低复杂度视频编码算法研究与实现

研究帧内预测模式的选择。根据图像自身的特点,对其宏块的像素值进行平坦性分析,确定较小的模式搜索范围;再根据宏块的方向性,排除小概率预测模式,从而大大缩小视频帧内编码的搜索模式范围。实验表明,改进算法提高了编码效率,平均节省约52.40%的模式预测时间,在保证视频图像质量的同时,实现低复杂度的视频编码新算法。     

基于调色板模式的屏幕视频帧内编码快速算法

基于HEVC的屏幕视频编码根据屏幕视频的特征,引入了调色板模式、基于Hash的块匹配算法等新技术。这些新技术虽然提升了编码的质量,但同时增加了编码器的复杂度。为降低屏幕视频编码器的复杂度,提出了一种基于调色板模式的屏幕视频帧内编码快速算法。该算法结合了屏幕视频的特征和帧内编码模式的空间相关性,有效地减少了帧内编码单元的模式搜索范围。该算法可以在保证视频编码质量的前提下,有效降低编码复杂度,减少编码时间。在屏幕内容编码的标准测试平台SCM5.4的实验结果显示,本算法可以降低21%的编码时间,同时只引起0.93%的BD-Rate的上升。     

快速AVS帧内预测模式选择算法

针对AVS视频编码算法降低计算量问题,结合相邻块最佳模式相关性和全零块检测算法,提出一种快速AVS帧内预测模式选择算法。该算法根据相邻宏块的预测模式预先判别待编码宏块的预测模式,若预测模式符合提前中止阈值则停止对其他模式的搜索。通过大量实验得到了对各种图像序列普遍适用的中止阈值经验公式。推导出仅与量化参数QP有关的最佳8×8全零块判决阈值,在模式搜索过程中若预测模式满足全零块判决阈值,就停止对剩余模式的搜索。实验结果表明,在编码效率相当情况下,帧内预测搜索时间减少了15.81%~40.76%。     

基于时/空相关性的H.264帧内预测算法

为了降低H.264编码复杂度,提出一种基于时空相关性的快速帧内预测算法。该算法充分利用视频序列的时间相关性,自适应地根据先前编码宏块对当前宏块进行预判,在Intra_4×4和Intra_16×16预测方式之间进行选择;对Intra_4×4预测方式,依据模式聚集特性,参考先前帧和当前帧已编码宏块的预测模式统计特征,确定当前4×4子块的候选模式。实验结果表明,该算法在保证信噪比和比特率几乎不变的情况下,编码时间减少约40%,提高了编码效率。     

基于H.264宏块预判断的快速帧内算法

针对视频压缩标准H.264/AVC 的压缩率很高,但其算法复杂、编码时间较长,提出了基于MAD值的宏块模式选择的预判断;针对帧内4×4块,提出利用相邻块和相邻方向预测模式的相关性进行帧内模式预测。实验结果表明,与全搜索算法相比,在采用全I帧编码的情况下,该算法的编码时间减少73%,输出的视频比特率仅增加2.14%,且PSNR 基本保持不变。     

H.264快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测技术提高了I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,根据预测模式算法的特征提出了一种基于像素边缘矢量方差及子块宏块映射关系的帧内预测模式快速选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和比特率大致不变的前提下,极大地降低了帧内预测编码的计算复杂度。     

H.264/AVC中基于决策树的P帧快速模式选择（HHME2013第61号论文）

目的：H.264/AVC帧间预测编码需要对所有可能编码模式计算并比较率失真代价,众多的模式类型导致了P帧编码的计算复杂度非常高。本文提出了一种针对P帧的基于决策树的快速选择候选模式算法。方法：在对宏块进行16×16的帧间运动估计后,首先根据残差宏块中4×4全零系数块个数对部分宏块直接选择出候选模式;然后使用16个4×4块的SATD值,采用决策树分类方法对其余宏块选择候选模式。结果：由于只需对候选模式进行编码,因此有效降低了编码器的计算复杂度。实验结果表明,与原始全搜索编码算法相比,该算法对不同运动程度的视频序列获得了较一致的编码时间节省,同时平均峰值信噪比的损失和平均比特率的增加均较少。结论：本文提出了一种新的P帧帧间预测候选模式选择算法,根据帧间运动估计后的残差宏块信息,采用决策树方法对候选模式集进行分类。实验结果表明,该算法能在保证视频编码质量的前提下,有效地降低编码过程中的计算量,缩短编码时间。     

