一种基于时域相关性的高性能视频编码快速帧间预测单元模式判决算法

为了降低高性能视频编码(HEVC)的编码计算复杂度,根据视频时域上高度相关性的特点,该文提出一种快速高性能视频编码(HEVC)帧间预测单元(PU)模式判决算法。分析了时域上相邻帧两帧相同位置编码单元(CU)的PU模式之间的相关性;同时,针对视频中可能存在对象运动,还分析了前一帧对应位置CU的周边CU与当前帧中当前CU间PU模式的相关性。根据分析的时域相关性,跳过当前CU中冗余的PU模式,从而降低编码复杂度。实验结果表明,在编码效率和峰值信噪比(PSNR)损失很小的情况下,在目前已有的HEVC快速帧间预测算法的基础上,进一步降低了31.30%的编码时间。     

基于时空相关性的HEVC帧间模式决策快速算法

新一代的高效率视频编码标准HEVC采用编码树单元（CTU）四叉树划分技术和多达10种的帧间预测单元（PU）模式,有效地提高了编码压缩效率,但也极大地增加了编码计算复杂度。为了减少编码单元（CU）的划分次数和候选帧间PU模式个数,提出了一种基于时空相关性的帧间模式决策快速算法。首先,利用当前CTU与参考帧中相同位置CTU、当前帧中相邻CTU的深度信息时空相关性,有效预测当前CTU的深度范围。然后,通过分析当前CU与其父CU之间的最佳PU模式空间相关性,以及利用当前CU已估计PU模式的率失真代价,跳过当前CU的冗余帧间PU模式。实验结果表明,提出的算法与HEVC测试模型（HM）相比,在不同编码配置下降低了52%左右的编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与打开快速算法选项的HM相比,所提算法进一步降低了30%左右的编码时间。     

基于HEVC的快速帧间预测算法

针对HEVC中PU划分模式和帧间运动模式的选择引起的高复杂度,提出一种快速帧间预测算法.首先,判断图像的运动状态和纹理复杂度,根据当前图像的时空域相关性及图像内容的特点,减少PU划分模式.然后,根据运动剧烈程度对当前PU运动模式预判,从而不需要遍历所有的运动模式.实验结果表明,在视频重建质量基本相当的前提下,改进后的算法编码时间与参考算法相比节省30％～60％左右.     

基于零块分析的高效视频编码通信

为了实现高清、超高清视频实时编码通信传输, 针对高效视频编码(HEVC)帧间编码计算复杂度过高的问题,根据图像的文理复杂度和 编码单元的零块统计特征,提出一种新的HEVC快速帧间模式判决算法。根据Merge模式下 整单元一分为四的4个子编码单元纹 理相似度确定是否提前终止编码单元(CU)划分,同时利用帧间2N×2N预测模式下零系数与非零系数分布的区域统计特征,选择符合零块分 布特征的最佳预测单元(PU)模式。实验结果表明,在低延迟B(LDB,low-delay B)和随机访 问(RA,random access)配置条件下,提出的算法在保持编码 性能基本不变的情况下,HEVC帧间预测编码时间分别平均减少了60.2%与59.4%。     

基于时域相关性的快速HEVC帧间模式判决方法

高效率视频编码(HEVC)相比目前的国际视频编码标准H.264/AVC,在压缩率方面有了较大的提高,但也带来了巨大的编码计算复杂度。为了降低HEVC的编码计算复杂度,提出了一种快速HEVC帧间模式判决方法。统计并分析了相邻两帧之间对应块的编码单元(CU)和预测单元(PU)的时域相关性,在此相关性基础上,跳过了一些冗余CU分割层和PU预测模式,CU层最多只取两种PU预测模式,从而大大减少了所需要进行的率失真代价计算的数量,实验结果显示,与HM7.0相比,该方法在仅损失了0.21%-1.66%的压缩率和0.01~0.09 dB的峰值信噪比的前提下,降低了52.3%~63.5%的编码时间。     

基于机器学习的HEVC帧内模式快速决策算法

针对高效视频编码(HEVC)计算复杂度过高的情况, 提出了一种基于机器学习的帧内快速决策算法。根据图像内容的平滑 程度将PU划分成3类,对具有一定平滑度的预测单元(PU)不需要遍历完所有的帧内预测模式 ,从而有效降低算法的计算复杂度。首 先,计算各个PU的左边参考像素方差、上边参考像素方差和总参考像素的方差,以及各个P U采用的最优的帧内预测模式, 这些方差反映了参考像素的平滑程度;然后,利用机器学习软件Weka对得到的数据进行分类 处理,得到分类决策树; 最后,根据决策树来判定各个PU需要测试的帧内模式,再对各个PU 遍历这些帧内模式,确 定最优的模式,减少不必要 预测,从而降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法相对于标准的HEVC 15.0编码算法,在高码率的情况下,编码时间平 均节省约16.18%,BD-rate平均升高约0.25%,BD-PSNR平均降低约0.02 dB;在低码率的情况下,编码时 间平均节省约20.75%,BD-rate平均升高 约0.04%,BD-PSNR平均降低约0.00dB。     

