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无线Mesh网络中端到端立体视频质量保障的关键技术研究

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第一章 绪论

1.1 课题研究目的和意义

1.2 网络环境及实验对象简介

1.3 国内外研究现状

1.4 论文研究内容和创新点

第二章 无线Mesh系统中视频质量保障技术

2.1 基于传输网络和终端系统的保障技术

2.2 基于分层及跨层的保障技术

2.3 本章小结

第三章 网络MAC层的跨层速率选择

3.1 多速率网络的“坏鱼问题”

3.2 节点接入信道规程

3.3 传输差错分析

3.4 时延和丢包率并重的跨层设计

3.5 实验结果及分析

3.6 本章小结

第四章 网络路由层基于失真优化的路由方案

4.1 问题的提出

4.2 视频传输失真模型的建立

4.3 视频传输失真模型的参数确定

4.4 实验结果与分析

4.5 本章小结

第五章 终端应用层基于局部视差的差错掩盖

5.1 立体匹配中的视差连续性约束

5.2 准欧氏极线校正

5.3 局部可信视差的获取

5.4 丢失块视差估计与掩盖

5.5 实验结果与分析

5.6 本章小结

第六章 终端应用层基于边界平滑的差错掩盖

6.1 基于块匹配的视差估计

6.2 参考块的选择

6.3 边界平滑性的衡量

6.4 内容自适应的算法求精

6.5 实验结果与分析

6.6 本章小结

第七章 总结与展望

致谢

参考文献

攻读博士学位期间的学术成果

已发表和录用的学术论文

已授权和受理的国家发明专利

负责完成和参与的科研项目

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摘要

无线 Mesh网络可以支持泛在的宽带通信业务,具有覆盖范围大、组网灵活、部署成本低等特点,已成为下一代无线通信系统的重要的组网方式。但其无线信道带宽时变、路径多跳以及节点可移动等特征,都可能使得传输链路不稳定,从而影响对上层业务服务的质量。立体视频蕴含了景物的深度信息,能够与三维的自然场景描述形式一致,因此,能够为人们提供更加逼真的视觉体验,但其在网络(如 Mesh网)传输中需克服数据量大、实时性要求强等不利因素,才能获得理想的观看质量。因此,如何保证网络传输中端到端的立体视频流观赏质量成为一项亟待解决的问题,其研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
  本文以无线 Mesh网络为背景,结合立体视频的特点,从传输网络和终端系统两个角度出发,在系统的不同层对端到端的视频质量保障的若干关键技术进行研究。在传输网络中,利用信道丢包模型、Markov模型和M/M/1/K排队模型等数学工具,建立视频失真模型,在媒体接入控制(MAC,Medium Access Control)层合理选择传输速率,在路由层合理确定传输路径;在终端系统中,解码端利用立体视频的视差相关性,对丢失的数据在应用层进行差错掩盖。
  本文的主要工作和创新之处如下:
  (1)针对共享单信道网络中存在的“坏鱼问题”(Bad Fish Problem),提出了一种适合视频业务的MAC层速率选择机制。在发送端,首先 MAC层利用跨层技术获取应用层的视频帧频要求和容忍丢包率;然后,根据帧频要求,确定每个视频数据包的最大允许时延,并根据这个最大允许时延确定视频 MAC帧的最大重传次数;最后,结合接收机当前的信噪比和最大重传次数,在满足应用层丢包率的基础上,为每个视频数据包选择尽可能高的传输速率。在解码端,对于丢失块,则采用误码掩盖的方法来处理。实验结果表明,相比于改变竞争窗口的算法,此方法在视频节点信噪比(SNR,Signal to Noise Ratio)下降需要改变传输速率时,能够减少视频节点的时延和抖动,保证重建视频播放的平滑性,并较少地降低传输节点的吞吐量,从而有效地缓解网络性能异常。
  (2)针对源节点和目的节点之间由于多跳传输存在多条路径的问题,提出了一种以视频传输失真最小为判据的路由选择算法。该算法根据失真与网络丢包、延迟之间的函数关系,预测路径的传输失真,并选择失真最小的作为传输路由。该算法较好地考虑了多跳网络的信道误码、路径干扰、网络拥塞等因素对视频传输的影响。首先利用随机均匀模型和Gilbert-Elliott(GE)模型分别模拟信道的随机和突发丢包,然后利用Markov模型计算MAC层的数据包碰撞概率和处理时间,并将每个无线节点建模为M/M/1/K排队系统来预测网络拥塞导致的延迟和丢包,最后得出整条路径的失真并选出网络中的最小失真路由作为传输路径。实验结果表明,与动态源路由(DSR,Dynamic Source Routing)算法相比,该方法能够获得较好的重建视频的主观和客观质量。
  (3)在终端的视频应用层,针对随机丢包差错,以立体图像为实验对象,利用像素点之间的视差相关性,提出了一种基于局部可信视差的误码掩盖算法。该算法选择丢失块周围一圈像素作为处理对象,对它们进行视差估计。首先,为了得到较准确的视差,设计了基准点偏置的匹配窗口,并根据需估计的像素点位于丢失块四周的不同方位,而采用不同的偏置中心窗口进行自适应权重的视差估计。然后根据视差左右一致性约束规则剔除不可信点,接着又采用“胜者为王”(WTA,Winner-Takes-All)准则进一步消除误估计视差,这种双消除策略使得估计出的丢失块视差具有较高的精度。最后根据估计的视差进行误码掩盖。实验结果表明,与其他算法相比,该算法能够在计算复杂度相当的情况下,能够显著地提高峰值信噪比(PSNR,Peak Signal to Noise Ratio),并取得较为优质的画面质量。
  (4)在终端的视频应用层,利用块的视差相关性,提出了一种随机和连续丢包都适用的基于边界平滑性的立体图像误码掩盖算法。该算法选择丢失块四周相邻的上、下、左、右的区域作为处理区域,为这些区域采用块匹配策略估计视差。然后根据块间视差具有较高的相关性,利用上述得到的四个视差分别来掩盖丢失块,并计算掩盖后的边界平滑性,选择边界平滑性最好的结果作为初步掩盖结果。如果平滑性最好的结果仍大于阈值,则需要对丢失块进行内容自适应判断以得出其属于纹理块、方向块还是遮挡块,并根据判断的类型采用不同的算法修正初步掩盖结果。实验结果表明,相比于其他算法,该算法能够取得较高的PSNR和较好的主观效果,同时其复杂度又相对较小。

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