Design exploration of efficient implementation on SoC heterogeneous platform: HEVC intra prediction application

The relationship between CPU and hardware accelerator is critical especially in some systems that require intensive tasks and large amount of data to deal with such as video coding systems. This cooperation provides significant improvements in run‐time speed and power consumption. As software (SW) and hardware (HW) solutions provide better flexibility and performance, HW/SW implementation has emerged as a more efficient and desirable methodology for real‐time implementation. In order to evaluate different implementation methods (SW) and (HW/SW) in terms of power consumption, run‐time and area cost, we choose the Xilinx Zynq‐based FPGA as a target to perform some hardware acceleration tasks. In this case, we choose to accelerate the intra prediction block because it is one of the most complex modules defined in the high efficiency video coding decoder chain. Experimental results show that HW/SW accelerations are more than 50% improved in term of run‐time speed relative to SW modules. Moreover, the power consumption of HW/SW designs is saved by nearly 80% compared with SW cases. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.     

面向HEVC的恰可察觉编码失真模型

为进一步提高现有视频编码技术的压缩效率及解 码重建图像的主观视觉感知质量,在现有人眼恰可 察觉失真(JND,just noticeable distortion)模型的基础上, 提出了恰可察觉编码失真(JNCD,just noticeable coding dist ortion)模型。首先,通过主观实验,对恰可察觉梯 度幅值差异(JNGD,just noticeable gradient difference)进 行了研究,分析其变化规律并建立JNGD模型。使用全变 分(TV,total variation)方法将图像分解为结构图和纹理图后,分别求 取其梯度信息得到结构梯度图和纹理梯度图, 利用JNGD模型分别滤除结构梯度图和纹理梯度图中的人眼不可察觉的梯度幅值 ;其后,分析了人眼感知对于不同 梯度幅值的编码失真敏感性,设计了梯度幅值与JNCD值的主观实验,得到两者的关系模型; 最后,考虑人眼对图 像中的边缘、平坦和纹理3类区域失真感知程度的差异性,利用滤波后的结构梯度和纹理梯 度信息将图像划分为上 述3类区域,最终建立整幅图像的JNCD模型。为验证本文提出的JNCD模型的可靠性,在高效 视频编码(HEVC)标准测试平台上进行的模型验证结果表明,在本模 型指导下的编码其解码重建 图像获得了较好的主观视觉效果,可为人眼视觉感知冗余的分析及感知编码的改 进提供依据。     

基于Gstreamer的视频采集编码与传输系统的设计

为了降低视频传输过程中的延时.系统从HD-SDI摄像头采集格式为YUYV的原始视频数据,一路经过NVIDIA嵌入式平台Jetson TX2上HEVC硬件编码、RTP传输.另一路作为预留接口,让Gstreamer与其他应用程序进行交互.在PC端使用相同的视频数据进行软件编码.结果表明,当压缩比一样的情况下,此系统中的HE...     

x265的低复杂度帧内编码快速算法

为了降低x265的帧内编码复杂度,减少编码所需时间,本文针对新一 代高效视频编码标准(HEVC)帧内编码单元(CU)划分以 及预测单元(PU)模式选择的快速算法进行研究。采用经典的差分矩阵计算纹理复杂度,提出 了一种根据当前编码单元子块的纹理复杂 相似度与其编码所需要的总比特数以及量化参数之间的关系作为提前终止CU划分的判决 条件,通过增加SATD的计算进一 步减少PU模式选择的RDO候选列表的个数从而减少率失真代价计算的快速算法。实验结果 表明,与x265的标准算法相比, 该算法在平均峰值信噪比(PSNR)仅减少0.028dB和码率平均增加1.27%的情况下,能够平均减少32.34%的帧内编 码时间。     

