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%。      

快速帧内预测模式选择新方法

为了提高编码性能,H.264采用了RDO(率失真优化),但与此同时带来的是计算复杂度的增加.本文着重分析了H.264中快速帧内预测模式选择的问题.为了降低帧内预测模式选择的计算复杂度,提出了一种高效的快速帧内预测模式选择算法.首先,对Pan的基于边缘方向直方图的快速算法进行了改进,同时提出了基于参考象素特征的4×4快速帧内预测模式选择算法,并将两者进行了结合.实验结果表明,本文算法和H.264校验模型JM61相比,I帧编码时间降低61%~69%,而PSNR基本保持不变,输出码率仅略有增加;与Pan的基于边缘方向直方图快速算法相比,本文算法的I帧编码时间降低12%~33%,PSNR和输出码率均基本保持不变.     

一种屏幕内容编码帧间模式快速选择算法

屏幕内容编码(SCC)作为高效视频编码(HEVC )的扩展,在压缩屏幕内容方面有着显著的效果, 但也导致了编码器计算复杂度较高的问题。为此,本文提出一种屏幕内容编码帧间模式快速 选择算法。首 先,根据像素点亮度值的变化情况,提前判断出静止区域并使用Skip模式;其次,根据屏幕 内容多包含有 水平及竖直边缘的特点,利用编码单元(CU)的水平及竖直活动性确定相应的预测单元(PU )划分模式, 减少帧间预测时需要遍历的PU个数;最后,根据时空域相邻CU的深度信息预测当前CU的深度 范围,跳 过不必要的深度遍历。实验结果表明,与SCM-8.0相比,在随机接入与低延时两种编码模式 下,本文所提 算法分别节省43.6%和49.09%的编码时间,码 率分别上升3.06%和3.43%,视频质量几乎不变 。     

H.264快速帧间编码模式选择算法

本文提出了一种用于H.264编码的快速帧间编码模式选择算法.这种算法有效地减少了原图像编码过程中待测编码模式的数量,从而提高了编码速度.     

一种HEVC帧内预测编码CU结构快速选择算法

为了提升高效视频编码(HEVC) 帧内预测编码部分的编码效率,提出了一种HEVC帧内预测编码编码单元(CU)结构快速选择算 法。算法通过 对CTU(coding tree unit)四叉树结构的遍历过程进行优化,设计了两种不同的最优CU结 构快速决策算 法,分别从最大划分深度和最小划分深度开始遍历,并在每一步遍历之前,判断是否提前终 止遍历操作。 同时,在对每个CTU进行求解时,依据其纹理复杂度和当前编码状态,从两种算法中选择出 最优快速决策 算法对其进行求解。在HM 15.0的基础上实现了提出的快速选择算法 。实验结果表明,本文算法能够在 保证编码性能的同时,降低31.14%的编码时间,提高了HEVC的编码效 率。     

可伸缩性视频编码的码率分配算法

本文研究了渐进的精细的可伸缩性(Progressive Fine Granular Scalable,PFGS)视频编码的增强层码流的码率分配问题,它是由PFGS各帧的增强层码流长度不同引起的.我们首先建立了PFGS增强层的多帧联合的率失真(rate-distortion,R-D)函数,并通过MPEG-4标准测试序列检验了它的正确性.然后利用联合率失真函数给出了局部最优的码率分配算法,并进行了简化使得它的复杂性极低,非常适合流化视频(streaming video)服务器使用.实验结果显示本文提出的算法不仅使得各帧图像的解码质量比较平衡,而且将PFGS的编码效率提高了将近0.5dB.     

基于统计分析的H．264快速模式选择算法

为了提高H.264算法的效率,在对各种模式进行统计分析的基础上,针对SKIP模式,提出一种将SKIP模式与inter16×16模式的率失真代价进行比较的快速判决算法;针对inter8×8模式,提出了一种基于纹理预测的快速选择算法;针时intra4×4模式,提出了一种简化算法.实验结果显示,相对与JM 8.6参考软件,PSNR平均下降0.05 dB左右,而编码时间平均下降38%,由此说明此算法能有效地提高H.264的编码效率.     

