Abstract
緩衝區控制已被廣泛的應用在視訊壓縮上，因為視訊壓縮每單位時間產生 的壓縮資料量是變動的，但傳輸管道（例如網路、 CDROM）每單位時間所 傳輸的資料量卻是固定的，所以必須利用緩衝區才能使視訊壓縮資料能在 不遺失資料的狀況下在傳輸管道傳送，所以緩衝區控制對於視訊壓縮是必 要的。在這篇論文裡，我們利用混合量化的方法去控制視訊壓縮量並得到 更好的影像品質，首先在 picture 階層，我們利用 global complexity measure 去分配可壓縮位元數給每一張圖，接下來，在 macroblock 階層 ，我們利用預測與可調式視覺量化的方法去調整量化參數，利用以上兩種 方法，我們能將誤差值平均分配到整個圖上和整個視訊流。在圖的左邊界 和上邊界，我們利用可調式視覺來量化，而其它部份則運用預測的方法來 話預測量化參數，另外我們還提出了一個偵測邊緣方向的演算法則，利用 這個演算法則，我們可以知道邊緣方向，也就能更正確的由鄰近 macroblock 的量化參數來預測此macroblock 的量化參數，而降低發生塊 狀效應的機率。由實驗的結果，我們可以看出我們提出來的這個方法平均 的影像品質比其它方法為佳，而且影像品質也較為穩定，而且也有效的降 低了塊狀效應，還能有效的控制緩衝區，使其不致有滿溢或空掉的現像。