新一代高效视频编码标准HEVC的技术架构

一、HEVC编码结构HEVC采用基于块的预测变换混合编码框架,在编码时,输八视频信号的每帧图像被划分成一定大小的编码块。编码器编码的第一帧（或者是随机切入点Random Access后的第一帧）一定是采用帧内预测,它利用帧内块区域空间相关性进行预测编码,而不需要参考其他任何视频帧。视频序列中剩余视频帧,则大多采用帧间预测模式进行编码。     

一种新型H.264/AVC多参考帧预测方法

在H.264/AVC视频压缩标准采用的几项关键技术中,使用多参考帧预测可以增加最佳匹配块的检索概率,进而大大提高了编码效率。受B帧直接(direct)预测模式的启发,提出了一种新的基于扩展帧的多参考帧预测方法,由多参考帧中的共同位置块及其参考块扩展得到一个新的抽取帧,增加了原始序列的时域分辨率,使得扩展帧更加接近当前帧,提高了运动估计中最佳匹配的检索概率,进而提升了编码效率。仿真结果证实该方法的编码性能好于H.264/AVC参考软件。     

New H.264/AVC Multiple Reference Prediction Algorithm

在H.264/AVC视频压缩标准采用的几项关键技术中,使用多参考帧预测可以增加最佳匹配块的检索概率,进而大大提高了编码效率.受B帧直接( direct)预测模式的启发,提出了一种新的基于扩展帧的多参考帧预测方法,由多参考帧中的共同位置块及其参考块扩展得到一个新的抽取帧,增加了原始序列的时域分辨率,使得扩展帧更加接近当前帧,提高了运动估计中最佳匹配的检索概率,进而提升了编码效率.仿真结果证实该方法的编码性能好于H.264/AVC参考软件.     

基于多时-空相关的AVS2快速帧间预测算法

针对新一代视频标准AVS2引进四叉树分割、多参考帧等技术而带来的帧间预测复杂度增加的问题,提出一种基于多时-空相关的快速帧间预测算法.该算法利用上下层相邻编码单元(Coding Unit,CU)和空时域相邻CU在预测模式选择上的相关性,计算当前CU的模式复杂度,根据复杂度为当前CU分配合适的候选预测模式;同时利用相邻预测单元(Prediction Unit,PU)在参考帧选择上的相关性,计算当前PU的参考帧索引,根据索引为当前PU分配合适的候选参考帧.实验表明,该算法在BD-Rate(Bjontegaard delta bit rate)增加1.22％,BD-PSNR(Bjontegaard delta peak signal-to-noise rate)降低0.04 dB的前提下,平均减少47.54％的编码时间.     

利用纹理结构的HEVC快速帧内模式选择算法

高性能视频编码（HEVC）是刚确立的最新一代的视频编码标准。对于帧内编码,HEVC最大的特点是采用了从64×64至8×8的编码单元划分和35种帧内预测模式,HEVC通过遍历所有的分块和帧内预测模式,选取最优的预测方式,这种帧内预测方式在提高预测精度的同时也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低帧内预测的计算复杂度,HM2.0版以上的HEVC测试软件采用一种基于两步预测的快速帧内模式选择算法。在此基础上本文首先提出了一种基于纹理方向的快速粗选方案,减少参与计算的粗选模式数,进而提出基于结构相关的决策方法,利用同质图像区域的纹理相似性,减少参与率失真代价函数计算的候选模式数量,进一步降低了帧内预测计算复杂度。实验结果表明,本文所提出的快速算法,在保持编码质量基本不变的条件下,可以使基于两步预测的快速帧内模式选择时间缩短25%。      

基于模式分组的帧内预测模式快速选择算法

针对高效率视频编码(HEVC)帧内预测中增加的预测模式引起的的粗选择模式(RMD)与率失真优化(RDO)算法计算复杂度高的问题。本文充分利用候选模式集中排列第一的预测模式与最优预测模式之间的强相关性,提出了一种基于模式分组的帧内预测模式快速选择算法,有效的降低了HEVC帧内预测算法的计算复杂度。实验表明本文所提出的算法与HEVC的测试模型HM10.0相比,在保证视频质量和码率基本不变的前提下(码率仅增加了0.78%,Y-PSNR只降低了0.12dB),减少了41.8％的编码时间,提高了编码效率。     

