一种基于零块分布的快速帧间模式判决算法

针对新一代视频编码标准离散视编码(HEVC)帧间预 测编码计算复杂度过高的问题,提出一种利用变换量化 后零块分布特征进行快速帧间模式筛选的低复杂度算法。首先统计SKIP和帧间 2N×2N模式下零系数与 非零系数的区域分布特征,判断其运动特征和运动估计匹配效果,用以分析全零块下SKIP 模式的分布;同 时在非全零块下结合残差块的SATD代价分类筛选PU模式分布,从而优先选择符合零块分布 特征的PU 模式,以达到快速筛选帧间模式,降低计算复杂度的效果。实验结果表明,在低延迟和随机 访问配置条件下,本文提出的算法在保证编码性能的情况下,相比原有HM 快速算法, 编码时间平均分别可减少50.3和49.3%,BDBR仅降低0.03%,有效 地降低了编码复杂度。     

一种基于小波系数重要图编码的图像压缩算法

提出了一种新的基于小波系数重要图编码的图像压缩算法。该算法根据量化后的波系数的特点进行了一种期望排序，然后舍掉序列后面大量的零值小波系数，从而得到一个波系数子集，能以少的小波系数来很好地逼近原始图像，省去了零树编码中零树结构带来的大量比特开销。实验表明，该算法与MPEG-4的静止图像压缩算法相比较，重构图像的峰值信噪比（PSNR）值在相同码率下有较大的提高。     

一种针对H.264的快速编码模式选择算法

在H.264编码算法中,为了给图像的各个区域选择合适的编码模式,需要对所有可能的模式分别进行计算,这使编码模式选择过程异常复杂.针对此问题,本文提出了一种快速的编码模式选择算法,该算法利用时间和空间相关性预先对图像各区域可能采用的编码模式进行判定,从而使模式选择的过程大大简化.实验结果表明:在编码器的信息率—失真性能没有明显下降的前提下,该算法最多可以使编码速度提高20%以上.     

基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法

提出一种基于伪随机码置乱的分布式视频残差编码端码率控制算法,利用伪随机码对残差视频帧的像素进行置乱处理,将信源图像与其边信息图像之间的差别均匀化,实现帧级别上的码率估计,即每一帧用同一码率发送。如果收端译码失败,利用提出的一种量化序号估计算法能显著提高译码成功率,解决码率低估问题。同时发端视频残差帧的特性能近似表示收发两端信号之间的相关性,因此,发端无需产生一个预测的边信息。仿真结果表明,该算法发端复杂度低、译码成功率高、系统延迟小、率失真性能良好。     

一种HEVC帧内快速编码算法

高效视频编码(HEVC)采用编码单元(CU)四叉树的 分割结构,相比H.264/AVC显著地提升了编码效 率,但却使编码复杂度急剧增加。为此,本文提出一种帧内快速编码算法。首先,根据视 频图像纹理复 杂度,提前判断是否进行最大编码单元(LCU)分割。然后,根据空域相邻CU的深度预测当前C U的深度范围, 跳过不必要的计算;最后,根据预测模式被选为最优预测模式的统计特性,去掉可能性小的 帧内预测模式。本文算法在HM14.0的基础上实现。 仿真结果表明,本文算法在全I帧模式下与HM14.0相比,帧内编码时 间平均减少38%,码率(BR)只增加1.41%,峰值信噪比(PSNR)只降低0.29dB,在保证编码性能和视频质量几乎不变的 情况下,本文算法降低了编码的计算复杂度。     

基于残差图像的ROI编码研究

与JPEG2000中的MAXSHIFT算法不同，本文将ROI编码与零树编码结合，给出一种基于残差图像的ROI编码算法RZ(residue zerotree）。RZ算法基于整数小波变换，对高压缩比下零树编码后ROI区域的残差图像作基于整数平方量化阈值的零树编码，并将所得残差数据熵编码后跟随原编码数据传输，可以实现ROI区域的有损或无损编码。实验结果表明，RZ算法实现了基于嵌入式零对小波变换（EZW）框架较低复杂度的ROI编码，可应用于基于网络的图像传输。     

