导读:本文包含了编码容错论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:分布式视频编码,多视点视频编码,容错传输,不等错误保护
编码容错论文文献综述
熊珊珊,卿粼波,陈真真,杨红,何小海[1]（2018）在《基于时空冗余及不等错误保护的分布式多视点视频编码容错传输》一文中研究指出在分布式多视点视频编码(distributed multi-view video coding,DMVC)数据传输过程中,编码方式不同导致K帧与WZ帧受信道误码影响也不相同,因此提出了一种DMVC整体容错传输框架,针对K帧及WZ帧特性设计了不同的容错保护传输方案并进行有效融合。针对K帧的容错传输问题,首先根据左、右相邻视点的对应K帧,利用DIBR算法产生的空间边信息对丢失块进行初始修复;然后根据K帧同一视点内的相邻已解码帧,生成它的时间参考帧,对K帧的丢失块进行重修复。针对WZ帧的容错传输问题,提出了基于不等错误保护(unequal error protection,UEP)的编码算法,根据不同频带的各个比特面的重要性不同,对低频带、高比特面进行更加合理的码率分配,在不增加编码端复杂度的前提下提高了WZ帧的误码容错性能。实验结果表明:在K帧和WZ帧均出现丢包的情况下(丢包率为5%～15%),相比K帧采用传统的帧内错误隐藏加WZ帧采用参考文献码率的算法,本文方案对视频序列重建图像的BD-PSNR平均提升了2.39～4.68 d B,且随着丢包率的增加,提升效果更加显着。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年29期）
廖洁[2]（2018）在《面向HEVC的容错编码及3D视频的快速编码研究》一文中研究指出为了提高新一代高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)的传输鲁棒性,使视频经互联网或无线通信网络等不可靠信道传输后还能获得高质量的重建,本文开展了第一项研究工作:从多描述编码的角度研究面向HEVC的视频容错编码。结合分层编码的思想,提出一种基于HEVC与叁维双树小波变换的分层多描述编码。结合HEVC的高编码效率和双树小波变换的方向选择性、子带间相关性,使该编码方案中的每个描述码流不但包含自身的独特信息,也包含另一个描述相关性信息,这样在接收端即使只接收到一个描述的情况下,也能恢复出具有一定视频质量的信息。实验结果表明,该算法能够有效地解决HEVC因传输不可靠导致的视频重建质量下降严重的问题,提高了HEVC的传输鲁棒性。为了解决3D视频编码数据量庞大、计算复杂度高的问题,3D-HEVC以多视点视频加深度图(Multi-view Video Plus Depth,MVD)作为编码格式,通过DIBR技术减少了编码的视点数,但由于同时要编码纹理图和深度图,且深度图采用和纹理图一样的编码结构,3D-HEVC的计算复杂度仍较高。因此,我们针对3D-HEVC的深度图编码提出了两个快速算法。第一个算法是采用灰度共生矩阵进行深度预判的3D-HEVC深度图帧内快速编码算法。按照编码顺序,计算每个CTU的灰度共生矩阵,统计矩阵中的非零系数个数,设立合理阈值区间,根据不同非零个数所在区间提前判决CU分割深度,从而优化CU分割过程。实验结果表明:与3D-HEVC测试平台HTM-16.0相比,本算法在BD-rate只增加0.0591%的情况下,平均减少19.1%的编码时间。第二个算法是基于深度图边缘方向性的3D-HEVC帧内预测模式快速选择算法。通过计算64×64、32×32、16×16和8×8不同尺寸的CU灰度共生矩阵值,借助其在0°、45°、90°、135°四个方向的角二阶矩阵值和相关性矩阵值,对DMM模式进行选择性跳过,同时根据不同方向对35种预测模式进行分类,从而缩短模式选择过程。与3D-HEVC测试平台HTM-16.0相比,本算法在BD-rate只增加0.0951%的情况下,平均减少20.2%的编码时间。这两种算法都在保证视频合成质量的情况下有效地降低了3D-HEVC的编码复杂度。(本文来源于《华侨大学》期刊2018-06-04）