HEVC帧内预测算法的优化

对最新视频编码标准HEVC的帧内预测算法作了分析,提出一种基于编码块的纹理特征和相邻已编码块深度的帧内预测快速算法。在全I帧模式下,该算法在HEVC校验模型(HM2.0)上的实验结果表明:在保证与原算法的性能相差不大的情况下,编码时间平均可以缩减29%。     

基于感兴趣区域的高性能视频编码帧内预测优化算法

针对高性能视频编码(HEVC)帧内预测编码算法复杂度较高的问题,该文提出一种基于感兴趣区域的高性能视频编码帧内预测优化算法。首先,根据图像显著性划分当前帧的感兴趣区域(ROI)和非感兴趣区域(NROI);然后,对ROI基于空域相关性采用提出的快速编码单元(CU)划分算法决定当前编码单元的最终划分深度,跳过不必要的CU划分过程;最后,基于ROI采用提出的预测单元(PU)模式快速选择算法计算当前PU的能量和方向,根据能量和方向确定当前PU的预测模式,减少率失真代价的相关计算,达到降低编码复杂度和节省编码时间的目的。实验结果表明,在峰值信噪比(PSNR)损失仅为0.0390 dB的情况下,所提算法可以平均降低47.37%的编码时间。     

基于邻近值的HEVC帧内预测优化

高性能视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)标准中的帧内编码模式利用当前帧中像素点之间的空间相关性作出有效预测。为了解决待编码像素远离参考像素时预测不准确的问题,提出了一种基于邻近值的HEVC帧内预测优化算法。该算法的主要思想是,对于当前像素,先根据传统HEVC帧内编码方法得到其预测值,再使用该像素点左边、左上、上边位置的修正值以及该像素本身的预测值对该预测值进行修正。因为将当前像素与周围像素的相关性进行了有效的数学建模,所以HEVC帧内编码性能得到了提升。实验结果显示,所提算法与HEVC标准相比,最高节省了2.7%的码率,平均节省的码率为1.3%。     

一种快速HEVC帧内算法

为了提高HEVC帧内预测的编码速度,本文提出了一种快速帧内预测算法。该算法充分利用视频序列的时间相关性,利用相邻帧CU的大小相关性在CU（Code Unit）层提前判定CU的最佳编码尺寸以及利用相邻帧在PU层减少预测方向数目来加速帧内预测的过程。实验结果表明：本文提出的算法与HEVC已有快速算法相比,峰值信噪比（PSNR）平均下降0.06dB,输出码率平均减少0.09%,而帧内预测时间平均减少了约49.81%。     

Rough mode cost–based fast intra coding for high-efficiency video coding

The quadtree-based coding unit (CU) and transform unit (TU) structure, as well as various prediction units (PUs) of HEVC, considerably increase encoding complexity in intra coding and inter coding. This paper proposes a rough mode cost (RMC)-based algorithm for accelerating CU/TU depth decisions and PU mode decisions in HEVC intra coding. For CU depth decisions, RMC values are used for the fast determination of CU partition. In the case of PU mode decisions, modes with higher RMCs are removed from the candidate list to reduce the number of test modes. For TU depth decisions, the TU partition of the mode with the least RMC is used to determine the TU partitions of remaining modes. The proposed TU partitioning method demonstrates superior performance to the default method in reference software. The proposed algorithm can reduce encoding time by approximately 51% on average, with a 0.69% increase in the Bjøntegaard-Delta (BD) rate.     

基于视点相关性的光场图像压缩算法

为了探索虚拟绘制视点之间的强相关性, 提高光场图像的压缩效率, 提出一种基于视点相关性的光场图像压缩算法。该算法基于高清视频编码屏幕内容编码扩展平台, 利用线性加权算法以及帧内块拷贝混合预测算法来提升编码块的预测精度; 并利用率失真优化过程来自适应地选择最优的编码块大小以及预测模式。结果表明, 所提算法相比于高清视频编码标准可以获得2.55dB的平均BD-峰值信噪比编码增益, 同时可以获得较好的虚拟视点绘制质量。该算法充分利用虚拟绘制视点之间的强相关性, 提高了光场图像的编码效率。     

一种基于帧内预测模式的HEVC视频信息隐藏算法

提出了一种基于帧内预测模式的HEVC视频信息隐藏算法。在预测编码过程中,针对纹理复杂度高的帧内4×4亮度块调制预测模式,利用拉格朗日率失真模型自适应选取帧内编码模式,以决定是否嵌入隐秘信息。为了降低因信息隐藏导致视频质量下降,将最优预测模式变为与隐秘信息奇偶性相匹配的模式中率失真开销最小的预测模式,信息的提取过程只需对码流中的预测模式解码即可。实验仿真结果表明,本文算法能很好地保证视频质量,对视频流的码率影响很小。