[发明专利]基于视频移动设备的双向视频编解码系统及其方法在审

专利信息
申请号: 201410542985.0 申请日: 2014-10-14
公开(公告)号: CN104301730A 公开(公告)日: 2015-01-21
发明(设计)人: 朱金秀;张瑶;倪建军;张学武;樊宇航;任旭东;倪舒淇 申请(专利权)人: 河海大学常州校区
主分类号: H04N19/159 分类号: H04N19/159;H04N19/40;H04N19/176;H04N19/137
代理公司: 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 代理人: 董建林;汪庆朋
地址: 213022 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 视频 移动 设备 双向 解码 系统 及其 方法
【说明书】:

技术领域

发明是属于视频编码领域,尤其是涉及一种基于移动设备的双向视频编解码系统及其方法。

背景技术

在移动互联网快速发展背景依托下,移动视频监控技术成为其中发展的重中之重。移动视频监控突破了地域的限制,实现了远程监控,同时用户也提出了更高的需求,随着手机及Pad的发展,人们每天使用手机的频率及时间越来越长,监控不再满足于在监控室里、在PC上来实现,手机作为客户端进行监控的需求日益显现。移动终端不仅仅具有视频解码功能,更具有视频采集与解码功能,这对双向视频编解码系统提出了新的要求:由于无线视频编码器电池容量、数字处理能力和运算能力有限,要求无线视频编码器低功耗、低复杂度;同时无线设备作为解码端,要求无线视频编码器低功耗、低复杂度。

目前大多数移动视频监控产品都支持当今的视频压缩编码标准——MPEG-x系列或H.26x系列标准,这些标准因编码器承担了运动估计、变换、量化、熵编码及相应解码等大量高复杂计算,使得编码复杂度是解码的5~10倍以上。分布式视频编码在编码时各帧独立编码,只采用帧内编码方式,二解码是利用边信息进行联合解码,将运动估计、运动补偿等高计算复杂度的模块移至解码端,从而使得编码端简单。因此,编码复杂度与解码复杂度是一对矛盾,而双向视频编解码系统需要编码和解码都具有低复杂度,则需要重新设计编解码系统结构。

发明内容

为克服现有技术上的不足,针对基于移动设备的双向视频编解码系统要求低复杂度的编码器,同时要求低复杂度的解码器的应用场合,本发明目的是在于提供一种移动终端上低复杂度视频编解码器的双向视频编解码系统及其方法,从移动设备视频采集输入,低复杂度编码传输至云服务器端进行视频转码,转码后的码流传输至低复杂度编解码系统,把复杂的运算采用先进的云端完成,实现移动设备双向视频编解码功能。

为实现上述目的,本发明的技术方案如下:

一种基于视频移动设备的双向视频编解码系统,该系统包括移动终端低复杂度视频编码器、云服务器端转码器和移动终端低复杂度视频解码器。

所述移动终端低复杂度视频编码器,接受摄像头采集并A/D转换的数字视频信号,进行低复杂度编码,生成压缩后的码流、通过无线传输网络发送到云服务器端,作为转码器的输入码流;

所述基于云服务器的转码器:接收来自移动终端发送的压缩视频码流,将输入的视频流完全还原为空间域,然后再按照移动终端低复杂度视频解码器的格式要求将其重新编码为另一种格式视频码流,通过无线传输网络发送到移动终端中的视频解码器端;

所述移动终端低复杂度视频解码器,接收来自云服务端发送的压缩视频码流,进行解码,生成重构视频码流,用于浏览及播放。

一种基于视频移动设备的双向视频编解码方法,其特征是包括下列步骤:

(1)基于视频移动设备的编码步骤,接收摄像头采集并A/D转换的数字视频信号,进行低复杂度编码,生成压缩后的码流、通过无线传输网络发送到所述云服务器端转码器;

(2)基于云服务器的转码步骤,用于接收来自移动终端发送的压缩视频码流,将输入的视频流完全还原为空间域,然后按照移动终端低复杂度视频解码器的格式要求将该空间域重新编码为另一种格式视频码流,通过无线传输网络发送到移动终端中的视频解码器端;

(3)基于视频移动设备的低复杂度解码,即移动终端视频解码步骤;用于接收来自云服务端发送的压缩视频码流,进行解码,生成重构视频码流,在显示器中播放。

本发明的有益效果:

本发明针对基于移动设备的双向视频编解码系统要求低复杂度的编码器,同时要求低复杂度的解码器的应用场合,设计从移动设备视频采集输入、编码、传输至云服务器端进行视频转码,把复杂的多假设运动预测运算在高性能云端完成,转码后的码流传输至移动设备解码,实现移动设备双向视频编解码功能。

相对与现有的视频编解码系统,本发明的创新点体现在以下几点:

1)设计了低复杂度的编码器,该编码器对帧内编码帧(P帧)采用常规H.264帧内编码方式,对P帧引入压缩感知技术,对P帧与其参考帧I帧的差值进行基于块的压缩感知测量,对测量值进行编码传输,压缩比较高,避免了复杂的运动估计运算;

2)设计了云服务器端基于多假设预测的转码器,把复杂的多假设运动估计移到转码端,并采用多假设最优预测方法,提高预测精度,生成多假设运动估计矢量,并采用残差压缩感知重构生成预测残差,与传统压缩感知重构相比,残差压缩感知重构更稀疏,重构效果进一步提高;

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