和智涛,张灿,陈德元[3]（2018）在《基于感兴趣区域的HEVC会话视频容错编码新方案》一文中研究指出在计算和传输资源受限的智能手机上编码传输实时会话视频一直是引人关注的关键技术。在采用肤色、运动和纹理信息快速提取感兴趣区域并且使用丢包率修正感兴趣区域权重的基础上,提出一种HEVC会话视频容错编码方案。仿真结果表明,该方案在丢包率5%~20%的网络中编码传输时,会话视频的感兴趣区峰值信噪比PSNR比现存的随机帧内刷新方法至少提高0.7 dB,编码时间减少20%~40%。实际比特率符合目标比特率要求。(本文来源于《中国科学院大学学报》期刊2018年03期）
姜伟[4]（2018）在《基于HEVC的差错掩盖与容错编码方法研究》一文中研究指出高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)是由ISO/IEC MPEG(Moving Picture Experts Group)和视频编码专家组(Video Coding Expert Group,VCEG)联合推行的新一代视频编码标准。HEVC标准的主要目标是提高已有编码标准的压缩效率,相比较H.264/AVC,在视频感知质量相同的前提下,节省了约一半的编码比特。随着网络多媒体内容的增加和HEVC新技术发展带来的挑战,网络视频服务需要更加注重保障有损传输下的图像质量。在这样的背景下,本文对H.264/AVC和HEVC中的容错编码方法和差错掩盖方法进行了广泛的研究。分别从解码端和编码端入手,实现了当前HEVC中的差错掩盖方法和基于棋盘格的参考帧选择(Reference Picture Selection,RPS)容错编码方法,验证了当前方法的性能,然后提出了对现有方法的进一步改进。本文的主要研究内容如下:1)针对已有的差错掩盖方法,提出了一种基于视频纹理特性和HEVC编码特征的差错掩盖方法。该方法利用视频内容的纹理特征、HEVC的CU划分特征和时域编码特征,对丢失的Slice进行分析,进而调整其差错掩盖策略,对丢失内容进行恢复。实验结果表明,相比较目前HEVC的差错掩盖方法,本文方法恢复所得的视频质量更高,PSNR大约提升了0.5~2dB。2)针对有损传输下HEVC视频数据的传输保护问题,以及现有HEVC容错编码方法的性能不足,提出了一种基于视觉显着性的参考帧选择容错编码方案,自适应地进行基于参考帧选择的容错编码。首先对目前的显着性检测方法进行了研究,针对编码端的性能需求,提出了一种实时显着性检测模型。接着通过分析视频内容与容错编码方法的关联,提出一种基于视觉显着性的CTU级的参考帧选择方法,进行更合理的参考帧选择调整,使得优化后的容错编码方法既能降低编码端的性能损失,又能提高有差错情况下的解码端视频质量。(本文来源于《西南交通大学》期刊2018-05-13）
曹凯,文捷[5]（2018）在《基于(k+2,k)MSR的多容错低修复带宽编码》一文中研究指出传统(k+2,k)最小存储再生码(MSR)在双节点失效的情况下,会有较高的修复带宽。为此,提出一种多容错编码方案。通过引入4个备份校验节点,使编码的上下部分均形成最小存储再生码结构。仿真结果表明,与现有的(k+2,k)MSR方案相比,该方案能降低双节点失效时的修复带宽。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年02期）
