远程教育场景下的屏幕编解码器算法优化

摘要

远程教育的过程中，我们通常需要将教师的电脑屏幕广播到学生的学习终端。由于屏幕的分辨率高，内容复杂，因此，在传输前，我们必须将电脑的屏幕进行有效的压缩。视频的压缩技术是远程教育技术中的关键环节。
　　通过实验，我们发现，相比于自然场景下的图像，屏幕图像有着自身独特的时空特点。空间维度上，屏幕图像的色域窄，颜色少，并且，由于字体和控件的存在，屏幕图像中有很多锐利的边缘，因此，屏幕图像的颜色变化存在突变。时间维度上，在没有发生场景切换的情况下，屏幕图像序列的变化少，且变化集中局部。相对于自然场景中的图像，人眼对于屏幕图像的图像质量更加敏感。
　　传统的编码器框架下，运动估计和运动补偿的计算量占据了整个压缩过程的绝大部分。而我们发现，相对于自然场景，屏幕场景下的图像有着更大的时空冗余度。基于此，本文提出了一种改进的运动估计算法。通过将当前帧的内容进行缓存，我们在运动估计的过程中，可以利用先前宏块的预测结果来加速当前宏块的预测，通过将搜索的算法替换成查询的算法，有效地降低运动估计的计算量。本文在开源的H.264实现x264实现了本算法，通过实验，我们发现，在不改变图像质量的前提下，新算法能够将每帧的压缩时间减少15%左右。
　　在新算法的基础上，本文的提出了一个远程教学系统教师客户端的架构和实现。论文的第二部分探讨了教师客户端实现中需要考虑到的各种问题，比如视频源的问题，比如并发的问题，等等。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 在线教育概况

1.2 屏幕场景和自然场景的差异

1.3 屏幕编解码器

1.4 论文结构

第二章 H264和x264

2.1 视频压缩

2.2 视频压缩标准

2.3 H.264

2.4 x264

2.5 本章小结

第三章 运动估计算法优化

3.1 运动估计原理

3.2 块匹配标准

3.3 常见的搜索算法

3.4 屏幕场景的特点

3.5 优化算法

3.6 实验结果和讨论

3.7 本章小结

第四章 应用：屏幕录制引擎的设计与实现

4.1 概述

4.2 屏幕抓取

4.3 预处理器

4.4 编码器

4.5 并发

4.6 两种不同的并发模型

4.7 本章小结

第五章 结束语

5.1 主要工作与创新点

5.2 后续研究工作

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间已发表或录用的论文