基于码率控制的视频传输技术研究现状及分析

一般而言，当发生网络拥塞时视频数据的传输速率、时延及其抖动会剧烈波动，如何在这种情况下使视频失真最小，很大程度上取决于码率控制方法的性能。码率控制方法根据网络QoS 变化自适应地调整编码速率，使之符合传输信道的要求。目前的码率控制方法一般是先建立精度较高的率失真模型，在此基础上优化编码参数的选择，以保证视频质量。对此，Yang Yang等[81]提出了分析视频帧的内容的方法，在此基础上提出了一种基于内容的码率控制方法，在QoS 时变的传输环境下得到了稳定的视频质量。

Arjuna Sathiaseelan 等[82]针对互联网中突发的数据流易导致视频传输效率下降的问题，深入分析了TCP友好速率控制（TCP-Friendly Rate Control，TFRC）协议的不同修改方案中快速启动阶段的调整策略，并指出了各类方法的优劣。Tong Tang等[83]基于位分配算法和关键帧分类和检索算法，针对HEVC提出设计了一种码率控制机制，获得了较好的率失真性能，在接收端获得了非常稳定的视频播放质量。针对SVC中增强层未能充分利用层间预测的不足，Xin Lu 等[84]首先为空间增强层的层间预测提出了一种速率—量化模型，然后对空间增强层的MAD（平均绝对差值）预测模型进行了优化，显著提高了码率控制的效率与精度，增强了视频数据流的适应能力。Sanz Rodriguez S 等[85]通过对高清视频编码的率失真模型进行优化，结合缓冲区控制算法为H.264 高清视频编码提出了一种新的码率控制方法。为弥补目前码率控制方法大多是采用峰值信噪比作为视频失真度量标准的不足，崔子冠[86]将结构相似度应用到面向H.264/AVC的率失真优化及码率控制方法中，提出了一种基于结构相似度的宏块层码率控制方法，得到更好的视频主观质量，但该方法仅局限于宏块层的码率控制，视频质量的改善受到很大限制。Yadong Wu 等[87]设计了基于全变差的失真—量化模型以求得更精确的量化步长，并在此基础上提出了一种场景切换检测算法，进而完善了H.264/AVC的码率控制方法。Yuan Li等[88]通过分析帧的预测残差与参考帧失真之间的关系，建立了精度更高的率失真模型，提出了一种基于滑动窗口的码率控制方法，获得了更精确的目标比特，保证了视频质量。Bumshik Lee等[89]通过分析视频帧纹理结构的复杂度，设计了基于拉普拉斯概率分布的速率—量化模型，并将其应用到HEVC的码率控制方法中，相比经典的码率方法，其视频编码质量提高了0.44dB。(www.xing528.com)

从码率控制的率失真优化角度分析，目前很少使用结构相似度这类方法评估视频主观质量[90]。如何基于视频的主观质量设计更精确的率失真函数，进而提高码率控制方法的性能，使之更好地符合人眼的视觉感知特征，是当前研究中的一个努力方向[91]。此外，对于如何在码率控制中考虑拥塞对码率控制精度的影响，仍值得进一步研究。