金海,王宁[6]（2018）在《数字式多媒体视频图像容错编码传输方法仿真》一文中研究指出对数字式多媒体视频图像的编码,能够有效提升视频图像传输质量。数字式多媒体视频图像容错编码的传输,需要对数字式多媒体视频图像进行稀疏分解,得到图像线性形式,完成视频图像容错编码传输。传统方法基于人眼视觉特性进行容错编码,但忽略了得到数字式多媒体视频图像的线性形式,导致编码传输效果不理想。提出基于小波变换和矢量量化的容错编码方法,对数字式多媒体视频图像进行分解和重构,小波变换的平滑性能够去除视觉冗余;对分解后的图像进行矢量量化,分别采用均方差法和类似标量最佳量化法选取和计算图像矢量,构建数字式多媒体视频图像的过完备库,并对其进行归一化处理;采用非对称原子对数字式多媒体视频图像进行稀疏分解,得到图像的一个线性表示。根据上述操作即可掌握像素点的分布范围和规律,实现容错编码。实验证明,所提方法不仅能够提高容错编码的速度,还能够提高视频图像传输质量。(本文来源于《计算机仿真》期刊2018年02期）
于沛东[7]（2017）在《信道编码参数的容错分析技术研究》一文中研究指出信道编码参数分析是利用接收编码序列,对编码参数进行逆向分析和求解。其目的是在编码参数未知的情况下,为译码恢复信息序列提供必要的参数。它是认知无线电、信号截获分析等领域的关键技术之一。新通信体制和信号处理技术的不断提出和应用,使得实现可靠通信所需的信号发送功率变得越来越低,导致接收信号的微弱性特点越来越突出;而在信号截获分析领域,截获信号通常都是微弱信号。因此,待分析信号常具有较低的信噪比(或较高的误比特率),这就对参数分析方法的容错能力提出了较高要求。本文研究信道编码参数的容错分析技术,寻求提高参数分析容错能力,或者在保持容错能力的前提下降低参数分析运算复杂度的方法。论文首先介绍课题的基础知识。作为背景知识,介绍了课题的应用领域和实际需求;作为理论基础,给出了课题研究所必须具备的信道编译码理论;针对不同的信道编码类型,分别阐述了编码参数分析的国内外研究现状,并总结了其中的特点和不足;基于对研究现状和实际需求的分析,提出了本文的主要研究内容,以及利用解调软判决序列、基于校验关系及软输入软输出(SISO)译码提升参数分析容错能力的基本研究思路。对于信道编码的闭集识别技术,实际应用对其容错能力和复杂度都提出了较高要求。现有的校验关系平均对数似然比(LLR)方法存在复杂度较高、所需门限无法确定等问题。本文提出似然差(LD)的概念,并以LD代替LLR,得到基于校验关系平均LD的闭集识别方法,显着降低了运算复杂度;利用高斯分布理论,推导了平均LD方法的理论识别正确率,并给出了所需门限的设置方法。另外,对于卷积码的闭集识别问题,则提出了基于BCJR译码软输出平均绝对值的识别方法。仿真实验表明,与平均LLR方法相比,该方法可将容错能力提升1至3dB,然而这是以卷积码闭集识别复杂度的提升为代价。虽然现有的卷积码参数分析方法已具有较好的容错性能,但卷积码应用广泛且常用作Turbo码等高性能编码的子码,这对其参数分析容错能力提出了更高要求。本文对现有几种重要的软判决参数分析方法进行了介绍,指出了穷举类方法在容错能力方面的优越性。通过对穷举类方法的参数识别正确率进行理论推导,分析了软判决穷举方法存在的问题,进而提出了基于最小二乘(LS)代价函数的穷举方法。理论分析表明,该LS方法可将卷积码参数分析容错能力进一步提升约1dB,且运算复杂度仍与已有方法保持同一量级。仿真实验充分验证了理论分析的正确性。Turbo码是一类重要的高性能编码,由卷积码和分组随机交织器构成。对于其交织参数分析问题,通过理论推导,给出了为达到给定识别正确率,所需接收数据量的理论下限。针对现有最优方法在参数识别过程中一旦出错,将产生大量无效运算和错误结果的缺点,本文提出了一种简单有效的出错检测方法,解决了其门限设置问题。以出错检测为基础,提出了通过自动纠正错误,使识别过程重新回到正确状态的方法;进而提出将Turbo迭代译码与基于出错检测和自动纠正的参数分析方法相结合的“复合”分析方法。