Cbr ve Vbr Kodlanmış Ölçeklenir Videolar ile Uyarlanabilir İletimin Karşılaştırmalı Analizi

Abstract

Ağ kaynaklarının etkin şekilde kullanılmasında rol oynayan farklı ağ koşullarında optimum video akışının gerçekleşmesi konusu önem arzetmektedir. Bu nedenle son yıllarda özellikle DASH üzerindeki optimizasyon çalışmaları araştırmacıların dikkatini çekmektedir. Bu çalışmaların çoğu istemci kısmındaki uyarlama algoritmasının geliştirilmesine odaklanmış olsa da sunucu tarafındaki video kodlama sırasında alınan kararların video aktarımında algılanan kaliteye etkisi azımsanamaz. Bu çalışmada, ölçeklenir video kodlamada kodlama modu seçiminin algılanan kaliteye etkileri araştırılmıştır. CBR ve VBR modu ile kodlanan videoların aktarımı için üç farklı uyarlama algoritması uygulanmış ve geniş kapsamlı ağ koşullarında test edilmiştir. VBR modunun hem video donma süresi hem de video kalitesi değişim frekansı açısından önemli bir farkla üstün performansa sahip olduğu görülmüştür.

Having an influence on the effective utilization of network resources, optimum video streaming in various network conditions have a significant role. Therefore, optimization studies on DASH receives considereable attention from the researchers. Although most of these studies focus on developing adaptation algorithm in the client side, the effect of decisions made during video encoding on the perceived quality cannot be underestimated. In this study, the effect of encoding mode selection on the perceived quality for scalable video coding is investigated. Streaming of videos which are encoded in CBR and VBR modes are tested with extensive network conditions by implementing three different adaptation algorithm. It is observed that VBR encoding has superior performance with a considerable margin in terms of both video stall duration and video quality switching frequency. © 2021 IEEE.