随着GPRS、EDGE、3G等无线信道的日益完善,手机电视等移动视频通信业务已经得到快速发展。然而,低码率移动信道中的视频通信技术由于时间/空间冗余度相对低、编码器压缩量化程度高、块效应严重等一系列问题,目前还缺少针对性、系统性的研究成果。目前市场上的相关产品,基本上是将传统互联网相关技术直接搬来使用,难于取得理想效果。本文针对低码率、移动易错信道下的视频压缩、视频传输,展开专门针对性的研究,根据大量实验建立一批算法和分析模型,试图在低码率、移动易错信道这个细分应用领域建立端到端、有特色的完整解决方案。本文基于H.264编码器和3GPP传输协议框架,针对高压缩比、高误码率的使用环境,提出整套改良和特殊优化方案,试图为低码率、移动信道下的视频通信应用作出完整的理论表述和具体工程设计。　　 本文设计高压缩比、高量化背景下的率失真(Rate-Distortion)模型,通过分析频域残差能量的分布,结合量化参数(QP,Quantization Parameter)进行率失真性能的控制。在此基础上,本文重新定义了码率预测函数、失真度量函数及拉格朗日线性逼近的求解方法。实验证明,相比传统仅从编码器量化参数控制的方法,在低码率区域的精度明显提高,尤其在高压缩比情况下,输出图象的块效应等过压缩痕迹明显减少。本文设计适用于极低码率的CBR(Constant Bit Rate)码率控制算法。常规VC-1、X264等视频编码器在50kbps以下的码率区间不能正常工作,或者输出波动极大。本文提出一种宏块级精确码率控制算法,设计图象纹理和运动特征的提取算法,并将其结果数值化,抽象为宏块能量参加计算。根据宏块能量的历史统计和趋势预测分配码率。实验显示该算法在低码率区间预测、分配码率的精度有所提升,同时能明显地改善图像的主观效果。　　 本文设计适用于低码率的VBR(Variable Bit Rate)码率分配算法,该算法依据图象质量均匀分布的原则,求取目标码率。本文设计一种量化参数的非线性求解算法,以提升码率分配的精度。此算法相对传统同类算法优点在于,可以根据图像复杂特性均匀分配码率,同时对码率控制的精度有明显提升,对图象主观效果也有改善作用。本文研究改善、提升高压缩图象的主观效果的方法。本文设计实现系列适用于编码器的预处理算法,在压缩前将原始图象中众多细节部分的高频分量人为地提升。视频编码器本身相当于一个低通滤波器,预处理后图象的高频损失会加大,导致衡量客观质量的信噪比下降。但由于本文预处理算法提升的频带较宽,在高频削去后,中低频部分仍然得到提升,同样条件下主观质量仍然得到明显改善。　　 本文提出一个自适应时间域/空间域分辨率框架(AstRF,Adaptivespatial-temporal Resolution Frame,已作为编码器建议提案提交JVT)。相比常规编码方案,该框架在编码时自动根据压缩情况调整时间和空间分辨率,同时作视觉平滑。实验显示,该方案可以大大减少过压缩时经常可见的块效应,并能更多地保存高频细节内容。本文指出编码器输出的NAL层数据包的长度与移动网络误码率密切相关,同时又会影响到编码器的率失真性能,而这个问题在以往的研究中被忽略。本文设计相应的NAL长度预测算法及SLICE截止算法,预测、计算当前率失真性能下数据包的理论长度,并对SLICE作实时的截断。实验显示,在移动易错信道传输时,可以有效地在误码率和编码器率失真性能之间取得较好的平衡。最后按照3GPP标准设计一套完整的流分发服务器方案。从而完成了低码率、移动信道中端到端的完整解决方案。目前按照本文研究内容搭建的移动流媒体系统已经投入运营,在EDGE50kbps码率下提供QVGA(320x240分辨率)8fps左右清晰流畅视频；在TD128kbps码率下提供QVGA15fps左右清晰流畅视频；在196kbps码率下可以传输QVGA满帧率25fps清晰流畅视频。远远超过国内同类产品的水平。