由于H.264/AVC采用的码率控制模型忽略了视频特性对初始帧量化参数(Initial Quantization Parameter, QP0)选择的影响, 本文提出了一种新的基于视频特性的QP0估计算法来提高H.264/AVC的码率控制精度。首先, 分析影响QP0的视频特性, 包括每像素比特数(bpp)、视频序列的复杂度和图像组(GOP)长度; 然后, 通过大量的测试仿真建立了QP0与bpp和视频序列复杂度之间的函数关系; 最后, 结合GOP长度对QP0的影响, 修正了QP0模型。实验结果表明: 相比JM12.2中的算法, 提出的算法使四分之一通用中间格式(QCIF)和通用中间格式序列重建帧的平均峰值信噪比(PSNR)分别提高了0.185 dB和0.144 dB; 码率控制误差的控制幅度分别提高了37.3%和11.2%; 序列中每帧图像间的质量波动均降低了约50%。该方法在提高重建帧质量的同时, 大幅度降低了码率控制误差, 有效地抑制了序列间每帧图像的质量波动, 获得了更优质、平稳的编码视频流, 并能很好地适应不同特性的视频序列。

针对压缩传输对立体视频降质损伤的影响，进行大量主观实验获取评价数据，设计了一套合理的数据处理方法，并对处理后的实验结果进行了分析探究。该处理方法主要包括淘汰异常者、剔除异常值和均值化处理3 个步骤。实验结果表明，所述方法处理数据的能力明显优于传统的格鲁布斯检验法。利用上述实验数据处理方法，分析经H.264 压缩算法处理的立体视频实验数据，得出结论：量化参数(QP)的大小影响立体视频质量损伤度大小；参考视点携带的信息更占据主导地位；高分辨率视频有助于降质补偿；女性接纳视觉损伤的能力高于男性。探究所得结论为立体视频通信技术的优化提供技术支持。