基于时/空相关性的H.264帧内预测算法

为了降低H.264编码复杂度,提出一种基于时空相关性的快速帧内预测算法。该算法充分利用视频序列的时间相关性,自适应地根据先前编码宏块对当前宏块进行预判,在Intra_4×4和Intra_16×16预测方式之间进行选择;对Intra_4×4预测方式,依据模式聚集特性,参考先前帧和当前帧已编码宏块的预测模式统计特征,确定当前4×4子块的候选模式。实验结果表明,该算法在保证信噪比和比特率几乎不变的情况下,编码时间减少约40%,提高了编码效率。     

H.264/AVC帧内预测模式选择的快速算法

H.264视频编解码标准中,帧内预测是很重要的一部分,它显著提高了压缩率,但增加了计算复杂性。H.264帧内预测编码包括9种Intra_4×4和4种Intra_16×16的共13种预测模式,在分析当前帧内预测模式快速算法的基础上,提出设置阈值与变换域相结合的方法来快速选择Intra_4×4、Intra_16×16预测模式的最优模式,并以此对原算法进行了改进。仿真实验表明,改进的算法在保持PSNR和码率微小变化的情况下,计算复杂度能明显降低。     

H．264／AVC帧内预测模式选择的快速算法

H．264视频编解码标准中,帧内预测是很重要的一部分,它显著提高了压缩率,但增加了计算复杂性。H．264帧内预测编码包括9种Intra_4×4和4种Intra_16×16的共13种预测模式,在分析当前帧内预测模式快速算法的基础上,提出设置阈值与变换域相结合的方法来快速选择Intra_4×4、Intra_16×16预测模式的最优模式,并以此对原算法进行了改进。仿真实验表明,改进的算法在保持PSNR和码率微小变化的情况下,计算复杂度能明显降低。     

H.264帧内预测编码模式选择的快速算法研究

H.264引入帧内预测编码并用率失真优化（RDO）进行预测模式选择，显著提高了压缩率，但增加了计算复杂性。H.264帧内预测编码包括Intra_4×4、Intra_16×16两种预测模式，在分析此两种帧内预测模式特性的基础上，提出设置阈值的方法来快速选择Intra_4×4、Intra_16×16预测模式的最优模式，并以此对原算法进行了改进。仿真实验表明，改进的算法在保持PSNR基本不变和码率微小增加的情况下，计算量能显著减少。     

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。     

一种基于BP网络的H.264快速帧内模式选择算法

H.264/AVC采用17种预测模式和率失真优化模型来进行帧内模式的选择,复杂度很高。目前的快速帧内模式选择算法能有效减少模式选择的复杂度,但还存在很大的不足。提出了一种基于BP神经网络的快速帧内模式选择算法。该算法使用BP神经网络对大量视频序列预先训练的结果对宏块进行预判,得出当前宏块采用Intra16×16或Intra4×4模式,然后使用Pan Feng的方法判断具体选择何种模式。实验结果表明,该算法在保证视频质量几乎不变（PSNR平均降低约0.01 dB）的同时,可以有效减少计算复杂度,与JM86相比减少75%～83%,与Pan Feng的方法相比减少30%～70%。     

基于小波变换的新型帧内模式预测快速选择算法

为了进一步提高视频的压缩比,提出了一种基于小波变换的新型帧内模式预测快速选择算法。该算法利用小波变换后的低频子图结合改进后的Pan算法作帧内模式选择,由此判断宏块中每个4×4予块可能的预测模式。实验结果表明,该方法在保证了视频图像良好效果的情况下,H．264／AVC帧内编码速度得到显著提高。     

H.264的帧内预测模式快速选择算法

在研究H.264帧内预测算法的基础上,应用并且改进一种快速帧内预测4×4子块模式选择算法,并且把这种算法应用到16×16子块模式选择算法中,同时,通过计算16×16块的平滑程度来决定是否进行4×4的模式选择.实验结果表明:对全I帧序列,与H.264参考代码中模式遍历算法相比较,该算法均有一定的优越性和实用价值.     