一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法

高效，快速的视差匹配是立体视频处理中的一项关键技术。本文在分析立体图像序列的视差矢量与运动矢量之间的相关性的基础上，提出一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法。实验结果表明，与全搜索法相比，在保证重建图像质量的前提下，快速算法能显著降低视差估计的计算复杂度。     

一种基于变换域Wyner-Ziv视频编码的有效重建算法

为了减少分布式视频编码系统解码后重建值与真实值之间误差,提出了基于变换域Wyner-Ziv视频编码最小均方误差(MMSE)重建的一种新的有效重建算法。该算法充分利用视频帧间相关性,对MMSE重建算法积分区间做出调整,当边信处于解码值对应量化区间之内时,在量化区间内利用MMSE重建;当边信息处于解码值对应量化区间之外时,对量化区间做出调整,在改进后的区间利用MMSE重建。实验结果表明,与最佳重建最小均方误差重建算法相比,该算法可以有效提高解码视频的平均PSNR。     

一种适于ATM网络的视频编码技术

本文提出了一种基于子带编码的可变比特率分层编码新算法，它能充分发挥ＡＴＭ网络传输的特点，并对信元丢失这一ＡＴＭ网络的固有缺陷造成的图像质量的下降进行有效的补偿，从而实现高质量的视频通信，文中给出了编码算法、信元构成的方法以及计算机模拟结果。     

一种低复杂度的HEVC帧内快速编码算法

为了降低高效视频编码(HEVC)帧内编码复杂度,提出一种HEVC帧内快速编码算法。根据视频图像的纹理复杂性,提前跳过或者中止部分尺寸的编码单元(CU)的划分,减少CU深度遍历区间;同时,根据粗选过程后预测模式和代价值的统计特性采用阈值法或者梯度模式直方图法进一步筛选掉粗选后可能性较小的预测模式,从而减少最后进行率失真(RD)代价计算的帧内预测模式数量,进一步降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法与HEVC原始平台相比,在全I帧编码模式下编码时间平均减少42.20%,码率(BR)上升约1.75%,峰值信噪比(PSNR)降低了0.108dB,有利于实时应用。     

一种搜索形状可变的快速运动估计算法

本文提出了一种以菱形和六边形联合搜索为基础的搜索形状可变(ＶＳＳ)的运动估计快速算法,何用于Ｈ．２６３、ＭＰＥＧ２、ＭＰＥＧ４中的视频编码。试验结果表明,在获得与现有ＴＳＳ、ＮＴＳＳ、４ＳＳ和ＤＳ等快速算法相当的图像质量和信噪比的情况下,该算法有效减少了搜索次数,提高了搜索效率,尤其对于中大运动量的视频图像运动估计效果更为明显。     

基于深层特征学习的高效率视频编码中帧内快速预测算法

高效视频编码(HEVC)标准相对于H.264/AVC标准提升了压缩效率,但由于引入的编码单元四叉树划分结构也使得编码复杂度大幅度提升.对此,该文提出一种针对HEVC帧内编码模式下编码单元(CU)划分表征矢量预测的多层特征传递卷积神经网络(MLFT-CNN),大幅度降低了视频编码复杂度.首先,提出融合CU划分结构信息的降...     

