H.264/AVC中一种快速帧内预测选择算法

针对帧内预测模式计算量大的问题,有必要研究RDO(Rate Distortion Optimization,率失真优化)模式下的快速帧内预测模式选择算法.详细分析了H.264/AVC中帧内预测的模式选择过程,并且提出一种快速的Intra_4×4模式选择算法.该算法根据相邻块预测模式的相关性及各预测模式的相关性,在计算RD_cost前先对帧内9种模式进行预判断,选择与最可能模式相关的模式作为候选模式,从而使帧内预测的复杂度降低,同时基本保持了H.264/AVC的编码性能.该算法平均节约时间约18%,而图像质量(PSNR)仅平均下降不到0.1dB,比特流平均增加不到2.0%.     

基于H.264/AVC视频编码技术的改进算法

在帧间预测编码过程中,为了选择最佳模式,H.264编码器对每种可能的模式进行计算,使用穷举搜索模式选择算法获取最佳模式,而穷举搜索的计算量非常大.根据图像采用的最佳编码模式与其内容的关系,利用图像序列的时/空相关性提出了一种H.264中帧间预测的快速预测模式选择法,改进了H.264时间效率、提高了实时性.     

一种基于H.264/AVC的帧内预测模式选择快速算法

视频编码标准H.264/AVC用帧内和帧间模式预测来提高率失真性能。但是这种多模式选择和穷举式搜索大大增加了编码复杂度。本文提出了一种帧内预测模式选择快速算法,其i核心思想是根据已确定的Intra_16x16最优预测模式来削减Intra_4x4块的预测模式数。通过本算法,可在比特率和PSNR值基本上不变的情况下使得H.264/AVC编码时间大为降低。     

基于H.264的快速帧间模式选择算法*

为了降低H.264编码器的计算复杂度,提出了一种快速帧间模式选择算法.该算法利用宏块的图像内容特征和量化参数,对宏块帧间编码模式进行预选择,从而有效跳过不必要的帧间预测待选模式,提高了编码速度.实验结果表明,该算法在保持图像质量和码率变化很小的前提下,平均编码时间减少了39.14%.     

H．264帧内预测模式选择快速算法的研究

帧内预测模式选择是影响H.264编码速率的瓶颈问题.在分析H.264帧内预测模式选择快速算法研究现状的基础上,提出一种改进算法,利用空域特征筛选Intra_4×4预测模式并结合提前中止策略来减少不必要的模式选择计算.实验结果表明:该算法在基本保持编码性能的情况下使得帧内编码时间大为降低.     

H.264帧内预测模式选择的快速算法分析

帧内预测是H.264/AVC的一个重要组成部分,它充分利用了图像的空间相关性,提高了压缩效率,对编码器的整体性能提高具有重要作用。然而其运算复杂度很高,不能满足实时视频的要求。因此,近几年很多文章提出了H.264帧内预测模式选择的快速算法,它们对H.264/AVC实现实时编码做出了很大贡献。本文就是对近年来的提出的各种帧内预测模式选择的快速算法的进行了实际验证,并且分析了每种算法的优缺点。     

H.264/AVC帧间预测模式的快速分类方法

H.264/AVC采用RDO技术进行帧间模式选择，提高了编码效率，但增加了计算复杂度。该文提出了快速分类算法，利用相邻宏块率失真特征以及预测模式之间的时空相关性，缩小了模式选择的范围，降低了帧间预测的复杂度。结果表明，该方法可减少25%~46%的序列编码时间，保持了H.264/AVC的编码性能与视觉效果。     

基于方向梯度的H.264帧内预测模式选择算法

率失真优化(RDO)技术的应用大幅提高了H.264的编码性能,但全搜索方式下,每一宏块所有模式都要进行R-D代价计算,复杂度非常大.文中利用参考像素与当前块之间的方向梯度检测预测方向上的纹理方向与边缘强度,预先筛除部分方向梯度较大的预测模式,形成一种基于方向梯度的快速帧内预测模式选择算法,并利用预测模式的空间相关性采用最有可能模式替换直流模式作为缺省候选模式,改进了基本算法.对10个标准序列进行测试,两个算法应用在亮度分量帧内预测模式选择中均比JM18.0全搜索方式减少了50％以上的编码时间,且编码性能损失很小,保持峰值信噪比与JM全搜索方式相同时,基本算法码率平均上升2.361％,改进算法码率平均上升1.477％.     