H.264/AVC中基于决策树的P帧快速模式选择

目的 H.264/AVC帧间预测编码需要对所有可能编码模式计算并比较率失真代价,众多的模式类型导致了P帧编码的计算复杂度非常高。为此提出一种针对P帧的基于决策树的快速候选模式选择算法。方法在对宏块进行16×16的帧间运动估计后,首先根据残差宏块中4×4全零系数块个数对部分宏块直接选择出候选模式;然后使用16个4×4块的变换域系数绝对值之和(SATD)值,采用决策树分类方法对其余宏块选择候选模式。结果由于只需对候选模式进行编码,因此有效降低了编码器的计算复杂度。实验结果表明,与原始全搜索编码算法相比,该算法对不同运动程度的视频序列获得了较一致的编码时间的节省,同时平均峰值信噪比的损失和平均比特率的增加均较少。结论新的P帧帧间预测候选模式选择算法,根据帧间运动估计后的残差宏块信息,采用决策树方法对候选模式集进行分类。实验结果表明,该算法能在保证视频编码质量的前提下,有效地降低编码过程中的计算量,缩短编码时间。     

H.264帧内4×4块预测模式选择快速算法研究

在H.264视频编码过程中,编码时间受诸多因素的影响,如帧间/帧内模式选择、运动估计(ME)、率失真优化(RDO)等。为了以较快速度和较好质量进行编码,针对H.264帧内模式选择,提出了一种适用于H.264帧内4×4块预测的模式选择快速算法。该算法利用帧内4×4块最优预测模式与和它相邻的预测模式之间率失真代价(RD Cost)的高相关性,以及绝对变换误差和(SATD)与率失真(RD)性能之间的强相关性,有效地跳过一些不太可能的预测模式,从而使帧内4×4块模式选择过程只需进行4次率失真代价计算即可。实验结果显示,该算法在编码性能和编码速度之间取得了很好的折衷。     

H.264中基于上下文的参考帧选择算法

多参考帧选择技术提高了有暴露背景或新增景物区域的编码效率,但对视频编码性能的提升不大。该文提出基于上下文的多参考帧选择算法,利用宏块的运动特性决定当前宏块搜索的最大参考帧数目,通过分析当前参考帧预测的结果,动态地判断是否需要进行下一参考帧预测。实验结果表明,在编码质量接近全搜索算法的基础上,该算法搜索速度为全搜索算法的2.10倍~2.65倍。     

分级视频编码中宏块相关性快速模式决策

为降低空时分级视频编码中自适应层间预测模式的计算复杂度,利用增强层中时域宏块相关性的特点,提出一种随时间等级变化的快速模式决策算法。该算法将参考宏块使用过的模式按照其率失真优化代价排序,选择其中代价较小的模式作为当前宏块的动态备选方案,从而有效地提高编码效率。在JSVM上的实验结果表明,同原有非优化决策算法相比,在PSNR平均降低0.0148dB、比特率增加0.55%的情况下,该优化算法使得平均编码时间减少21.67%。     

一种基于统计的H．264差错信道下抗误码方法

结合在差错信道下的视频传输模型，本文分析了在差错信道下传输H．264视频压缩数据存在的编码失真、传输误码失真及扩散失真问题；针对这个问题，讨论了H．264标准中 基于宏块的误码掩盖技术及差错信道下基于全局率失真优化的宏块模式判决算法；并结合H．264 SEI域的反馈机制和概率统计理论，提出了一种简单估算失真的方法。该模式式判决算法较好地改善了抗误码性能。     

基于宏块预判的快速帧内预测模式选择算法

针对H.264/AVC帧内预测模式选择部分计算复杂度问题,提出一种基于宏块预判的快速帧内预测模式选择组合算法.该算法采用低复杂度的三点梯度算子改进了边缘方向直方图帧内预测模式选择算法（Pan算法）中利用Sobel算子得到边缘方向矢量.首先运用平均绝对误差（Mean Absolute Difference,MAD）值对编码宏块类型结合QP下的阈值进行预判;预判后的宏块采用改进的Pan算法进行模式筛选,最后确定最佳的预测模式.实验结果表明,在6个不同视频序列全I帧编码情况下,该算法与全搜索算法相比编码时间平均减少大约72.4%,与Pan算法相比编码时间减少28.6%,而码率仅分别增加4.21%、1.8%,峰值信噪比基本不变.     

