AFM60A-TEPC262144快速視頻轉碼編碼器SFS60-HPAT4K02

SFS60-HPAT4K02由于用戶端播放器無法預知每個切片的大小,而是通過每個流的平均碼率來估算切片下載時間,因此切片的實際碼率相對于平均碼率的波動會影響自適應算法的正確決策。工業界現在泛使用的x264等編碼器基于連續碼流的應用場景而設計,所使用的碼率控制方法沒有考慮視頻被分割的情況,缺乏切片級的碼率控制,因此產生的切片碼率波動較大,導致自適應算法判斷失準,在實際應用中易產生卡頓或帶寬浪費。針對傳統算法的不足,本文以x264的編碼框架為基礎,提出了一種切片層級的碼率控制方法,該方法包括比特分配和控制模型兩個部分。在比特分配方面,根據各類型幀在幀間預測中的參考關系,使用了基于幀類型的碼率分配方法,并通過前向預測對切片的幀類型構成進行預估,與此同時提出了關鍵P幀的概念,通過自適應調整關鍵P幀的數量和分布來優化不同視頻內容下的比特分配。在控制模型方面,方法建立了基于SATD(SumofAbsoluteTransformed Difference)值和量化系數q的線性預測模型,利用模型迭代調整每行的量化系數來控制整幀的編碼大小,從而達到準確控制每幀編碼大小的目的,并使用了二次編碼檢查的方法對部分質量過低的幀再次編碼。本文方法基于工業編碼器x264(libx264 v20161024.2245)實現,并搭建了動態自適應流媒體平臺進行仿真實驗。通過統計并分析實驗數據,同x264原有的碼率控制算法相比,本文方法在控制視頻切片碼率方面有較好表現,切片碼率波動相比于x264原有算法減少了 63%,與此同時保證了視頻的平均質量。

AFM60A-TEPC262144快速視頻轉碼編碼器SFS60-HPAT4K02

SFS60-HPAT4K02腦對人類的思維、情感與行為都起著決定性的控制作用,同時也與許多的精神疾病密不可分。構成腦的基本單位是神經元,結構決定功能,從神經元級別上了解腦結構,對于了解腦的各項功能以及精神疾病的病因都有十分重要的價值。腦空間信息三維圖像能夠幫助人們從神經元級別上理解大腦結構。隨著成像技術的發展,成像系統的分辨率越來越高,所能成像的樣本體積也越來越大。*的分辨率與大樣本體積決定了成像得到的三維圖像數據必然是海量的數據。巨大的數據量對存儲、傳輸都造成了巨大的壓力,因此對其進行有效的壓縮具有十分重要的意義。現有的三維數據的壓縮方法,普遍存在壓縮效果不佳,壓縮效率低等問題,難以適用于海量三維圖像的數據壓縮。論文針對上述問題,設計了一種基于視頻編碼的海量三維圖像數據的壓縮方案,并實現了適用于海量三維圖像數據的壓縮工具。

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