一种改进的快速运动估计算法

针对当前H.264/AVC典型快速运动估计算法缺少与其他编码特征相结合的情况,提出融合多参考帧选择和帧间模式判决的快速运动估计算法,综合考虑整数变换与量化、矢量预测、搜索范围、参考帧及其各个块模式之间的相关性。实验结果表明该算法在码率变化不大的条件下,可显著提高编码器的运算速度。     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测并采用拉格朗日率失真优化(RDO)技术来选择最佳帧内预测模式,提高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,根据帧内预测算法特征提出了一种基于像素方向相关性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。     

Fast multiframe motion estimation algorithms by motion vector composition for the MPEG-4/AVC/H.264 standard

The MPEG-4/AVC/H.264 video coding standard adopts various coding schemes such as multiple reference frames and variable block sizes for motion estimation. Hence, MPEG-4/AVC/H.264 provides gains in compression efficiency of up to 50% over a wide range of bit rates and video resolutions compared to previous standards. However, these features result in a considerable increase in encoder complexity, mainly regarding to mode decision and motion estimation. The proposed algorithms use the stored motion vectors to compose the motion vector without performing the full search in each reference frame. Therefore, the proposed algorithms can obtain an average speed up ratio of four for encoding, thus benefiting from the prediction of the motion vector for the reference frames in advance and maintaining good performance. Any fast search algorithm can be utilized to further largely reduce the computational load.     

一种基于H.264的快速帧间预测算法

为降低H.264的编码复杂度,本文提出了一种快速帧间预测算法。本算法从以下两个方面进行改进:在选择帧间宏块分割模式时,先根据部分模式的计算结果提前判断出侯选模式组,再从侯选模式组中计算选出最佳模式;与此同时,在分割块的运动估计时,先检测局部典型位置并根据检测结果对块的运动区域进行预测,再据此有针对地采用相应的搜索模板进行搜索。实验表明,与JM(H.264标准参考软件)目前版本的几种预测算法相比,本算法PSNR保持较高,编码速度提高40%～80%。     

一种基于块分割结构的运动估计新算法

运动估计是剔除视频压缩中的时间冗余的关键,现有算法大都是基于全搜索策略的SAD匹配算法,这些算法虽然压缩性能很好,但计算复杂,实时性差。提出一种快速运动估计新算法,将块分割成多个子块,计算每个子块的灰度值之和与灰度值的平方和,将其整体作为一个参数再结合提出的三个匹配准则,求出当前帧和候选帧之间的最优运动估计。通过实验表明,采用该算法后计算的复杂度明显减小,实时性得到较大提高,其压缩性能却非常接近基于全搜索策略的SAD算法。     

基于快速帧间预测的H．264视频编码算法研究

为降低H.264的编码复杂度,提出了一种快速帧间预测算法;本算法从以下两个方面进行改进:在选择帧间宏块分割模式时,先根据部分模式的计算结果提前判断出侯选模式组,再从侯选模式组中计算选出最佳模式;与此同时,在分割块的运动估计时,先检测局部典型位置并根据检测结果对块的运动区域进行预测,再据此有针对地采用相应的搜索模板进行搜索;实验表明,与JM(H.264标准参考软件)目前版本的几种预测算法相比,本算法PSNR保持较高,编码速度提高40%～60%。     

几种快速运动搜索算法在H.264中的实现及分析

运动搜索是基于块的运动补偿的视频编码的核心技术。介绍了视频编码中几种快速运动搜索算法，并结合H.264的多参考帧预测、多种宏块类型划分和片结构的特点，对各算法进行了仿真实验并给出了各算法在H.264编码标准中的测试结果。     