仿真实验表明,该复合分析方法有效提升了Turbo码交织参数分析的容错性能,在已有最优方法的基础上,可将参数分析所需数据量显着降低约1/3,使其更加接近本文所给的理论下限。LDPC码是另一类重要的高性能编码,其开集分析是编码参数分析的难点之一。本文提出构造接收码向量张成线性空间的对偶空间;通过理论分析,给出了为保证该对偶空间中所有稀疏向量皆为LDPC码的稀疏校验向量,所需接收码向量个数的理论下界;进而提出利用一种快速搜索算法,来搜索稀疏校验向量。在无误码的条件下,利用指数分布理论,对该算法迭代次数进行了分析,给出了迭代停止准则。这一新方法克服了已有方法所需数据量大,且要求稀疏校验矩阵具有对角结构的缺点。在有误码条件下,提出了将置信传播(BP)迭代译码与搜索稀疏校验向量相结合的复合分析法。仿真实验表明,新方法能在实际噪声信道下,在可接受的时间内完成实际LDPC码的开集分析,解决了已有方法因复杂度过高或容错能力太弱而无法实用的问题。卷积交织器在实际中广泛应用。现有基于帧同步码的卷积交织参数分析方法具有较好的容错性能,但运算复杂度较高,其运算量集中在基于分段累加的帧同步码周期识别上。本文指出了分段累加方法中存在的大量重复运算,提出通过避免重复运算来得到帧同步码周期的低复杂度识别方法。理论分析和仿真实验证明,新方法可比原方法节省约50%至90%以上的运算量。本文进而提出基于循环解卷积交织来识别卷积交织参数,仿真实验表明,该方法可将容错能力提升至少2dB,并克服了原方法无法识别交织深度起点参数的缺点。(本文来源于《解放军信息工程大学》期刊2017-04-15）
邢杰[8]（2015）在《基于网络编码的无线体域网容错性研究》一文中研究指出无线体域网是近年来新兴的具有广阔发展前景的技术,其将会对我们未来生活的各个方面产生巨大的影响。比如基于无线体域网的健康监控系统,它不仅能够让长期住院的病人离院治疗,还能够有效减少医疗所需劳动力和医疗的基础设施建设成本。但是在无线体域网中,由于传感器易随身体移动、能量有限、发送功率低,导致信号在传输过程中受到环境影响较大,极易造成误包甚至丢包,所以无线体域网需要有较强的容错性。为了提高无线体域网的容错性,本文提出了基于网络编码的无线体域网纠错机制。本文的主要工作和创新可以概括如下：(1)无线体域网不仅可以对人体的生理信号进行监测,还可以对人体的姿态进行监控。网络的容错性能对姿态监控的准确性产生巨大的影响,因此在姿态监控的体域网中需要较强的容错性能。网络编码可以作为一种非常有效的错误恢复机制,在非常低的运算和硬件成本下可以大大提高无线体域网的可靠性。在姿态监控的无线体域网中,主要使用加速度传感器来采集数据。所以本文根据加速度传感器的特点,首先提出在源节点对数据进行网络编码,以及相应的数据传输方式和编解码策略,并通过仿真实验得出采用在源节点进行网络编码的纠错方式,网络的纠错能力比单纯发送两次原始数据包的方式提高了83%左右,而且解码较为快捷。其次提出了在中继节点进行网络编码的纠错方式,以及相应的数据传输策略和编码方式,仿真实验得出,该种方式的网络纠错能力比单纯发送两次原始数据的方式提高了90%左右,比Marinkovic提出的编码方式提高3%左右。即使在单个中继出现失效的情况下,采用在中继节点进行编码网络的纠错方式的纠错能力依然比未编码网络高83%左右。(2)通过研究发现,现有的针对无线体域网的错误恢复机制大多数无法满足服务质量的要求。另外,在非常紧急的情况下,比如对心脏病发作的监测,现有的网络编码错误恢复机制无法自适应的满足用户和应用需求。因此,为了支持服务质量的要求,本文提出一种根据数据优先级进行网络编码的无线体域网错误恢复机制。这种基于网络编码的错误恢复机制首先会根据实际需要将数据实时的划分优先级,然后中继节点根据数据优先级制定自适应的编码策略,来自适应网络信道和用户的服务质量需求。仿真实验显示,本文提出的基于网络编码的无线体域网自适应错误恢复机制在当误包率达到42%时,仍能保证优先级较高数据丢包率控制在1%以下,并且网络的整体纠错能力较以往的编码策略提高50%左右,进而能有效的减少数据重传和能量消耗。(本文来源于《广西大学》期刊2015-06-01）
