基于全局和局部残差复杂度的帧间模式选择

针对H.264/AVC传统帧间模式选择算法的高复杂度,提出了一种适合各种视频分辨率格式的快速帧间模式选择算法.该算法基于全局残差复杂度(General residual complexity,GRC)和局部残差复杂度(Local residual complexity,LRC),通过GRC与QP来近似计算一个阈值,然后通过对局部残差复杂度跟该阈值比较来决定宏块的活跃度,再根据宏块的活跃度选出候选的帧间模式,由此进行率失真优化(Rate-distortion Optimization,RDO)计算,从而减少了不必要帧间模式的RDO计算,取得了较高的编码效率.实验结果表明,与JM18.4默认的帧间模式选择算法相比,该算法在峰值信噪比和码率基本不变的前提下,可以平均减少大约60%的帧间编码时间.     

AVS-M基于统计方法的快速帧内预测模式选择

AVS-M是中国自主制订的数字音视频编码系列标准（AVS）中的移动视频编码标准.针对AVS-M帧内预测多预测块模式的特点,提出新的AVS-M基于统计方法的快速帧内预测模式选择.它利用相邻块的预测模式找寻最可能模式,选定该模式并计算为最佳预测模式的概率.通过统计运算,就可得到在某种预测模式下的最佳预测模式概率的大小顺序.该方法可以提前终止帧预测从而减少了计算量.仿真结果表明在不影响峰峰比特率的前提下能有效提高编码速度.     

基于H.264帧内模式快速选择算法

H．264采用RDO技术选择帧内预测模式以进一步提高编码的效率,但同时大幅度增加了预测的复杂度．本文提出一种快速帧内模式选择算法,该算法首先依据图像的纹理特征从9种Intra-4×4的预测模式中选出4种备选模式,然后再根据SATD的特征以及相邻块的预测模式之间的相关性,选出最佳预测模式,从而有效减少预测模式,避免了不必要的RD_Cost计算．实验证明,该算法提高编码时间效率约为35%,而峰值信噪比的减少很小．     

H.264/AVC快速帧间模式选择算法

提出了一种针对H.264的快速帧间模式选择算法。该算法从三个方面提高编码效率:SKIP模式提前判决;引入视频分割算法分离前景和背景,确定候选模式;提出了快速帧内模式选择方法。该算法避免了不必要的运动估计和率失真代价(RDO)的计算,节省了编码时间,同时保证了编码质量。     

帧内预测的模式选择快速算法研究及其实现

简要分析了H.264/AVC中的帧内预测模式选择,研究了基于边缘方向信息的模式选择快速算法.通过Sobel算子获得图像的边缘方向信息,并以此为依据确定相应的最优、次优预测模式,有效的减少了候选模式数.另外,在率失真模式选择过程中充分考虑算法的并行效能,减少了冗余计算.仿真结果表明,该方法可以有效的降低帧内预测计算开销,提高编码效率.     

基于Cauchy分布的二次RDO编码码率控制算法

为提高码率控制精度和图像质量,通过基于Cauchy分布源模型的率失真分析,得出了精确的码率(RQ)模型和失真(DQ)模型,在此基础上提出了一种低码率下的宏块层码率控制算法.该算法在宏块层上利用新的RQ模型计算量化参数,并采用率失真优化技术(RDO)对部分宏块进行二次编码,从而进一步优化选择编码模式,提高了编码效率.实验结果表明,与H.264参考软件JM 8.6中采用的码率控制算法相比,该算法得到的平均峰值信噪比最大提高了0.81 dB,而且能显著降低比特数估计偏差,更准确地进行码率控制.     

AVS整数DCT变换和量化方法的设计和实现

AVS是我国具备自主知识产权的第二代信源编码标准.为了避免使用其他国际信源编码标准的专利技术,需要新的变换和量化方法.通过对H.264/JVC国际标准中的变换和量化方法的研究,提出一种适用于AVS的整数DCT变换和量化方法.它采用较低复杂度的4×4整数变换矩阵,计算简单,只需加法和移位操作,编码效率较高.     