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。     

Fast intra coding algorithm using smooth region detection for HEVC

Based on the quadtree structure of the HEVC coding unit, a fast intra coding algorithm that skips splitting subblock is proposed according to the result of the smooth region detection to reduce the intra coding complexity. First, the relationship between the image smoothness and coding unit's size has been analyzed by counting statistically the distribution of corresponding final coding units' sizes selected under different quantization parameters for different video contents. Second, whether the current coding unit belongs to the smooth region is detected according to the coding information on the current coding unit, which can help determine how to adaptively skip the coding process of the coding unit sizes not suitable for the texture features. Experimental results on the latest HM4.0 show that, on average, compared with the default fast approach set in the HEVC reference software, the proposed algorithm reduces the computational complexity by 24.8％ and 18.6％ for Low Complexity (Loco) and High Efficiency (HE) test sets, respectively, while incurring only 0.44％ and 0.12％ increment on the total bit rate, at the same peak signal to noise ratio (PSNR), which is of great practical value.     

HEVC中的变换系数熵编码优化算法

在高性能视频压缩标准中,由于熵编码算法的高度复杂性和变换系数的庞大计算量,使得变换系数编码成为影响视频编码效率的瓶颈之一。根据变换系数大都是零或一些绝对值较小的数,以及两类熵编码方法各自的特点,提出一种针对变换系数熵编码的优化算法,通过减少上下文自适应算术编码字节的数量达到提高变换系数熵编码效率的目的。实验结果证明,与标准的HM 10.0算法相比,采用所提算法可以在QP为2,12和22时分别减少37.31%,26.34%和20.63%的编码时间。     

基于结构相似度的HEVC感知SBAC-RDO算法

HEVC熵编码器采用率失真优化(RDO)技术在码率和图像质量之间达到了较好的平衡。但是HEVC仍然沿用传统的客观失真准则,并不能很好地体现人眼的主观视觉特性。结构相似度SSIM(Structural SIMilarity)在人类视觉特效匹配上具有一定的优越性。将SSIM引入到HEVC熵编码的率失真模式判决中,同时根据图像的运动强度一致性修正拉格朗日因子。实验结果表明:与HM10.0的率失真优化算法相比,所提出的算法取得了2.1%到2.7%的平均增益。     

一种自适应HEVC视频编码行列变换跳过模式

降低比特率是视频压缩编码的首要任务。视频编码中帧内和帧间预测后残差块存在结构性纹理,其纹理特性与正交变换之间存在以下因果关系:当纹理较强时,正交变换后能量集中的效果较差;反之则相反。因此,根据残差的水平和垂直方向的纹理特性,提出一种自适应变换跳过模式。首先利用残差块纹理特性计算残差块水平和垂直方向的梯度值,分别求出水平和垂直方向梯度绝对值的和,通过大量实验统计,得出经验的水平或垂直方向梯度的阈值,根据该阈值选择跳过水平或者垂直变换,以达到更好的编码性能。接着,根据变换跳过模式提出了一种自适应扫描模式。仿真结果表明:所提出的方法与目前的HEVC参考软件HM4.0相比,在编码时间少量增加的情况下,码率减少了0.82%～8.92%,同时提高了峰值信噪比(PSNR)。     

帧内微块复制的屏幕图像编码算法

针对现有的帧内块复制（IBC）算法不能很好地适应屏幕图像具有各种不同大小和形状样图的问题,为了进一步提高屏幕图像的编码效率,提出了一种帧内微块复制（IMBC）算法。该算法首先将当前编码单元（CU）划分成L个微块。然后以每个微块作为最小的匹配和复制单元,采用匹配微块组选择算法,在参考像素集合R中找到与当前微块最匹配的“参考微块”。用L个位移矢量（DV）来表示“参考微块”所在位置与当前CU所在位置的位移关系。最后,对L个位移矢量应用预测算法以消除位移矢量之间的相关性后进行熵编码。对于屏幕图像标准测试数据集合中的视频序列,IMBC算法与IBC算法相比,在编码复杂度增加较低的前提下,在全帧内（AI）、随机接入（RA）、低延迟（LB）三种编码配置中,有损BD-rate降低率分别达3.4%、2.9%、2.6%,无损Bit-rate降低率分别达9.5%、5.2%、5.1%,能有效提高屏幕图像的编码效率。