面向360°全景视频的帧内预测编码的快速算法

为了节省360°全景视频的编码时间,对通用视频编码标准中的编码单元划分决策过程进行了研究,提出了一种面向360°全景视频的帧内预测编码的快速算法。通过优化编码树单元(Coding Tree Unit, CTU)的编码深度范围和编码单元的划分模式的选择过程,减少编码时间。实验结果表明,在全帧内模式下,所提算法比原始算法平均可以节省34.33%的时间复杂度,同时带来的BDBR平均增量仅为1.665%,BDPSNR的平均降低量仅为0.076 dB。     

HEVC帧内彩色边缘检测快速模式选择算法

高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)相较于H.264/AVC,帧内预测模式有35种,编码性能得到提高的同时也引起了算法复杂度的增加,本文提出了一种基于Canny彩色算子的快速帧内预测模式选择算法。该算法基于图像物理边缘的梯度方向提前分析预测块（Prediction Unites,PU）的方向,预先确定帧内预测的模式,避免算法遍历35种帧内预测模式。实验结果表明,该算法能够有效地降低帧内编码的复杂度,算法编码时间平均减少23.36%而仅损失0.69%的BD-Rate,且率失真性能良好。     

一种快速的SVC多模式决策方法

H.264/AVC SVC为了提供一种可伸缩的视频编码解决方案,增加了许多宏块模式的组合,从而导致模式决策的计算量大幅度增加。本文提出了一种面向SVC的快速多模式决策算法,该方法首先利用模式在层间、帧间和空间的相关性,决定当前宏块的起始搜索模式,然后利用相邻运动向量的差异性决定是否合并或拆分当前分块进行细化搜索。从测试结果来看,本算法在率失真性能不降低的情况下,令模式决策的运算速度提高了数倍。     

多视点编码中一种快速的模式选择方法

在多视点视频编码中,多尺寸的运动估计和视点估计被用来选择宏块的最优编码模式。这些技术大大提高了编码效率,但是却带来了庞大的计算复杂度,从而影响了多视点视频编码的广泛应用。提出了一种新的模式选择的快速算法,利用了相邻视点的模式相关性来减少执行不需要的模式。实验表明,所提出的快速模式选择算法在不降低编码效率的同时可以显著降低计算复杂度。     

基于快速编码单元划分和自适应模式决策的HEVC效率改进算法

为提高HEVC在实时视频中的编码效率,文中提出了基于快速编码单元划分和自适应模式决策的HEVC效率改进算法。通过利用上边和左边相邻编码单元的分离深度信息,确定当前编码单元能否提早分离或提早结束。当不满足该条件时,利用训练帧在线学习确定率失真代价阀值使编码单元可以尽早结束其四叉树分离。通过最小的率失真代价模式和第二小的率失真代价模式减少候选集的数量并确定候选集CS₅。然后最优化CS₅以减少候选率失真优化数量,最后进行率失真优化计算选择最优模式,达到减少预测模式数量的目的。实验结果证实,与HM标准测试结果相比,文中算法在保证编码质量的前提下可降低45.93%的视频编码时间,仅伴有0.597 8%的BDBR上升。     

Efficient Inter Prediction Mode Decision Method for Fast Motion Estimation in High Efficiency Video Coding

High Efficiency Video Coding (HEVC) is the most recent video coding standard to achieve a higher coding performance than the previous H.264/AVC. In order to accomplish this improved coding performance, HEVC adopted several advanced coding tools; however, these cause heavy computational complexity. Similar to previous video coding standards, motion estimation (ME) of HEVC requires the most computational complexity; this is because ME is conducted for three inter prediction modes — namely, uniprediction in list 0, uniprediction in list 1, and biprediction. In this paper, we propose an efficient inter prediction mode (EIPM) decision method to reduce the complexity of ME. The proposed EIPM method computes the priority of all inter prediction modes and performs ME only on a selected inter prediction mode. Experimental results show that the proposed method reduces computational complexity arising from ME by up to 51.76% and achieves near similar coding performance compared to HEVC test model version 10.1.     

