基于时空相关的H.264多参考帧快速选择算法

H.264/AVC视频编码标准采用的多参考帧技术改善了视频质量,但同时也增加了编码复杂度。为避免搜索多余的参考帧,提高H.264编码器的编码效率,基于视频序列帧间具有较强时间相关性、相邻宏块具有较强时空相关性,提出了一种多参考帧选择算法。该算法根据视频序列的帧间时间相关程度确定参考帧个数;由相邻宏块的时空相关性自适应确定当前宏块的编码模式及其最佳参考帧。实验结果表明,与校验模型JM16.2相比,该算法在编码质量几乎不变的情况下,平均可节约60%的编码时间。     

基于上下文的自适应二阶二进制算术编码算法

H．264是国际上最新的视频编解码标准，是未来几年内视频编码技术研究的主要方向。基于上下文的二进制算术编码算法（CABAC）是H．264中一种能适应信号统计特性的变化，容易达到渐进性能的高效率的熵编码算法。提出了基于CAB-AC的二阶二进制算术编码算法（2-CABAC），把待编码比特流binstring转换成theta string，通过对theta string进行编码提高对bin string的压缩比。给出了2-CABAC的原理、设计方法和程序流程。测试结果表明，与CABAC相比较，2-CABAC明显提高了压缩比。最后，对转换函数Phi的设计进行了讨论。     

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%.     

H.265/HEVC中基于R-λ模型码率控制的优化算法

在H.265/HEVC基于R-λ模型码率控制算法中,为了提高最大编码单元（LCU）的比特分配的效果以及参数（α、β）更新的精度,提出一种码率控制优化算法。该算法主要是利用当前最大编码单元原始比特进行比特分配,以及利用编码失真度对参数（α、β）更新。实验结果表明,在恒定比特率情况下,相对于HM13.0码率控制算法三分量峰值信噪比（PSNR）增益至少提高0.76 dB,编码传输比特每帧消耗比特至少降低0.46%,编码时间至少减少0.54%。     

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。     

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。     

H.264帧内4×4块预测模式选择快速算法研究

在H．264视频编码过程中，编码时间受诸多因素的影响，如帧间／帧内模式选择、运动估计（ME）、率失真优化（RDO）等。为了以较快速度和较好质量进行编码，针对H．264帧内模式选择，提出了一种适用于H．264帧内4×4块预测的模式选择快速算法。该算法利用帧内4×4块最优预测模式与和它相邻的预测模式之间率失真代价（RDCost）的高相关性，以及绝对变换误差和（SATD）与率失真（RD）性能之间的强相关性，有效地跳过一些不太可能的预测模式，从而使帧内4×4块模式选择过程只需进行4次率失真代价计算即可。实验结果显示，该算法在编码性能和编码速度之间取得了很好的折衷。     

一种基于快速模式选择的H.264跳帧转码算法的研究

为使视频数据适应异构网络和不同终端设备,基于最新视频编码标准H.264的跳帧转码技术成为当前的研究热点。针对在H.264跳帧转码过程中,对所有帧间候选模式进行运动估计而耗费巨大计算资源等问题,在分析相邻帧对应宏块编码特性的基础上,提出一种基于宏块时域相关性的快速模式选择算法。该算法首先统计不同特性视频序列相邻帧对应宏块编码模式的相关性;选取相关性高的模式作为编码模式可选集合,以减少模式选择遍历数目;在对当前宏块进行编码时,根据前一帧对应宏块的模式从上述集合中选取模式进行遍历,以实现率失真优化算法的提前终止。实验结果表明,该算法在控制比特率增长4%的情况下,缩减编码时间近25%,说明算法在保证视频图像具有较好质量的前提下,能够有效降低算法的时间复杂度。     

H.264/AVC帧内4×4块预测模式选择算法的研究

在分析H.264帧内预测技术的基础上,提出了一种快速的帧内4×4块预测模式选择算法.该算法计算当前4×4块与空间/时间相邻4×4块之间的相似程度,判断是否跳过其模式选择过程;对未跳过的4×4块,根据变换系数的绝对差值和(SATD)信息及空间/时间相关性,排除一些可能性小的预测模式.实验表明,与JM10.2相比,对于IIII及IPPP编码结构:编码时间平均减少了44.07%和20.49%,码率和Y分量的信号噪声比(SNRY)基本不变.     