一种H.264/AVC中帧内快速预测方法研究

文章详细分析了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,可预先避免计算超过50%的可能性小的模式,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。     

关于H.264帧内预测模式选择快速算法的研究

H.264引入帧内预测编码并用率失真优化(RDO)进行预测模式选择,这显著提高了压缩率,但增大了计算复杂性。文章对H.264帧内预测编码模式选择快速算法研究现状进行了分析评述,基于Intra_4×4、Intra_16×16预测模式的特性,亮度与色度预测模式的相关性,提出了一种改进的算法。仿真实验表明,该算法在保持PSNR基本不变和码率微小增加的情况下,计算复杂性进一步减少。     

一种基于H.264/AVC的帧内预测模式快速选择算法

在H.264/AVC中,帧内编码是采用帧内预测来提高编码效率,其色度块尺寸为8×8,亮度块包括4×4和16×16两种尺寸。由于每种块可提供多种预测模式,因此这种多模式选择大大增加了编码的复杂性。针对这种多模式选择,为了加快编码速度,利用色度块和亮度块以及亮度4×4和16×16块模式选择之间的关系,提出一种基于RDO(rate d istortion optim ization)的不同判决依据的快速帧内预测模式选择算法。实验证明,在信噪比和码率变化不大的同时,该算法可使编码速度平均提高6倍。     

一种基于自适应阈值的H.264/AVC帧内预测模式快速选择算法

在H.264/AVC中,帧内编码采用帧内预测来提高编码效率.色度块尺寸为8×8,亮度块包括4×4和16×16两种尺寸,每种块提供多种预测模式,因此这种多模式选择极大地增加了编码复杂性.本文利用色度块和亮度块以及亮度4×4和16×16块模式选择之间的相关性,提出一种基于RDO(Rate distortion optimization)不同判决依据的快速帧内预测模式选择算法,并能够自适应调整阈值.实验结果表明与校验模型JM7.2相比在信噪比和码率变化不大的同时,能够使Ⅰ帧编码速度平均提高6倍,并可节约P帧25%的编码时间.     

一种基于信息熵的快速H.264帧内预测算法

本文基于图像的信息熵和边缘方向信息针对H.264的帧内预测算法计算复杂度高、不适合于实时应用的弱点,提出一种新的帧内预测快速算法。该算法利用图像的信息熵从Intra4×4与Intra16×16两种预测模式中选择一种最佳预测模式,利用边缘方向信息将Intra4×4的9种模式选择降为4种,并利用JVT公布的测试平台JM8.4进行了实验仿真。实验结果表明,该算法在码率平均增加1.4%,峰值信噪比平均下降0.058dB的情况下,能缩短编码时间50%左右,是一种快速的H.264帧内预测算法。     

自适应阈值的宏块MAD快速帧内算法

最新的视频压缩标准H.264/AVC具有极高的压缩率,但其算法极其复杂,编码时间较长,无法达到实时应用的要求。针对其帧内预测算法的特点,提出了一种基于MAD的自适应阈值快速帧内预测算法。算法充分利用宏块的MAD（平均绝对误差,Mean Absolute Differences）信息及时空相关性,在进行帧内预测之前先对宏块预判,同时采用自适应阈值的方法在帧内4×4（I4）和帧内16×16（I16）预测模式之间快速进行选择;然后针对I4预测,采用阈值法在9种预测模式间快速选择,从而减少了算法的复杂度,提高了压缩速度。实验结果表明,所提的算法在码率只有少许增加的情况下,编码时间平均减少61.3%,PSNR值基本不变。     

基于视觉特性的图象分割编码算法

提出了一种考虑人眼视觉系统特点的不树分割编码算法,在分析视觉系统对比度特性的基础上,首先提出了一个基于视觉敏感的四叉树分割标准。     

H.264/AVC快速帧内预测算法的研究

H.264/AVC采用先进的帧内预测技术,进一步提高了编码效率,但计算复杂度也随之增高。提出了一种快速的帧内预测算法。该算法充分利用宏块的MAD信息及时间/空间相关性,对宏块进行预判,在帧内4×4（I4）和帧内16×16（I16）预测模式之间进行选择;然后,针对I4预测,计算当前块与参考块之间的相似程度D(b_x,b_r),据此判断是否跳过当前块的模式选择过程,从而减少了编码时间。实验表明,与JM10.2相比,针对全I帧测试：编码时间平均减少约59.03%;针对IPPP测试：编码时间平均减少22.76%;SNRY和码率基本不变。并且,该算法有利于在硬件平台(FPGA)上实现,可用于实际的视频通信产品。