可伸缩视频编码技术：鲁棒性与精细粒度研究

"该资源是一篇北京邮电大学的博士学位论文，主要研究通信与可伸缩视频编码技术，由阎金撰写，全子一教授指导，发表于2007年。论文关注点在于如何提升视频编码在IP网络传输中的性能，特别是针对丢包和误码的鲁棒性，以及提高编码效率和可伸缩性。" 正文: 通信与可伸缩视频编码技术是现代数字视频处理中的核心议题，随着互联网的普及和多媒体内容的爆炸式增长，网络视频传输的需求急剧增加。传统的视频编码技术侧重于存储优化，但随着网络成为主要的传播途径，编码目标转向了网络传输优化。可伸缩视频编码（Scalable Video Coding, SVC）作为H.264标准的一个扩展，允许视频流在不同带宽、分辨率和质量之间灵活伸缩，适应不同的网络条件和终端设备。 论文首先深入探讨了率失真优化差错恢复算法。在IP网络中，视频流易受丢包和误码的影响，因此增强编码视频对这些错误的抵抗力是关键。率失真优化是一种平衡编码质量和码率的方法，论文提出了一个全局率失真优化的差错恢复算法，用于H.264.SVC。该算法通过精确估算信道误码的时空扩散失真，并结合H.264.SVC编码结构的影响，优化码率分配，从而提高编码视频流的鲁棒性。 其次，论文聚焦于精细可伸缩视频编码（Fine Granularity Scalability, FGS）技术，这是一种利用DCT变换和位平面编码实现精细粒度可伸缩性的方法。虽然FGS提供了优秀的可伸缩性，但其编码效率相对较低。为解决这一问题，论文提出了一种自适应漏预测因子的ALF.FGS算法。该算法可根据视频帧的运动特性和纹理特征自适应选择参考宏块，以适应网络带宽波动并减少低码率下的视觉质量损失，从而提高了编码效率。 这篇论文为提高IP网络环境下视频通信的稳定性和效率提供了创新解决方案，特别是对于网络视频传输的鲁棒性和可伸缩性的优化，为未来视频编码技术的发展和应用提供了理论基础和实践指导。