复杂度可调的帧内预测模式选择策略

为实现复杂度可调的视频图像帧内预测方式,提出了一种预测模式选择策略,结合统计特性和图像相关性,自适应控制计算复杂度.实验结果表明,该策略实现了计算复杂度的可调性以匹配计算资源,同时基本保持与全模式搜索方法相当的编码效率.     

基于块参考像素特征的快速帧内预测模式选择新算法

帧内预测是H.264采用的一种编码新技术。与以前的编码标准相比,H.264编码性能有了很大的提高,但同时编码复杂度和计算量也明显增加。该文研究了提高H.264编码速度的途径,着重分析了帧内预测模式快速选择的问题。经过分析发现,4×4亮度块的参考像素亮度值通常具有相似性,对应地,4×4亮度块的9种预测模式所得的预测结果也是相近的。根据4×4亮度块参考像素的这一特征,该文提出了一种基于4×4亮度块参考像素特征的快速帧内预测模式选择算法。实验结果说明了该文算法的有效性,与H.264编码器JM92相比,该算法的计算量减少了46%,而编码质量、PSNR和输出码率保持基本不变。     

基于时空预测的H.264快速帧内预测模式选择算法

提出了一种基于时空预测的H.264快速帧内预测模式选择算法,算法充分利用视频序列中的空域和时域上的相关性,通过构建空域和时域的最佳帧内模式概率直方图来改进Pan等人提出的基于边缘方向直方图的帧内快速模式选择算法.实验结果表明,基于时空预测的H.264快速帧内预测模式选择算法在保持基本相同的编码图像质量和输出码率的同时,可显著减少编码时间,显著提升H.264的编码性能.     

AVS2帧内预测模式快速选择算法

AVS2是我国新一代具有自主知识产权的视频编码标准,相比于同代国际标准HEVC在压缩效率上基本相当,而比上一代国标AVS在压缩效率上提升了一倍左右.然而随着压缩效率的大幅度提升,其编码复杂度也急剧增加,例如复杂的块划分,更多的预测模式等.为提升编码速度,使其适用于实时应用,提出一种快速帧内模式选择的算法,一方面通过对各帧内模式的利用率分析,避免了RMD(Rough Mode Decision)野蛮遍历各种模式;另一方面,通过先验知识构成终止RDO(Rate-Distortion Optimized)条件,且根据纹理估计进一步优化其终止条件,可有效提高RDO的效率.实验结果表明,在图像质量几乎不下降的前提下,优化后的RMD模式命中率高达98％,全Ⅰ帧编码BD-Rate大约增加0.96％,而编码时间节省了约34％,大幅提升了AVS2帧内编码的速度.     

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。     

应用模糊隶属度的H.264帧内预测模式快速选择

H.264中采用的率失真优化技术虽然提高了编码效率,但也使计算复杂度增加,影响编码的实时实现。针对这一问题,通过分析H.264中计算复杂度较高的帧内预测模式选择部分,提出一种新的帧内预测模式选择算法。根据模糊隶属度函数预先判断宏块类型,从Intra_4×4和Intra_16×16两种预测模式中选择一种,并通过判断4×4块的纹理方向,减少候选预测模式的数量。实验结果表明,在保持图像性能和码率基本不变的情况下,该算法能有效提高H.264的编码速度,有利于实时应用。     

一种复杂度可分级的帧内预测方法

提出了一种复杂度可分级的帧内预测方法.利用相邻图像块纹理的相关性,选择概率大的部分预测模式对当前图像块进行处理,实现帧内预测复杂度的初步分级;然后根据复杂度冗余的大小,选择更多的预测模式进行处理,实现复杂度的精细分级.实验表明:本文方法不需要额外开销,可实现帧内预测复杂度的任意分级.     

HEVC帧内彩色边缘检测快速模式选择算法

高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)相较于H.264/AVC,帧内预测模式有35种,编码性能得到提高的同时也引起了算法复杂度的增加,本文提出了一种基于Canny彩色算子的快速帧内预测模式选择算法。该算法基于图像物理边缘的梯度方向提前分析预测块（Prediction Unites,PU）的方向,预先确定帧内预测的模式,避免算法遍历35种帧内预测模式。实验结果表明,该算法能够有效地降低帧内编码的复杂度,算法编码时间平均减少23.36%而仅损失0.69%的BD-Rate,且率失真性能良好。     