基于AVS+实时编码的多核并行视频编码算法

面向3D高清的国家广电行业标准AVS+较大地提高了编码效率,但也增加了编码复杂度,并行编码技术是解决高复杂度编码器的有效方法。该文改变了传统视频编码的反馈环,提出一种新的视频并行编码框架,有效地实现了编码的并行化;并将该框架应用于AVS+实时编码器中,实现了一种基于AVS+实时编码的并行算法。实验结果表明,该算法充分发挥多核处理器的运算能力,在编码性能损失极小,编码延迟可控的条件下极大地提高了视频编码速率。     

基于多分支网络的深度图帧内编码单元快速划分算法

3维高效视频编码(3D-HEVC)标准是最新的3维(3D)视频编码标准,但由于其引入深度图编码技术导致编码复杂度大幅增加。其中,深度图帧内编码单元(CU)的四叉树划分占3D-HEVC编码复杂度的90%以上。对此,在3D-HEVC深度图帧内编码模式下,针对CU四叉树划分复杂度高的问题,该文提出一种基于深度学习的CU划分结构快速预测方案。首先,构建学习深度图CU划分结构信息的数据集;其次,搭建预测CU划分结构的多分支卷积神经网络(MB-CNN)模型,并利用构建的数据集训练MB-CNN模型;最后,将MB-CNN模型嵌入3D-HEVC的测试平台,通过直接预测深度图帧内编码模式下CU的划分结构来降低CU划分复杂度。与标准算法相比,编码复杂度平均降低了37.4%。实验结果表明,在不影响合成视点质量的前提下,该文所提算法有效地降低了3D-HEVC的编码复杂度。     

基于运动矢量场和方向自适应的快速运动估计算法

该文提出了一种基于运动矢量场和方向自适应的快速搜索算法。算法针对序列图像的运动矢量场所具有的中心偏置性和时空相关性进行预判,对静止块设定阈值直接中止搜索;根据运动类型自适应选择搜索起始点和搜索策略;采用了两种新的混合搜索方法,对小运动和大运动宏块使用线性-菱形搜索,对中等运动块使用六边形-菱形搜索算法,搜索模板具有强烈的方向特性。实验结果表明,该文算法的搜索速度和搜索精度优于现有的快速运动估计算法,而搜索精度非常接近于全搜索法。     

基于DCT系数小波重组的图像压缩算法

论文提出一种与小波变换结构近似的嵌入式编码—MSESPIHT。将图像8×8子块进行DCT变换后的系数按照小波变换结构重新组合,运用均值去除法降低低频段系数的冗余度。之后,运用基于分层树集合分割排序的编码算法对图像进行压缩编码。实验表明,采用MSESPIHT处理的图像,在相同压缩比的情况下,图像质量得到改善,当码率为1.00bpp时,EZW、MSEDCT、SPIHT、MSESPIHT、峰值信噪比分别为39.55dB、39.75dB、39.97dB、40.12dB。     

基于HBP编码结构的MVC快速算法

针对MVC系统中运算量最大的矢量预测部分——单向搜索和双向搜索,该文提出一种快速算法。根据多视点视频的序列相关性,采用立体-运动约束模型在运动域和视差域进行联合迭代单向搜索,设计可信度因子来自适应地调整修正搜索窗口,同步搜索得到运动和视差矢量。此外,通过分析双向预测宏块的特性,提出一种双向搜索提前中止算法。实验结果证明该文算法的有效性,能在保持编码质量的同时极大减少算法复杂度。     

一种快速块运动估计的分级筛选方法

该文提出了一种新的快速块匹配运动估计方法,分级筛选法。该方法将搜索最佳匹配块的过程 分为若干个筛选级别,在初始的级别中用很少的运算代价通过简单的特征匹配先淘汰一部分候选块;然后在上一级剩余的候选块中,逐级用更加细致的特征继续筛选;直至找到最佳匹配块。实验结果表明,在估计精度非常相近的前提下,该文方法的速度是全搜索方法的12~14倍,而且该方法有很好的稳定性。     

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。     

一种基于并行结构的快速VQ编码算法

为提高编码速度，本文提出了一种新的快速矢量量化编码搜索算法。文中首先讨论了码书矢量平均值与失真测度之间的变化关系，并根据其结果提出基本的四分法均值排序搜索算法；然后结合并行硬件的优点，提出一种基于并行结构的四分法均值排序搜索VQ编码算法。测试结果表明，与传统的完全搜索算法及部分快速搜索算法相比，本文算法大大减少了编码时间。