隨著各種各樣視頻服務業的飛速增長，視頻編碼的目標由單純追求高壓縮性能轉向使視頻流能夠更好地適應各種不同的需求，如視頻會議、移動無線視頻，以及視頻點播系統等。而在這些視頻流的應用中，不同網絡的帶寬和終端用戶的處理能力是不盡相同的。同時，壓縮的視頻信號會受到信道噪聲干擾，所以有限的信道帶寬和噪聲干擾是視頻傳輸系統中兩個主要的問題[1]。
　可伸縮視頻編碼(SVC)作為H.264的擴展標準[2]可以解決無線信道中的這些問題，它能產生一個高效靈活的比特流，以此滿足不同網絡和用戶的需要，這個單獨的比特流同時包括不同客戶端需要的信息。但是，由于SVC比特流中的不同層有不同的重要性，所以當視頻信號在信道傳輸時就要采用非均衡差錯保護(UEP)的方法。為了提高SVC在有噪無線網絡中傳輸的質量，本文提出一種新的非均衡差錯保護方案。該方案通過控制低密度奇偶校驗碼(LDPC)的碼率來實現非均衡差錯保護，并用H.264可伸縮擴展標準作為其信源編碼模型。
　在所提的方法中，首先根據時間、分辨率和質量層以及峰值信噪比(PSNR)增益計算需要加入的校驗位長度，然后對信源編碼后產生的比特流進行分包和信道編碼。同時本文所提方案有較低的計算復雜度，尤其適用于移動終端設備。
1 基于H.264的可伸縮視頻編碼
　可伸縮視頻編碼能產生一個滿足用戶不同需要的比特流。用戶能非常容易地從這個比特流中抽取到所需要的信息并解碼。可伸縮視頻編碼與H.264的最主要的區別就是，在可伸縮視頻編碼中，一個碼流能同時提供多種空間、時間和質量層的信息，然而在H.264的比特流中，只包括固定分辨率、幀率和質量層的信息。
　對可伸縮視頻編碼的研究已經20多年了，但是先前的可伸縮視頻標準并沒有得到很好的發展，主要原因是可伸縮視頻編碼在性能方面的損失和解碼過程的復雜性。2005年1月MPEG和ITUT視頻專家組決定共同將SVC作為H.264標準的一個修正[3-5]。H.264的可伸縮的擴展標準被選為SVC標準的起始點。SVC能夠在主比特流中丟棄一些NAL單元來抽取不同的空間、時間和分辨率的視頻信息。SVC的比特流能被分成一個基本層和很多加強層，每一層有不同的重要性[6]。在無線信道中，用非均衡差錯保護的方法來傳輸這些分層的視頻流能有效提高解碼得到的視頻質量。
2 傳輸模型
　可伸縮視頻編碼采用LDPC實現非均衡差錯保護的系統結構如圖1所示。信源編碼器使用H.264擴展標準的SVC，信道編碼部分分為信道碼率分配、分包和LDPC編碼。信道碼率用來決定對每一層進行信道編碼的碼率、分包和LDPC編碼的分配，根據碼率分配的結果對信源編碼后的數據進行非均衡差錯保護，把分包編碼后的數據送到無線信道中進行傳輸[7]。在接收端，接收到的數據經過LDPC解碼、碼流重組后送入信源解碼器。下面具體介紹每一部分的實現過程和作用。

   信源編碼器使用基于H.264的擴展標準SVC。SVC支持時間、空間、質量可伸縮，它提供了各種各樣的加強層，比MPEG-4能提供更好的伸縮性能。
2.1 非均衡差錯保護的方法
   本文所提方案采用LDPC編碼來實現非均衡差錯保護。LDPC碼是線性分組碼的一種，在線性分組碼中，長度為k bit的信息位以一定的映射規則映射為長度為N bit的碼字，信息位和碼字中的各位都是某一有限域中的元素，最常用的是二元域GF(2)。所采用的信道碼率為k/N，N一定的情況下，k不同，對數據施加的保護不同，k越小，對數據施加的保護越大[8]。
2.2 分包方案
　圖2顯示了本文所用的第r幀數據的分包方案。使用這個方案，能分別對第r幀的每一層數據進行單獨的保護。每一行代表了一個碼字，碼字長度N bit，它是第r幀與時間、分辨率和質量有關的特定數據。其中信息位的長度為k bit，經過LDPC編碼后包長變為N bit。每一幀分為T個碼字，對每一幀數據，T的值是不相等的。根據時間、分辨率和SNR層的重要性不同，可以把一幀數據分為m層。其中Lr,i表示第r幀第i層深度，即

