Разработка и исследование методов и алгоритмов адаптивного транскодирования видеопотоков MPEG

• Автор: Шнёль, Маттиас
• Шифр специальности: 05.12.04
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 142 с. : ил

Sankt-Petersburger Staatliche Elektrotechnische Universität „Leti“
a Manuskript

Matthias Paul Schnöll
Ausarbeitung und Forschung von Methoden und Algorithmen zur Adaptiven Transcodierung von MPEG Videoströmen
Das Fachgebiet: 05.12.04 - Die Radiotechnik einschließlich des Systems und der Radionavigation, der Radiolocation und des Fernsehens
Dissertation zum Erwerb des Titels eines Kandidaten der technischen Wissenschaften
Der wissenschaftliche Leiter Dr. Sc., Ph. D. Professor Robert E. Bykov
Der wissenschaftliche Konsultant Prof. Dr.-Ing. Rolf Hedtke
Sankt - Petersburg

Inhaltsverzeichnis
Einleitung
1 Digitale Bildcodierung
1.1 Videoquellencodierung
1.2 Grundlagen der Transformationscodierung
1.2.1 Die Diskrete Cosinus Transformation
1.2.2 Die Quantisierung
1.2.3 Redundanzreduktion
1.3 Hybride Videocodierung
1.4 Standards zur Bildsequenzcodierung
1.4.1 H.261 Standard
1.4.2 H.263 Standard
1.4.3 MPEG-2 Standard
1.4.4 MPEG-4 Standard
2 Systemarchitekturen der MPEG-Transcodierung
2.1 Transcodierung in der Bildebene
2.2 Transcodierung in der Frequenzebene
2.2.1 Der driftbehaftete Transcoder
2.2.2 Der driftfreie Transcoder
2.3 Transcodervergleich
3 Methoden zur Reduzierung der Datenrate in Frequenzebene
3.1 Methoden zur Bildmanipulation
3.1.1 Skalare Addition
3.1.2 Skalare Multiplikation
3.1.3 Pixeladdition
3.1.4 Pixelmultiplikation
3.1.5 Matrixmultiplikation
3.2 Reduzierung der Datenrate durch Veränderung der GOP-Struktur..
3.2.1 Eliminieren hochfrequenter DCT-Koeffizienten
3.3 Reduzierung der Datenrate durch Veränderung der Bildauflösung..
3.3.1 Halbierung der räumlichen Auflösung in der Bildebene
3.3.2 Halbierung der räumlichen Auflösung in der Frequenzebene
3.3.3 Reduzierung der Chrominanzauflösung in der Frequenzebene.

3.4 Modifikation des mquant-Wertes zur Datenratenreduzierung
3.5 Optimierung der Bitratenregelung
4 Anwendung der MPEG-Transcoder-Toolbox und
Beurteilung der Bildqualität
4.1 Integration der MPEG-Transcoder-Toolbox im Broadcastbereich
4.1.1 Modifizierter Intra-Frame Frequenztranscoder mit Modulen der MPEG-Transcoder-Toolbox
4.2 Betrachtung der Bildqualität
4.2.1 Peak-Signal to Noise Ratio
4.2.2 Digitale Bildfehler
4.2.3 Die Testsequenzen
4.2.4 Bildqualität in Abhängigkeit von unterschiedlichen Sequenzen.
4.3 Ergebnisse der Optimierung des mqunat-Wert
4.4 Ergebnisse der MPEG-2 auf MPEG-4 Transcodierung
4.4.1 Messung mit fester MPEG-4 Datenrate
4.4.2 Messung mit unterschiedlichen MPEG-4 Datenraten
4.5 Ergebnisse der MPEG-2 auf MPEG-2 Transcodierung
4.6 Ergebnis der Spatialen Reduktion
Zusammenfassung
Literaturverzeichnis
Anhang

Target Bit Allocation
Bei der „Target Bit Allocation“ wird die Komplexität für ein zu codierendes Bild geschätzt. Dabei werden Größen verwendet, die im vorher codierten Bild ermittelt wurden. Für die unterschiedlichen Bildtypen I-, B- und P-Frames werden jeweils unterschiedliche Komplexitäten X (mit den Indizes i, b, p) errechnet.
X(i,b,p) = S(j,b,p) * Q(i.b.p) (Gl-1 -1 °)
X = Complexity
S = Anzahl der benötigten Bits Q = Average quantization parameter
Die Größe S kennzeichnet die Anzahl der Bits, die insgesamt für die Codierung des Bildes benötigt wurden. S nimmt für ein I-Frame natürlich einen viel größeren Wert an, als für ein B-Frame. Auch der „Average Quantization Parameter“ ist vom jeweiligen Bildtyp abhängig. Beim Starten des Codiervorganges muss mit einem Startwert begonnen werden, denn ein Zugreifen auf ein zuvor codiertes Bild ist nicht möglich. Diese Initialisierung berechnet sich nach Gleichung 1.11. Der in der Formel verwendete „Average Quantization Parameter“ stellt den Mittelwert der einzelnen „mquant-Werte“ für jeden Makroblock da. Die variable Datenrate kennzeichnet die Ausgangsdatenrate des Codiervorganges.
160 * Datenrate v 60 * Datenrate 42 * Datenrate
X i —---------------------------- Xp=------------------- Xb=------------------------------ (tal. 1.11)
115 115
Der nächste Schritt ist die Berechnung des „Picture Target Setting“. Dieser Wert bezeichnet die Anzahl von Bits, die benötigt werden, um das nächste Bild zu codieren. Dabei wirkt die zuvor berechnete Komplexität ein, die aus Größen des vorangegangen Bildes ermittelt wurden. Zugleich darf die Anzahl der benötigten Bits innerhalb einer GOP