一种三阶频域帧内预测算法

帧内预测是视频编码的一项核心技术，它根据图像中相邻子块进行预测得到当前子块的预测值，编码时只对像素值和预测值的残差进行编码，因而能有效降低Ⅰ帧所占用的比特数。提出了一种三阶频域帧内预测算法(TOIP)，该算法在左方、上方、左上方相邻块中选择最优邻块进行DC预测，充分利用不同方向纹理特性的频域系数进行AC预测，能有效提高预测精度。实验结果证明了本算法的有效性。     

极低码率视频编码中块自适应分割运动估值

在极低码率视频编码运动估值过程中，针对视频对象的边缘形状特征，将宏块按不同形状的模板自适应地进行分割，同时引入近期、远期２个参考帧进行块匹配。为提高搜索速度，首先判断出不需编码的宏块，并引用了一种快速搜索算法。实验结果表明，与Ｈ．２６３先进预测模式相比，采用所建议的运动补偿方法，图象的信嗓比得到明显的提高。     

基于可变尺寸块运动矢量恢复的H.264时域差错掩盖算法

针对H.264帧间预测编码的新特点,提出了一种基于可变尺寸块运动矢量恢复的时域差错掩盖算法。该算法首先利用相邻宏块编码模式的相关性,根据周围宏块的编码模式判断受损宏块的编码模式及运动矢量恢复的宏块划分方式,分别对各个划分的子块进行运动矢量的恢复;然后利用相邻块运动矢量参考帧的相关性,根据相邻块运动矢量的参考帧确定匹配使用的参考帧;最后采用边缘失真匹配方法恢复运动矢量。实验结果表明,该算法同传统的差错掩盖算法相比,由于支持不同尺寸块运动矢量的恢复,因此,算法对差错信号能够获得更好的恢复效果。     

低复杂度的H.264帧间编码的模式判决算法

H.264是最新的国际视频编码标准,它能够提供更高的编码效率,但其编码实现也非常复杂,三叉树结构的多编码模式和多帧参考技术是复杂度增加的两个重要因素．针对这两个因素提出一种用于帧间编码的快速模式判决算法FIMDA,它利用编码过程中获得的模式、码率开销等编码信息来减少那些对编码性能影响不大的参考帧和模式的搜索过程,从而降低编码复杂度．实验结果表明,对常用的5帧参考,与全搜索相比,FIMDA可将编码复杂度降低平均85％以上,而PSNR下降仅在0．07dB左右．     

基于运动空间相关性和时间连续性的运动估算快速算法

运动估算是视频信号的帧间预测编码中的一个重要环节,其效率和精度直接影响到编码器的性能。由于全搜索算法搜索速度较低,而很少采用,故目前普遍采用三步法、交叉法等各种快速近似算法,但是这些算法匹配精度较低,而且某些情况下应用效果不好。为解决上述算法存在的问题,在对视频编码中运动物体的空间相关性和时间连续性进行分析的基础上,给出了一种利用运动物体的空间相关性和时间连续性来进行运动估算的快速算法。实验结果表明,该算法计算每个宏块运动矢量所需的平均搜索次数低于三步法,而匹配精度则非常接近于全搜索算法,并且采用该算法的编码器,其总的编码输出位数少于采用全搜索算法的编码器。     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择新算法

为了得到最优模式,H.264采用了率失真优化(RDO)技术计算宏块的每种模式的代价,但是这样增加了计算复杂度。结合PAN算法提出了一种快速帧内预测模式选择算法,首先根据宏块是否平坦决定帧内预测的类型——帧内4×4和帧内16×16。其次,改进了PAN算法,提出了一种快速帧内预测模式选择的新算法。实验结果表明,新算法与全搜索算法和PAN算法相比,减少了编码时间,峰值信噪比(PSNR)基本保持不变,输出码率略有增加。