H.264中有效的全零块预测方法

在低比特率视频编码中,全零块预测是一种常用来优化编码器的技术。目前几乎所有的方法都是采用绝对误差和（SAD）进行全零块预测,但在H.264中采用哈达玛（Hadamard）变换编码时,这种方法不能直接使用。采用高斯分布分析H.264视频编码中的残差系数,提出了一种基于变换绝对差值总和（SATD）预测全零块的有效方法。通过实验结果表明,该方法在保持图像质量的同时,提前预测出包括全零块在内的四种特殊编码块,减少了离散余弦变换（DCT）,量化（Q）的运算量,提高了H.264的编码效率。     

基于H.264/AVC整数变换的全零块检测方法

在低比特率视频压缩编码中,全零块的检测是一种常用的技术,用来减少编码器的计算复杂性。该文提出了一种基于H.264/AVC整数变换的全零块检测方法,并在仿真实验中取得较好的效果。     

H.264中基于全零块的编码模式快速选择

多种宏块编码模式的采用是H.264/AVC的显著特点,却也带来了极大的计算量.根据H.264/AVC中整数DCT变换和量化的特点,提出了一个新的预先判定全零块的阈值,并进一步将全零块的预先判定用于多种宏块编码模式的快速选择中,减少了运动估计的搜索复杂度.利用这种方法,可以在保证图像质量和比特率基本不变的情况下,有效减少编码器的计算复杂性.     

基于整数变换的全零块判决方法

H．263中的运动搜索和变换域编码是运算量很大的部分，也是影响系统实时性能的瓶颈，为了减少图像编码的运算量，在采用整数变换代替浮点DCT变换的基础上，提出了一种全局判决方法，即在运动搜索中和变换前进行全零块判决。该方法是根据整数变换和量化结果为零的特点，在运动搜索中，对差值块先进行全零块判决，如果找到全零块，就停止搜索，以省却以后的搜索运算和全零块的整数变换以及相应的量化运算，由于其可在基本保持H．263原有编码算法图像质量的同时，减少运算量和缩短码流，从而大幅度提高了编码器的编码效率。     

一种频域块匹配+预判全零系数的运动估计算法

用 H.2 63标准对低码率图像编码时 ,编码器的复杂性主要取决于运动估计、离散余弦变换等运算 ,为了减少编码器的运算量、提高编码速度 ,提出一种有效的频域块匹配 +预判全零系数的运动估计算法。这种算法充分利用离散余弦变换的特点 ,在频域内使用块匹配法进行运动估计 ,并将预判全零系数和运动搜索相结合。实验表明该算法不仅可以有效地提高编码速度 ,而且可以较好地保持 H.2 63高压缩比及运动图像的质量等特性。本文用该算法研制了甚低码率视频编码器的软件 ,该软件编码器可以在 PSTN上实现实时编解码 ,具有较大的使用价值。     

一种基于小波分析的多分辨运动补偿视频编码器的设计

为了在甚低比特率下实现对数字视频的有效压缩和编码,提出了一种混合的多分辨运动补偿零树视频编码方案。在该编码方案中,运动矢量的获取采用了可变块大小的多分辨运动估计算法,运动估算在小波域中进行。编码器的核心部分是同基于内容的自适应量化方法相结合的预测误差帧的小波零树编码,它产生了一种具有嵌入特征的比特流,从而为精确的速率控制和基于内容的位流调节提供了可能。基于上述编码方案的实验表明:在甚低比特率下,所提出的编码方案在峰值信噪比和恢复视频的主观质量方面都具有较好的性能。     

H.264/AVC中基于全零块的预测模式选择

多种预测模式的采用是H.264/AVC的特点,但带来了大量的计算。针对该问题,将全零块检测技术推广应用于H.264/AVC视频编码中对多种预测模式的快速选择,提出一种模式选择的快速算法。使用该算法,通过一些简单的比较等操作,就能跳过对某些预测模式的选择,减少了H.264/AVC视频编码器的运算复杂度。     

面向对象分配带宽的极低比特率视频编码器

在低比特率环境下,如何提高图象编码质量是许多人感兴趣的课题,针对此问题,提出了一种面向对象分配带宽（OOBA）的视频编码器,用以提高低比特率环境下编码图象的主观质量,在充分考虑人的主观视觉特性的基础上,该编码器把图象序列分成不同的视频对象,而每个对象以宏块为单位构成,并且对每个对象单独分配大小不同的带宽,以把更多的比特分配人主观感兴趣的对象,来达到在低比特率环境下提高编码图象主观视觉质量的目的。虽然每个对象独立编码,但在比特流的组织上却能与H．263兼容。为了合理地在多个对象间分配带宽,还给出了基于速率－失真（R－D）模型、基于序列分析和比值加权法等3种带宽分配方法。实验结果表明,该编码器与传统的基于帧的编码器相比,在极低的速率下,峰值信噪比虽略有降低,但图象的视觉质量却得到较大的提高。从而表明了该编码器的有效性,也说明在低比特率环境下,仅以客观准则作为评价编码器好坏的标准是不够的。     

一种快速相关预测矢量量化的图像编码算法

矢量量化是近年来图像压缩研究中的重要技术，在该技术中，减小编码运算时间和降低平均编码比特率是当前研究的重要问题，目前，已经提出了许多快速编码算法。为了进一步减少图像矢量量化编码的时间和降低编码比特率，提出了一种超前相关预测与快速搜索相结合的快速矢量量化编码算法。该算法在对当前图像块完成编码后，再根据该图像块与相邻的未编码图像块的相关性来预测相邻块的编码值，如果预测成功，则用低比特率表示编码值；否则用绝对误差不等式删除(AEI)算法来求得高比特率编码值，以减少总编码时间和降低平均比特率。测试结果表明，该算法比传统的穷尽搜索算法的编码速度快，且比特率低，同时对编码质量的影响很小。     