带有模式选择的改进的方向性菱形搜索算法*

针对H.264/AVC标准的多模式运动估计算法编码模式复杂、计算量大的不足,提出了一种带有模式选择的方向性菱形搜索算法。基于宏块最佳编码模式的统计分析,按运动特征的不同进行分类,将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码模式判断,再利用改进的方向性菱形搜索算法进行块匹配搜索。实验结果表明,该算法有效地减少了搜索点数,与DS的快速搜索算法相比,编码时间减少了32%。     

An efficient multi-layer reference frame motion estimation for video coding

Most of the fast search motion estimation algorithms reduce the computational complexity of motion estimation (ME) greatly by checking only a few search points inside the search area. In this paper, we propose a new algorithm—multi-layer motion estimation (MME) which reduces the computational complexity of each distortion measure instead of reducing the number of search points. The conventional fast search motion estimation algorithms perform ME on the reference frame with full distortion measure; on the contrary, the MME performs ME on the layers with partial distortion measures to enhance the computational speed of ME. A layer is an image which is derived from the reference frame; each macro-pixel value in the layer represents the sum of the values of the corresponding pixels in the reference frame. A hierarchical quad-tree structure is employed in this paper to construct multiple layers from the reference frame. Experimental results on different video sequences show evidence that many motion vectors have been found similar both in the reference frame and the layers. The effectiveness of the proposed MME algorithm is compared with that of some state-of-the-art fast block matching algorithms with respect to speed and motion prediction quality. Experimental results on a wide variety of video sequences show that the proposed algorithm outperforms the other popular conventional fast search motion estimation algorithms computationally while maintaining the motion prediction quality very close to the full-search algorithm. Moreover, the proposed algorithm can achieve a maximum of 97.99 % speed-improvement rate against the fast full-search motion estimation algorithms which are based on hierarchical block matching process. The proposed MME performs the motion estimation on the layers by using three types of search patterns. The derivation of these search patterns exploits the characteristic of the center-biased motion vector distribution and that of less intensive block distortion measurement of the layers.     

H.264运动矢量预测的快速模式选择算法

针对H.264标准中宏块运动估计时间长的问题,提出一种运动矢量预测的快速模式选择算法。根据视频序列的空间相关性,求出平均预测运动矢量,通过正方混合形模型确定运动量大小和运动矢量的方向特性,选择合适的模型进行搜索。根据设定的阈值,判定运动估计是否提前中止。实验结果表明,与EPZS算法相比,该算法在保证视频编码质量的同时,平均能减少约36.34%运动估计时间。     

H.264中运动矢量特征分类的快速运动估计算法

提出了一种应用在H.264中的快速运动估计算法(TAMV)。该算法根据运动矢量自身特性，将宏块分为3种运动类型：大运动快，中等运动块和小运动块。对每类宏块自适应地选择一种或者几种编码模式进行预测，有效地减少了由7种宏块(亚宏块)模式所引起的计算量；同时选用精确而且快速的方向性菱形模板，对不同的模式采用不同的搜索策略。实验分析表明，该算法搜索精度接近于全搜索算法，而搜索时间只为全搜索算法的5.4%～10.5%。     

Fast Inter Mode Decision Using Spatial Property of Motion Field

Variable size motion estimation with multiple reference frames has been adopted by the new video coding standard H.264. It can achieve significant coding efficiency compared to coding a macroblock (MB) in regular size with single reference frame. On the other hand, it causes high computational complexity of motion estimation at the encoder. Rate distortion optimized (RDO) decision is one powerful method to choose the best coding mode among all combinations of block sizes and reference frames, but it requires extremely high computation. In this paper, a fast inter mode decision is proposed to decide best prediction mode utilizing the spatial continuity of motion field, which is generated by motion vectors from 4 $, times ,$4 motion estimation. Motion continuity of each MB is decided based on the motion edge map detected by the Sobel operator. Based on the motion continuity of a MB, only a small number of block sizes are selected in motion estimation and RDO computation process. Simulation results show that our algorithm can save more than 50% computational complexity, with negligible loss of coding efficiency.