視頻解碼復(fù)雜度建模及動態(tài)預(yù)測研究.pdf

1、視頻解碼是一類最典型的多媒體應(yīng)用，其計算量大、耗能高?，F(xiàn)代多媒體計算平臺可利用視頻解碼復(fù)雜度固有的動態(tài)變化特征來自適應(yīng)地調(diào)整所需資源，從而節(jié)省能耗，其前提是對視頻解碼復(fù)雜度進(jìn)行準(zhǔn)確估計。本文基于解碼復(fù)雜度與壓縮視頻幀長之間的線性關(guān)系，提出了一套完整的視頻解碼復(fù)雜度建模及預(yù)測體系，目標(biāo)是對各種應(yīng)用場景下具有不同特征的壓縮碼流進(jìn)行解碼復(fù)雜度預(yù)測。
　　首先根據(jù)線性模型系數(shù)在視頻語義層參數(shù)作用下的統(tǒng)計特征，為幀內(nèi)編碼幀抽象出兩條模型系數(shù)

2、隨視頻語義層參數(shù)變化的定量規(guī)律：當(dāng)視頻分辨率保持不變時，模型系數(shù)不隨視頻內(nèi)容和壓縮碼率的變化而改變；當(dāng)視頻分辨率發(fā)生變化時，模型系數(shù)一個保持不變，一個隨分辨率的變化呈比例變化，且比例為視頻分辨率的比值?；谏鲜鲆?guī)律提出了一種利用離線分析對幀內(nèi)編碼幀解碼復(fù)雜度進(jìn)行預(yù)測的算法。分別對H.264、MPEG-4壓縮碼流在基于Simplescalar的軟件仿真平臺和基于DSP的嵌入式硬件平臺上進(jìn)行測試，實驗結(jié)果表明預(yù)測精度很高，預(yù)測誤差呈現(xiàn)明顯的

3、正態(tài)分布且對所有測試序列解碼復(fù)雜度預(yù)測誤差均小于4％，在實驗所選用的TI TMS20DM642嵌入式平臺上算法在線開銷僅為54個時鐘周期/幀。
　　之后給出了一種采用狀態(tài)變量分析法對系統(tǒng)進(jìn)行理論建模和在線估計的方法以實現(xiàn)對幀間編碼幀解碼復(fù)雜度預(yù)測。區(qū)別于傳統(tǒng)的直接對輸入和輸出之間的依賴關(guān)系進(jìn)行研究，本算法將解碼系統(tǒng)定義為表征視頻內(nèi)容特征的狀態(tài)所驅(qū)動的系統(tǒng)，狀態(tài)的變遷作用于輸入輸出之間的依賴關(guān)系。通過建立狀態(tài)方程描述系統(tǒng)狀態(tài)的變遷軌

4、跡以實現(xiàn)對解碼復(fù)雜度動態(tài)估計。對解碼器各模塊解碼復(fù)雜度進(jìn)行建模分析和化簡，最終得到作用于線性模型的狀態(tài)變量——即模型系數(shù)的物理含義，再結(jié)合壓縮視頻流中相鄰幀編碼信息（預(yù)測或編碼模式，運動矢量精度及運動矢量范圍）和被編碼殘差之間質(zhì)與量的關(guān)系，將系統(tǒng)狀態(tài)方程定義為以解碼復(fù)雜度估計誤差為約束條件的分段線性函數(shù)，估計誤差閾值通過離線分析獲得。使用該狀態(tài)方程對解碼復(fù)雜度進(jìn)行在線估計，分別對H.264、MPEG-4壓縮碼流在基于Simplescal

5、ar的軟件仿真平臺和基于DSP的嵌入式硬件平臺上進(jìn)行測試，實驗結(jié)果表明預(yù)測精度非常高，對解碼復(fù)雜度的平均估計誤差在7%以內(nèi)，而且狀態(tài)方程更新過程簡單，在線運行復(fù)雜度非常低，特別適用于嵌入式移動設(shè)備。
　　最后，為解決控制參數(shù)需通過離線分析獲得，不適用于云環(huán)境下多媒體應(yīng)用這一問題，采用卡爾曼濾波器在線計算控制參數(shù)。從卡爾曼濾波對狀態(tài)變量更新具有滯后性這一問題出發(fā)，指出系統(tǒng)輸出方程的選擇應(yīng)能體現(xiàn)壓縮視頻流瞬時特征變化。通過理論分析闡述

6、了視頻幀長作為視頻內(nèi)容，碼率控制和率失真優(yōu)化共同作用下的產(chǎn)物對壓縮碼流特征天然具有的表征性，線性模型作為連接幀長和解碼復(fù)雜度的簡潔關(guān)系式，具有必然性和理論基礎(chǔ)?；谏鲜鼋Y(jié)論在卡爾曼濾波框架下定義線性模型為系統(tǒng)輸出方程；模型系數(shù)為系統(tǒng)狀態(tài)變量且其物理含義如幀間編碼幀解碼復(fù)雜度預(yù)測算法中所述；根據(jù)相鄰幀物理特征的連續(xù)性，定義相鄰幀狀態(tài)變量相等，真實差別通過系統(tǒng)噪聲體現(xiàn)。采用卡爾曼濾波流程對上述解碼系統(tǒng)進(jìn)行建模并提出了一套完整的預(yù)測算法，在線