陈正亮[9]（2015）在《HDFS中基于网络编码的容错存储优化技术研究》一文中研究指出随着云计算和大数据的发展,对海量数据的可靠存储成为研究热点。利用廉价商用机器搭建基于网络的分布式存储系统取代了传统的由昂贵高可靠硬件组成的存储阵列。分布式存储系统多采用多副本存储策略,该策略虽具有良好的负载均衡能力,但是面临存储开销过大和容错能力不足问题。针对上述问题,近年来业界也提出了基于纠删码编码的容错存储机制,但纠删码存储策略下数据丢失修复带宽消耗过大。为此,业界提出了基于网络编码的再生码方案,然而,再生码计算开销大的缺点限制了其应用范围。实际上,数据文件在生命周期不同阶段的访问频率有较大差异性,存储系统应该能够根据数据生命周期自适应调整存储策略,即在访问频率高时使用多副本均衡负载,在访问频率下降后使用编码节省存储空间,对于基本不被访问的归档数据应该运用去重复技术进一步节省存储空间。论文以建立低冗余、高可靠云存储系统为目标,以开源云存储系统HDFS为框架,对基于网络编码的容错云存储及其性能优化机制开展研究。论文的主要工作包括以下几个方面:1)针对异构编码集成问题,基于HDFS开源平台,通过对编码矩阵的抽象分离,设计并实现了支持多编码自适应切换与动态集成的编码存储框架及相应系统平台Cumulus,支持基于异或编码、Reed-Solomon编码及再生码的编码容错存储,并支持根据文件访问频率动态匹配冗余编码及切片方案。2)以提升Cumulus中的文件访问性能为目标,对编码存储下的文件读、写、恢复等操作的处理流程进行了优化设计与实现,在提高文件访问可靠性和灵活性的基础上,有效缓解了编、解码所带来的额外开销。3)针对云存储系统中归档数据去重复所导致的数据可靠性保证问题,建立了数据丢失严重性评估指标及分析模型,设计了去重复数据块的可靠性保障存储策略,弥补了去重复对数据可靠性的负面影响。(本文来源于《南京大学》期刊2015-05-01）
石也军[10]（2015）在《x264框架下基于参考帧选择的容错视频编码算法研究与实现》一文中研究指出近年来,网络技术与第四代移动通信技术(4G)的迅猛崛起极大推动了视频通信业务的普及。因为原始视频所包含信息量巨大,直接进行传输会给通信网络造成沉重的负担。所以必须对原始视频进行有效地压缩以去除其中的冗余数据,这就是视频编码技术。现今主流的视频编码标准H.264/AVC因其压缩效率高,网络传输性好等优点,被广泛应用于各类视频通信业务中。但由于编码过程中沿用了帧内帧间预测编码和变长熵编码等技术,使得编码后的码流对于传输错误极度敏感。倘若传输过程中发生误码或丢包,将会导致差错在时、空域上快速蔓延和扩散,严重影响重建视频图像的质量。为提高压缩码流的抗差错性能,容错视频编码技术(差错控制技术)成为了广大国内外学者的研究热点。本文在实验室前期成果的基础上对核心参考帧选择算法CRPS (Core Reference Fra-me Selection)展开了进一步地研究。首先在x264和FFmpeg上实现CRPS算法并验证它的容错性能,然后借鉴层次化编码结构的理论进一步优化CRPS算法。本文的主要研究工作如下：(1)对开源编码器x264和开源解码器FFmpeg进行H.264的编码流程和解码流程分析,并结合相应的码流传输模块将CRPS算法从JM测试模型移植到x264与FFmpeg框架上。(2)为了消除CRPS算法带来的码率增涨,本文参考HEVC (High Efficiency Video Coding)中采用的层次化B帧编码结构进一步对CRPS算法进行优化,得到了CRPS和CKRPS (Core-Key RPS)的层次化编码结构。通过层次化的思想将码率进行更加合理的分配,使得优化后的CRPS 和 CKRPS层次化编码结构既能极大降低编码器的输出码率,又能显着增强码流的抗差错性能。(本文来源于《西南交通大学》期刊2015-05-01）