一种基于H.264/AVC的多参考帧快速选择算法

最新的视频编码标准H.264/AVC采用了多参考帧运动估计来提高编码效率,增加的计算量与参考帧数目成正比。实际中,多参考帧对编码效率的提高并不完全依赖参考帧数目,而是与序列特征有关。为避免搜索多余的参考帧,提出一种参考帧选择算法来快速确定当前宏块所需的参考帧。该算法利用序列的纹理特征来判定可能的参考帧数目,然后再根据帧间运动信息和RDO(Rate DistortionOptimization)的单调性进一步确定16×16,8×8和4×4模式的最佳参考帧,其它模式可根据与这3种模式的参考帧选择相关性来自适应确定可能选中的参考帧。实验结果表明,这种算法在保持码率和信噪比几乎不变的同时,能够节省约30%的编码时间。     

带有模式选择的快速运动估计算法

为了减少视频编码标准H.264运动估计模块的计算复杂度，提出了一种带有模式选择的快速运动估计算法.基于编码块模式最终选择结果的统计分析，讨论了图像特征与模式选择之间的关系，得出大块模式选择的比例远高于小块模式.采用运动估计块匹配过程中得到的中间结果绝对值误差和（SAD）与运动矢量，分别给出了三条模式选择准则.将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码块模式判断，再进行选中块匹配搜索过程.实验结果表明，与全搜索算法相比，该算法平均搜索时间明显减少，同时保持了非常近似的解码图像质量和编码码率，保持了多模式运动估计的优点.     

H.264的帧间/帧内预测模式快速选择算法

多模式运动估计使H.264比其它视频编码算法具有更高的编码效率,但同时也使计算复杂度明显提升.如果能在搜索进行之前先对模式进行筛选,除去不适用的模式,就可以减少不必要计算,大大提高运动估计的运算速度.通过分析各编码模式的特点和最佳模式分布规律,提出了帧间/帧内预测模式快速选择算法.按照从帧间模式到帧内模式、从大尺寸划分到小尺寸划分的模式选择顺序准则,基于最优匹配的检测来进行帧间/帧内模式的快速选择,略过不可能进一步降低率失真代价的模式,以降低编码过程的计算复杂度,从而提高编码速度.实验结果表明,该模式与全模式搜索相比,在图像质量和码率有少量变化的前提下,编码速度显著提高.     

Dynamic Reconfigurable Structure with Rate Distortion Optimization

基于率失真优化的动态可重构结构

蒋林¹，张雪婷²，山蕊²，谢晓燕³，刘新闯²，贺飞龙³

（1.西安科技大学 集成电路设计实验室，西安 710054；

2.西安邮电大学 电子工程学院，西安 710121；

3.西安邮电大学 计算机学院，西安 710121）

摘要：

高效视频编码（High Efficiency Video Coding，HEVC）中的率失真优化（The Rate Distortion Optimization，RDO）算法具有许多的迭代和大量的计算，为减少计算时间满足不同规模RDO算法快速切换的需求。提出一种RDO动态可重构结构。首先，通过H树型配置网络（H-tree Configurable Network，HCN）加载量化参数（Quantization Parameter，QP）和比特率值，并实时检测阵列的执行状态。当检测到RDO算法的重构请求时，下发相应的配置信息。这种硬件自适应的自重构实现方法提高了硬件的灵活性和利用率。实验结果表明：当配置网路的控制位宽度仅增加31.25％时，可控处理单元的数量增加了32倍，执行周期比同类型设计降低了50％。与其他RDO实现方法相比，在基于配置网络的可重配置阵列上实现的RDO算法的平均工作频率增加了12.5％，面积减少了56.4％。

关键词：动态可重构；速率失真优化；类似霍夫曼编码；上下文切换；视频处理

     

面向H.264的码率控制优化算法

基于视频图像编码前的参数信息和I帧图像复杂度的特征量分析,建立算法模型,提出了精确预测初始量化参数(IQPP)算法,该算法可准确预测初始量化参数. 实验结果表明,在低比特率视频应用中,IQPP算法对于视频图像的码率控制精度和率失真优化效果较以往方法有明显提高,而且可以获得较高的平均峰值信噪比（PSNR）值和稳定的重建图像质量.     