2.3 信道碼率分配方法
    在一個圖像組(GoP)內，由于分等級的預測結構，可把每一個GoP內所有的幀分為時間基本層和時間加強層。在每一幀內，又由于分辨率可伸縮和質量可伸縮，把每一幀數據分為基本層、空間加強層和質量加強層[9]。
    由于加強層都是對基本層信息的加強，所以在每一幀內，空間和質量加強層的平均PSNR總是高于基本層的平均PSNR，由Q表示。

    經過信道后第r幀的PSNR總量如下：


  
    在圖3所示的方案中，反復選取不同的Rr1,Rr2,…,RL組合，在(5)式的限制下，使由(4)式計算出的第r幀的PSNRr最大。這樣得到的碼率組合就是一定信道信噪比下第r幀的碼率分配方法。同樣，對其他幀的數據也都采用這種方法，實現碼率分配方案。

   本文所采用的分配方法對每一包數據需要4個參數來決定信道數據。這4個參數根據它們的重要性分別列出如下：
　　(1)時間層：在一個GoP內，時間層越低，重要性就越高，對它的保護就越大，碼率就越低。本方案對時間層由低到高每一幀的平均碼率相應增加。
　　(2)分辨率層：分辨率層越低，重要性就越高，對它的保護也越大。
　　(3)質量層：根據質量層id，由低到高重要性越低，施加的保護越小。
　　(4)總量：選取每一幀內PSNR總量最大的碼率組合。
3 實驗仿真
     下面對本文所提方法進行仿真驗證。實驗中使用標準的CIF和QCIF格式的H.264序列。實驗參數如下：JSVM9.16[9];GoP大小為8;只在第0幀使用I幀;采用層間預測;圖像序列為標準YUV序列Foreman，City，Mobile序列;時間層分為三個層，質量層分為兩個層，MGSVector0為16;編碼幀數設為16;信道模型采用SNR分別為3、3.25、3.5、3.75、4的高斯信道;LDPC編碼碼率為(0.5，0.55，0.6，0.65，0.7，0.75，0.8，0.85,0.9,0.95),迭代次數設置為200;采用BPSK方式進行調制。
　重復2 000次，統計每種碼率下，信號經過不同信噪比的LDPC信道后成功接收的概率pj如表1表示。
   表1說明了在相同的信噪比SNR條件下，隨著碼率的增加，信號經過LDPC信道后成功接收的概率pj有逐漸下降的趨勢。說明了保護程度越深，pj就越大。

　　根據如上參數設置對Foreman序列進行編碼，按照(2)式計算每一層的平均PSNR值，統計每一幀每一層平均PSNR增量如表2所示。

     按照本文所提方案，根據式(4)反復計算不同信噪比時每幀數據各種碼率組合得到的平均PSNR值。可得到不同信噪比時每幀數據的最佳碼率分配方法，表3列出了信噪比SNR為3.5時每幀數據的碼率分配方法。
　　由表3得到信噪比為3.5時每幀數據的分包方案，同樣可以得到SNR為其他值(3，3.25，3.75，4)時的分包方案(本文沒有列出)。

　根據上述分包方案，分別對標準視頻序列Foreman、City、Mobile進行信道編碼后的視頻流進行解碼，可得到使用本文所提非均衡差錯保護UEP方案與只考慮時間層的UEP和只考慮質量的UEP方案進行比較的結果，如圖4所示的平均PSNR性能曲線圖[10]。

    由圖4可見，本文所提方案比僅考慮質量層的UEP和只考慮時間層的UEP方案的PSNR值有很大的改進。圖4(a)表明，本文所提方案比僅考慮質量層的UEP的PSNR平均高2.8 dB，比只考慮時間層的UEP平均高4.3 dB。尤其是在信噪比較低的無線信道中,本文所提方案有效地改善了視頻傳輸的質量。
     本文提出了用LDPC信道編碼對SVC進行非均衡差錯保護的方案。H.264可伸縮的擴展標準產生的視頻流經過信源編碼，并根據可伸縮視頻流經過信源編碼后產生序列的時間、分辨率、質量基本層和加強層各部分重要性的不同，分別對各部分使用LDPC進行非均衡差錯保護的信道編碼，再經過加性高斯信道，最后對所得視頻序列進行解碼。通過仿真可以看出，此方案相比其他非均衡差錯保護的信道編碼，在性能上有很大的改進，尤其是在信噪比小的無線信道中，此方案能顯示出明顯的優越性。
參考文獻
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