小波可分级视频编码技术综述

主要对小波图像视频可分级编码方法进行了分析和评述,并探讨了目前小波可分级视频编码技术的研究热点和今后的发展方向.     

非扩展性与可扩展性视频编码流式技术

介绍面向存储的非扩展性视频编码和面向传输的可扩展性视频编码及其网络传输技术 ,以及它们在网络上应用时各自存在的优点和缺点     

可分级视频编码差错控制技术综述

H.264/AVC视频压缩标准相比于H.263和MPEG-4,H.264,其压缩性能提高了近一倍,但H.264/AVC局限于传统的单层编码模式,即便在编解码两端添加差错控制措施,仍不足以达到在高丢包率信道下流畅清晰观看视频的要求。分析了SVC(可分级视频编码)在高丢包率信道下的容错性,较为详细地介绍了目前SVC中提出的一些容错编码以及差错掩盖的方法,并介绍了SVC差错控制技术的发展。     

可伸缩视频编码标准中的差错控制

可伸缩视频编码标准（SVC）是由ISO/IEC的MPEG专家组和ITU-T的VCEG专家组联合组成的联合视频专家组制定的对H.264/AVC视频编码标准的可伸缩性扩展。SVC通过对时间分辨率、空间分辨率和质量等参数的可伸缩性来适应不同网络环境下用户对视频资料的分辨率、帧率、质量的不同需求,是目前解决这一问题的最好方法之一。由于信道传输中大量存在的衰减、误码和数据丢失,差错控制显得十分重要,因而两种有效的对抗措施——错误弹性编码和错误隐藏技术被引入到SVC中：一部分是直接从H.264中继承而来;还有一部分则是利用了可伸缩视频的自身特性而提出的。文中将对SVC中一些有代表性的错误弹性和错误隐藏技术进行介绍,并给出部分实验结果来展示这些技术带来的性能提升。     

结合内容特性与纹理类型的HEVC-SCC帧内预测快速算法

本文提出了一种结合内容特性与纹理类型的HEVC-SCC帧内预测快速算法。利用自然内容和屏幕内容视频DCT变换后系数能量分布不同的特点,结合当前预测单元（Prediction Unit, PU）梯度信息,将编码树单元（Coding Tree Unit, CTU）分成自然内容CTU,简单屏幕内容CTU和复杂屏幕内容CTU。对于自然内容CTU,选择35种传统帧内模式作为候选模式,跳过帧内块复制（Intra Block Copy, IBC）和调色板（Palette mode, PLT）模式;对于简单屏幕内容CTU,选择DC,PLANAR,水平和垂直模式作为候选模式,跳过IBC和PLT模式;对于复杂屏幕内容CTU,选择IBC和PLT模式,跳过其他候选模式。实验结果表明,在全I帧条件下,该算法相较于SCM-8.3可以节省38.55%的编码时间,大幅度降低了编码复杂度的同时只增加了1.82%的码率。      

Efficient Mode Decision Algorithm Based on Spatial,Temporal, and Inter‐layer Rate‐Distortion Correlation Coefficients for Scalable Video Coding

The layered coding structure of scalable video coding (SVC) with adaptive inter‐layer prediction causes noticeable computational complexity increments when compared to existing video coding standards. To lighten the computational complexity of SVC, we present a fast algorithm to speed up the inter‐mode decision process. The proposed algorithm terminates inter‐mode decision early in the enhancement layers by estimating the rate‐distortion (RD) cost from the macroblocks of the base layer and the enhancement layer in temporal, spatial, and inter‐layer directions. Moreover, a search range decision algorithm is also proposed in this paper to further increase the motion estimation speed by using the motion vector information from temporal, spatial, or inter‐layer domains. Simulation results show that the proposed algorithm can determine the best mode and provide more efficient total coding time saving with very slight RD performance degradation for spatial and quality scalabilities.