基于模糊控制的立体视频质量自适应算法

摘要

本发明涉及基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，设计两输入一输出模糊控制器，其中两输入分别为客户端缓存中的视频余量和缓存变化量，输出为比特流选择标准的控制变量，并设计输入输出的隶属函数。将模糊控制应用到3D环境中，可以更好地保证在3D环境下用户的缓存视频可以稳定在一个安全值，同时保证最大程度的利用带宽。向用户提供质量更高的多视点视频，且保证视频切换较为平滑稳定，提高用户的体验质量。

主权项

一种基于模糊控制的立体视频质量自适应算法，步骤如下：步骤1：资源预备：在多视点视频进行自适应传输前，服务器端将进行多视点比特流的资源预备，服务器将各个位置捕捉到的视频流进行独立对称地编码，并以相同的时间间隔进行视频切片切割；步骤2：媒体描述文件生成：按照预定规则对多视点比特流进行打包，并采用视频质量评价方法设置多视点比特流的自适应切换的客观参考依据，以贴近用户的真实体验，将多视点视频的属性信息进行汇总生产媒体描述文件；步骤3：媒体描述文件预下载：在视频下载前，客户端先向服务器提出申请，并下载媒体描述文件，通过解析媒体描述文件了解服务器端的码率资源分配情况；步骤4：进入初始缓存阶段：在此阶段，由于网络环境未知，客户端先向服务器申请视点数以及总比特率最低的多视点比特流视频切片，当缓存区的视频切片达到预定值时，启动自适应传输；步骤5：设计两输入一输出模糊控制器，其中两输入分别为客户端缓存中的视频余量和缓存变化量，输出为比特流选择标准的控制变量，并设计输入输出的隶属函数；步骤6：计算估计吞吐量：根据上一个视频切片下载速度，计算网络吞吐量，并将计算得到的网络吞吐量作为下一个视频切片下载期间的网络估计吞吐量；步骤7：计算缓存：根据申请的多视点比特流视频切片的总比特率、网络吞吐量以及上一个视频切片下载完成时的缓存余量，计算下一个视频切片下载完成后的缓存余量；步骤8：计算缓存的偏移量：将步骤7计算得到的缓存余量同目标缓存对比，并计算两者的差值作为当前的缓存偏移量，并将其作为系统误差输入，帮助系统收敛到最终稳定状态；步骤9：对输入进行模糊化：根据隶属函数，将步骤7，步骤8缓存余量及缓存变化量由精确数值域映射到模糊语言域，得到模糊化结果；步骤10：对输出进行解模糊：确定解模糊函数，将输出参数模糊值通过解模糊函数转化为精确值，并输出控制变量；步骤11：计算多视点比特流切片选择标准：根据模糊控制器输出的控制变量以及步骤6计算得到的估计吞吐量，控制计算单元计算下一个比特流视频切片选择标准；步骤12：比特流选择：根据步骤11输出的多视点比特流切片选择标准，在各个比特流中选择总比特率最为接近该标准的视频切片，最后在这些所选择的视频切片中选择客观指标值，选VQM值较大的多视点比特流视频切片进行传输；步骤13：视频下载：根据步骤12所做决策向服务器端申请下一视频切片，等待，直到本视频切片下载完成；步骤14：重复步骤6～13，直到下载完成本视频所有切片。