可分级技术，该技术通过平衡运动信息码率与纹理信息码率来提供最佳的视频图像质量。课题致力于运动信息可分级在新一代高效视频编码标准HEVC中的应用研究，研究适用于HEVC的运动信息结构可分级方式、运动信息精度可分级方式、运动信息可分级模型；建立HEVC编解码系统的率失真模型；设计并完成运动信息萃取器。课题研究将首次提出并实现在HEVC中的运动信息可分级，明显提高编码器的编码效率。

HEVC（High Efficiency Video Coding）是新一代视频编码标准，其可分级性是下一步视频编解码的主要研究内容。一般的可分级性研究主要集中于时间、空间以及质量等方面，这些同属于视频中纹理信息的范畴；HEVC具有纹理信息的高压缩性，其对网络带宽变化更加敏感。运动信息可分级技术能够更合理地分配与平衡HEVC运动信息的带宽及纹理信息的带宽，从而提高编码效率。本项目基于HEVC研究其运动信息的可分级问题，对运动信息结构可分级、运动信息精度可分级、统一的运动信息可分级、率失真分析、码率分配以及码流萃取方法等方面进行了研究。研究取得了重要进展，结果表明运动信息结构可分级是可行的，能提高视频编码效率；运动信息精度可分级是可行的，能提高视频编码效率；统一的运动信息可分级是可行的，相对单一方面的运动信息可分级，其能进一步提升视频编码效率；基于信息论推导，得到了运动信息可分级下的HEVC视频编解码的率失真函数（包含纹理失真以及运动信息失真）；基于该率失真函数进行分析，从理论上分析并证明了码率与运动信息层次之间的一些内在数学联系与规律，即运动信息分级的单调性以及单峰性，利用这种数学联系和规律进一步设计实现实用的码率分配和码流萃取算法并得到了生成运动信息分级查找表的方法。