可分级视频编码空域增强层的快速帧间模式选择算法

针对可分级视频编码(SVC)技术中层间残差预测(ILRP)大大增加了编码复杂度的问题,提出一种快速算法。带残差的帧间预测和不带残差的帧间预测都采用全搜索的预测算法,编码复杂度很大,所提算法分析了增强层带残差的帧间预测和不带残差的帧间预测之间的率失真代价(RDCost)差异,动态判定增强层是否需要采用层间残差预测以减少层间残差预测过程;同时依据层间预测模式相关性,利用基本层最优帧间预测模式指导增强层最优帧间预测模式的选择过程,进一步节省编码时间。实验结果表明,与参考模型JSVM中的算法相比,改进的快速算法在编码质量降低小于0.01dB,码率提高不大于3%的前提下,可节省平均编码时间50%左右,有效地降低了编码复杂度,对于编码器的优化方面有理论参考价值和实际应用意义。     

均值与矢量量化复合快速图像编码算法

矢量量化是一种有效的数据压缩技术,由于其算法简单,具有较高的压缩率,因而被广泛应用于数据压缩编码领域。通过对图像块灰度特征的研究,根据图像的平滑与否,提出了对图像进行均值和矢量量化复合编码算法,该算法对平滑图像块采用均值编码,对非平滑块采用矢量量化编码。这不仅节省了平滑码字的存储空间,提高了码书存储效率,并且编码速度大大提高。同时采用码字旋转反色（2R）压缩算法将码书的存储容量减少到1/8,并结合最近邻块扩展搜索算法（EBNNS）对搜索算法进行优化。在保证图像画质的前提下,整个系统的图像编码速度比全搜索的普通矢量量化平均提高约7.7倍。     

基于率失真特性的视频编码优化算法

率失真(R-D)优化是视频编码器中一项关键技术,然而当前广泛采用的独立率失真优化远未达到全局最优性能.为了进一步提升高效视频编码(HEVC)的压缩性能,提出了一种结合率失真依赖性和率失真特性的二次编码优化算法.首先,采用原始HEVC的方法对当前帧进行第一次编码,从而得到当前帧消耗的比特数和每个编码树(CTU)单元的率失...     

H.26L视频编码算法性能分析

H.2 6 L 是新一代的视频编码标准 .同现有的视频编码标准相比 ,新标准具有更高的编码效率和图象质量 ,在容错能力和网络适应性方面也有新的特点 .采用 Bjntegaard提出的性能评估方法比较了 H.2 6 L 和 H.2 6 3的编码性能差异 ;在此基础上 ,用标准图象序列对 H.2 6 L 独有的几种编码技术进行了仿真 ,定量分析了它们对提高编码性能的贡献 ,这对算法的进一步改进和优化具有很高的参考价值 .     

A Very Low Bit Rate Video Coding Combined with Fast Adaptive Block Size Motion Estimation and Nonuniform Scalar Quantization Multiwavelet Transform

We describe a very low bit rate video coding framework in which motion correlation between successive video frames is exploited in the multiwavelet transform domain. Some complicated techniques, such as spatial prediction in intra coding, adaptive block size motion estimation, more than one previous frames for prediction in inter frames, and content adaptive binary arithmetic coding (CABAC) are used in H.26L standard. The testing results show that H.26L can greatly outperform MPEG-4 ASP in both PSNR and visual quality. However, the encoding of H.26L costs too much time for it is complex to use fast motion search in adaptive block size motion estimation, and CABAC needs much time to generate the code list for entropy coding. Whereas, only four types of symbol are generated after zero tree wavelet coding so that the entropy coding can cost less time than CABAC. Moreover, if we select 8× 8 sized block as a basic mode, which can be united into the large size mode if neighbored 8× 8 sized blocks have same reference frame and motion vector, then the fast motion estimation can be feasible. Accordingly, a fast motion search algorithm, multiwavelet transform, and a novel adaptive quantization schemer are applied to the proposed coding frame. Experimental results reveal 0.2–0.5 dB increase in coded PSNR at low bit rates over the state-of-the-art H.26L recommendation, and similar improvements over MPEG-4 at high bit rates, with a considerable improvement in subjective reconstruction quality, while simultaneously supporting a scalable representation.Jiazhong Chen was born in 1970. He received the M.S. degree in computation mathematics in 1999 and Ph.D. degree in computer system architecture in 2003 from HUST. He is now a lecturer at School of Computer science and technology of HUST. His main research interests include signal processing and wavelet analysis, image and video coding.Jingli Zhou was born in 1946. She received the B.E. degree in 1969. She is a Professor and doctor advisor at university of science and technology. She had been a visiting scholar in USA from 1995 to 1996 and has been honor of the State Department Special Allowance since 1999. Her main field of research: computer network and multimedia signal processing.Shengsheng Yu was born in 1944. Received the B.E. degree in 1967. He is a Professor and doctor advisor at university of science and technology. He had been a visiting scholar in west Germany from 1982 to 1983. His main field of research: computer network and storage, discrete signal processing and communication.Jun Xu was born in 1981. He received the B.S. degree from HUST, Wuhan, P. R. China, in 2003. He is now pursuing his M.S. degree in the School of Computer Science and Technology of HUST. His research interests are wavelet analysis, image compression and video processing and communications.     