编码容错论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了提高新一代高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)的传输鲁棒性,使视频经互联网或无线通信网络等不可靠信道传输后还能获得高质量的重建,本文开展了第一项研究工作:从多描述编码的角度研究面向HEVC的视频容错编码。结合分层编码的思想,提出一种基于HEVC与叁维双树小波变换的分层多描述编码。结合HEVC的高编码效率和双树小波变换的方向选择性、子带间相关性,使该编码方案中的每个描述码流不但包含自身的独特信息,也包含另一个描述相关性信息,这样在接收端即使只接收到一个描述的情况下,也能恢复出具有一定视频质量的信息。实验结果表明,该算法能够有效地解决HEVC因传输不可靠导致的视频重建质量下降严重的问题,提高了HEVC的传输鲁棒性。为了解决3D视频编码数据量庞大、计算复杂度高的问题,3D-HEVC以多视点视频加深度图(Multi-view Video Plus Depth,MVD)作为编码格式,通过DIBR技术减少了编码的视点数,但由于同时要编码纹理图和深度图,且深度图采用和纹理图一样的编码结构,3D-HEVC的计算复杂度仍较高。因此,我们针对3D-HEVC的深度图编码提出了两个快速算法。第一个算法是采用灰度共生矩阵进行深度预判的3D-HEVC深度图帧内快速编码算法。按照编码顺序,计算每个CTU的灰度共生矩阵,统计矩阵中的非零系数个数,设立合理阈值区间,根据不同非零个数所在区间提前判决CU分割深度,从而优化CU分割过程。实验结果表明:与3D-HEVC测试平台HTM-16.0相比,本算法在BD-rate只增加0.0591%的情况下,平均减少19.1%的编码时间。第二个算法是基于深度图边缘方向性的3D-HEVC帧内预测模式快速选择算法。通过计算64×64、32×32、16×16和8×8不同尺寸的CU灰度共生矩阵值,借助其在0°、45°、90°、135°四个方向的角二阶矩阵值和相关性矩阵值,对DMM模式进行选择性跳过,同时根据不同方向对35种预测模式进行分类,从而缩短模式选择过程。与3D-HEVC测试平台HTM-16.0相比,本算法在BD-rate只增加0.0951%的情况下,平均减少20.2%的编码时间。这两种算法都在保证视频合成质量的情况下有效地降低了3D-HEVC的编码复杂度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
编码容错论文参考文献
[1].熊珊珊,卿粼波,陈真真,杨红,何小海.基于时空冗余及不等错误保护的分布式多视点视频编码容错传输[J].科学技术与工程.2018
[2].廖洁.面向HEVC的容错编码及3D视频的快速编码研究[D].华侨大学.2018
[3].和智涛,张灿,陈德元.基于感兴趣区域的HEVC会话视频容错编码新方案[J].中国科学院大学学报.2018
[4].姜伟.基于HEVC的差错掩盖与容错编码方法研究[D].西南交通大学.2018
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[6].金海,王宁.数字式多媒体视频图像容错编码传输方法仿真[J].计算机仿真.2018
[7].于沛东.信道编码参数的容错分析技术研究[D].解放军信息工程大学.2017
[8].邢杰.基于网络编码的无线体域网容错性研究[D].广西大学.2015
[9].陈正亮.HDFS中基于网络编码的容错存储优化技术研究[D].南京大学.2015
[10].石也军.x264框架下基于参考帧选择的容错视频编码算法研究与实现[D].西南交通大学.2015