基于H.264的模式选择和运动估计快速算法

作为视频编码领域的最新标准,H.264比以前的标准有着更好的编码效率。然而却使得编码器的计算复杂度急剧增加,在模式选择和运动估计部分尤为突出。论文提出了一种新方法,主要包括块合并、中止判别准则、改进的DS和快速亚象素搜索算法,在保持高信噪比和低比特率的同时,有效地降低了编码器复杂度。     

H.264中全零块预判的新方法

为了避免全零DCT(离散余弦变换)系数进行变换与量化产生的冗余计算,从H.264中的DCT公式与量化原理出发,结合视频图像残差系数的分布规律,在分析现有算法存在的误判与漏判的基础上,提出了一种预先判断全零DCT系数块的方法。实验结果表明,与文献中的经典算法相比较,新提出的方法应用在中低比特率的视频序列中可以减少12%~37%的平均编码时间,平均压缩率提高了6%~10%。     

基于AVS整数变换的全零块判决方法的研究

AVS中的运动搜索和变换域编码是运算量很大的部分,也影响了系统的实时编码效率。该文重点介绍了全零块判决方法的改进,即在运动搜索中对差值块先进行全零块判决,以减少整数变换和相应的量化运算,从而提高了编码效率,以及DCT的相关知识。利用VC6.0对源代码和修改后的代码进行了仿真实验,验证了改进后的代码比源代码在全零块判决效率上有了很大的提高。     

基于径向基函数网络的H.264全零块检测算法

针对目前全零块检测算法准确率不高的问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络(NN)的全零块检测算法。通过分析H.264的编码特点,选取了绝对误差和(SAD)、变换绝对差值和(SATD)、编码块类型、率失真优化(RDO)代价、量化系数(QP)、参考块的全零块情况6个特征,考虑了哈达玛变换(HT)中应该使用SATD的情况,采用最小二乘法得到QP与RBF网络宽度参数的关系,根据参考块是否为零,设计了两个分类器来区分全零块与非全零块。在保证图像质量和编码率不变的前提下,平均能提高编码速度50%以上,实验结果表明,利用RBF神经网络很好地提高了全零块检测准确率和编码效率。     

基于梯度和全零块检测的快速帧内模式选择算法

针对移动视频业务的市场需求和移动终端设备的性能局限,提出了一种基于方向梯度特征和全零块检测的H.264快速帧内预测模式选择算法。为降低预处理计算量,对像素进行降幂采样;进行主要预测方向上的纹理梯度检测,排除可能性较小的预测模式;对图像边界块和纹理平滑块进行优化处理;进行4×4全零块检测,略过不可能进一步降低率失真代价的候选模式。实验结果表明,在基本保持编码性能的前提下,该算法平均可降低51.69%的编码时间。     

全零块预判的运动估计及模式选择早结束研究

针对全零DCT（Discrete Cosine Transform）系数块,为避免对其进行变换和量化操作以减少编码器的运算量,基于全零块预判的本质,根据DCT系数分布的特性,结合H.264/AVC整数变换和量化的特点,提出了一种预先判断全零DCT系数块的新方法。同时,针对H.264/AVC高精度运动矢量和多编码模式的高复杂度,通过分析最佳匹配块搜索的本质,提出了基于全零DCT系数块预判准的运动估计和模式选择早结束算法。实验结果表明,与已有基于全零块准则的快速运动估计算法相比,其实际搜索点数均有较明显的减少。     

H.264中基于全零块检测的快速运动搜索算法

为了降低视频编码标准H．264中运动搜索的复杂度，提出了一种新的基于全零块检测的运动搜索提前中止算法。根据整数离散余弦变换（DCT）和量化的特点，该算法给出了自适应的检测门限和提前中止条件。通过检测门限与绝对差和（SAD）的比较来判断是否停止运动搜索。实验结果表明，在图像质量基本不变的情况下，此方法可以有效减少运动搜索的计算量。     

面向AVS的全零块预先判决算法

尽管H.264标准的全零系数块检测技术目前已经得到了深入的讨论,但是由于AVS整数变换中使用了8×8块和新的指数阶量化步长的量化器,以往适合于H.264的全零块判别准则并不能直接应用于AVS。根据AVS整数变换的特点,推导出了一种适合于AVS标准的新全零块判别准则。实验结果表明,该准则在保证图像质量的同时尽量防止漏判。     

面向视频重建的变速率稀疏采样方法

传统的视频重建方法采用均匀速率进行采样,其重建质量难以提高。针对该问题,提出一种新的变速率稀疏采样方法。使用自适应阈值方法检测帧差图像的边缘,将视频像素块分类为主动块和被动块,对主动块使用高速率采样,而对被动块使用低速率采样,结合平滑滤波和凸集投影的迭代步骤,对视频进行分块优化的重建。该方法与传统的均匀速率采样法的不同之处在于利用了视频的运动纹理特征,对运动的像素块使用高速率采样,以此提高视频的重建质量。仿真结果表明,与传统的均匀速率采样法相比,提出的变速率采样法可减少重建图像的块状效应,峰值信噪比更高。     

基于全零模块检测的H.264/AVC快速帧内模式选择算法*

H.264/AVC采用多方向、多划分的帧内预测模式,与其他视频编码标准相比具有更高的编码效率,但同时也使计算复杂度明显提升。通过分析各编码模式的特点和最佳模式分布规律,提出了基于全零模块检测的快速帧内模式选择算法,略过不可能进一步降低率失真代价的帧内预测模式,以降低编码过程的计算复杂度。实验结果表明,在保证编码性能的前提下,可以有效地降低H.264/AVC的计算复杂度。