结合帧率变换与HEVC标准的新型视频压缩编码算法

相比于之前主流的H.264视频压缩编码标准,HEVC在保证重建视频质量相同的前提下,可以将码率降低近50%,节省了传输所需的带宽.即便如此,由于一些特定的网络带宽限制,为继续改善HEVC视频编码性能,进一步提升对视频的压缩效率仍然是当前研究的热点.本文提出一种HEVC标准编码与帧率变换方法相结合的新型的视频压缩编码算法,首先在编码端,提出一种自适应抽帧方法,降低原视频帧率,减少所需传输数据量,对低帧率视频进行编解码;在解码端,结合从HEVC传输码流中提取的运动信息以及针对HEVC编码特定的视频帧的分块模式信息等,对丢失帧运动信息进行估计;最后,通过本文提出的改进基于块覆盖双向运动补偿插帧方法对视频进行恢复重建.实验结果证实了本文所提算法的有效性.     

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。     

一种无链表零树熵编码算法及其FPGA实现

传统熵编码算法复杂度高,且硬件实现较难。为此,提出一种易于FPGA硬件实现的无链表零树图像编码改进算法,该算法结合LZC和SPIHT算法的特点,增加了对孙子节点的判断,克服SPIHT算法中内存消耗大、复杂度高以及LZC算法中图像重建质量下降等缺点。采用该算法的编码器在对任意尺寸图像进行5层小波变换时,所需缓存固定为1 536 bit,远小于SPIHT算法。在相同比特率的情况下,图像重建质量PSRN值比LZC算法平均提高约0.7 dB。在Xilinx Virtex4 LX100硬件平台上进行实验,结果表明,当时钟频率为100 MHz、压缩率为1/40时,该算法处理1 600×1 200×24 bit图像的速度可达20 f/s。     

使用动态模型的UMHexagonS算法优化

H.264取得了很好的编码效率,但是也具有很高的计算复杂度。对H.264中的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法（UMHexagonS）进行了优化,分别对提前终止阈值、搜索窗口大小以及搜索模式提出了3种动态模型,提高了算法的自适应性。对六种不同运动程度的视频序列进行了测试,实验结果表明,优化后的算法相对于原来的UMHexagonS算法平均减少了21.67%的编码时间以及47.49%的运动估计时间,同时只有0.02的峰值信噪比下降以及1.69%的比特率增加。     

HEVC快速帧内模式决策算法

在高效视频编码(HEVC)标准中,为降低编码单元和预测单元算法的计算复杂度,提出一种基于编码单元纹理和预测单元模式决策的快速帧内预测算法。通过统计编码单元的纹理复杂度,分析编码单元纹理的相关性,设定合理的纹理阈值,快速地决策当前编码单元的大小。改进预测单元模式决策算法,利用三步搜索方法,减少候选模式数量和帧内模式预测时间。算法结合了编码单元和预测单元的特点,仿真结果表明,与HEVC参考软件HM8.0相比,在增加较少码率,降低较少峰值信噪比的情况下,该算法的编码时间平均缩减40.9%,降低了编码复杂度。     

High-performance JPEG 2000 encoder with rate-distortion optimization

An 81 MSamples/s JPEG 2000 single-chip encoder is implemented on 5.5 mm/sup 2/ area using 0.25-/spl mu/m CMOS technology. This IC can losslessly encode HDTV 720p resolution at 30 frames/s in real time. Three techniques are adopted: line-based discrete wavelet transform, parallel embedded block coding, and precompression rate-distortion optimization. The line-based discrete wavelet transform achieves the minimum external memory access, while the internal memory is reduced by a proper memory access scheme. The parallel embedded block coding increases the throughput and reduces the memory bandwidth with similar hardware cost comparing to conventional architectures. By accurately estimating bit rates, the precompression rate-distortion optimization reduces the required computational power and processing time of the embedded block coding since the code-blocks are truncated before compression. Experimental results show that this encoder has the highest throughput with the smallest area compared with other designs in the literature.