决策树学习算法在交通方式选择模型中的应用

主要阐述了决策树学习算法在交通方式选择模型中的应用.在基本决策树的基础上,使用随机森林组合学习算法来建立交通方式选择模型,以Bagging预测方法和CART算法为主,以随机特征选择和"投票"方法为辅,并相互融合,结合具体实例详细介绍该模型的建立,从数据的选择到整个森林中树的数目和每个结点处抽取的候选属性的个数调整,并对模型进行了相应的评估.实验结果表明,随机森林预测精度高,且对噪声数据具有较强的稳健性,采用决策树学习算法得出的规则在交通方式选择的分析中具有较好的实用价值.     

基于自适应预选的快速帧间模式选择算法

针对率失真性能和算法复杂度约束,提出基于偏移量自适应模式预选的高效帧间模式选择算法.计算所有可能模式率失真优化关闭判据下的编码代价,对代价进行自适应偏移量调整.基于调整后的代价进行模式预选,选择几种性能可能较优的候选模式,对这些模式进行率失真优化模式选择.由于该算法采用统计分析建模方法,自适应地确定偏移量参数,显著提高了模式预选准确率,较好地平衡了复杂度和算法性能.针对典型视频测试序列进行算法验证.实验表明,与完全率失真优化模式选择算法相比,该算法的复杂度大大降低,视频质量仅存在轻微退化.     

一种新的基于水声信道双模盲均衡算法

提出一种蜂窝型（非正方形）16APK调制算法和新的基于蜂窝型判决区域的双模式盲均衡算法（DHDRA）. 对典型的浅海水声信道进行的仿真结果表明,基于蜂窝型16APK的调制算法比基于正方形16QAM的常数模盲均衡算法（CMA）更具抗干扰能力,收敛速度更快;基于蜂窝型判决区域的双模式盲均衡算法在收敛速度和稳态误差方面均优于基于正方形环判决区域的双模式算法,对于提高水下通信质量,降低码间干扰具有一定的研究价值.     

一种多步骤多分支H.264帧内预测模式选择算法

提出了一种用于H.264/AVC编码的多步骤多分支快速帧内模式选择算法。该算法首先利用整数DCT域的频率分布特点有效减少了候选预测模式的数量,然后使用经过改进的率失真优化模型和H.264原有模型有选择地处理上述模式,并得到最优模式。通过实验发现在图像峰值信噪比(PSNR)和编码比特率基本不变的情况下,编码时间降低到了原来的1/6~1/3,从而达到了降低计算复杂度和提高编码效率的目的。     

基于帧内快速选择的视频压缩算法研究

随着多媒体技术的飞速发展,许多应用领域对数字视频图像的压缩提出了更高的要求,快速、高效的压缩算法是解决这一问题的关键.H.264标准的出现解决了高效的问题,但是其压缩速度远远不能达到实时的要求.本文深入研究了H.264的帧内预测模式及帧内快速选择算法,提出了一种基于阈值和相邻块预测方向相关性的帧内预测快速选择算法.实验结果显示,本算法在峰值信噪比降低不超过0.03dB,码率增加不足1%的情况下,平均节约了约22.67%的编码时间,同时编码后的图像主观质量基本没有变化.     

H.264中帧内预测模式选择算法的研究

H.264标准中的帧内预测模式在带来高效的压缩编码性能的同时,也带来了极大的运算量。针对这种情况,在对现有的优化思想进行研究的基础上,提出一种新算法,通过对各种预测模式的方向性进行分析,利用相邻模式之间的相关性,跳过一些小概率模式,从而降低模式选择的复杂度。通过仿真实验,对两种算法的编码时间、比特率以及PSNR进行了比较。实验结果表明,在采用新的模式选择算法后,运算复杂度大大降低,极大地减少了编码时间,有效地提高了视频压缩编码效率。