利用纹理结构的HEVC快速帧内模式选择算法

高性能视频编码（HEVC）是刚确立的最新一代的视频编码标准。对于帧内编码,HEVC最大的特点是采用了从64×64至8×8的编码单元划分和35种帧内预测模式,HEVC通过遍历所有的分块和帧内预测模式,选取最优的预测方式,这种帧内预测方式在提高预测精度的同时也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低帧内预测的计算复杂度,HM2.0版以上的HEVC测试软件采用一种基于两步预测的快速帧内模式选择算法。在此基础上本文首先提出了一种基于纹理方向的快速粗选方案,减少参与计算的粗选模式数,进而提出基于结构相关的决策方法,利用同质图像区域的纹理相似性,减少参与率失真代价函数计算的候选模式数量,进一步降低了帧内预测计算复杂度。实验结果表明,本文所提出的快速算法,在保持编码质量基本不变的条件下,可以使基于两步预测的快速帧内模式选择时间缩短25%。      

Intra‐Mixture Prediction Mode and Enhanced Most Probable Mode Estimation for Intra Coding

We present intra‐mixture prediction (IMP) mode for intra prediction and an enhanced estimation method for most probable mode (MPM). IMP mode supports more flexibility in intra prediction by mixing 4…4 blocks and 8…8 blocks in one macroblock, while the enhanced MPM estimation extends the number of referenced neighboring blocks and efficiently uses their prediction modes depending on their positions. Simulation results show that the combination of both proposed methods provides a bit reduction in the Bjøntegaard delta bitrate by an average of 2.56% compared to H.264/AVC.     

一种H.264/AVC帧内预测模式的快速选择算法

H.264/AVC帧内预测技术采用率失真优化策略进行最优化编码模式选择,提高了I帧的编码效率,但同时也提高了计算复杂度。本文提出了一种帧内预测模式的快速选择算法,基于亮度块的方向特性,通过一些复杂度不大的计算,选择少数几个可能性较大的预测模式进行率失真代价计算,得到最佳亮度预测模式,并以 计算代替率失真代价计算选择最佳色度预测模式,降低了计算复杂度,提高了编码速度。实验结果表明,本文提出的算法在保证图像质量的同时,编码时间平均降低了48%,而码率增加很小。     

基于零系数块和快速MPPM的快速AVS帧内预测算法

针对AVS帧内预测编码模式的选择和流程相对复杂的问题,提出了一种快速AVS帧内预测算法。该算法先判断当前子块是否为零系数块,进而决定下一步操作是进行最佳候选模式筛选还是直接编码cbp,避免对零系数块进行变换等帧内编码的复杂操作。对于非零系数块,通过快速算法筛选出最佳候选模式也很大程度提高了编码效率,从理论上排除了至少40%不可能的预测模式。实验验证在IPPP帧格式下,PSNR下降控制在0.2dB内,平均比特数增加少于2%,编码时间至少减少31%。     

结合内容特性与纹理类型的HEVC-SCC帧内预测快速算法

本文提出了一种结合内容特性与纹理类型的HEVC-SCC帧内预测快速算法。利用自然内容和屏幕内容视频DCT变换后系数能量分布不同的特点,结合当前预测单元（Prediction Unit, PU）梯度信息,将编码树单元（Coding Tree Unit, CTU）分成自然内容CTU,简单屏幕内容CTU和复杂屏幕内容CTU。对于自然内容CTU,选择35种传统帧内模式作为候选模式,跳过帧内块复制（Intra Block Copy, IBC）和调色板（Palette mode, PLT）模式;对于简单屏幕内容CTU,选择DC,PLANAR,水平和垂直模式作为候选模式,跳过IBC和PLT模式;对于复杂屏幕内容CTU,选择IBC和PLT模式,跳过其他候选模式。实验结果表明,在全I帧条件下,该算法相较于SCM-8.3可以节省38.55%的编码时间,大幅度降低了编码复杂度的同时只增加了1.82%的码率。      

H.264中的一种快速帧内预测判决算法

利用SATD特征和图像空间相关性提出一种快速预测算法,避免了不必要的率失真计算,从而大大减少了复杂度.试验表明,该算法与JM86的原算法相比大大地节省了编码时间,而图像质量和输出码率基本不变.     

一种新的H.264/AVC帧内模式快速选择算法

利用改进的模糊积分准则提前对宏块的类型进行判定,实现Intra_4×4和Intra_16×16模式的快速选择,对于Intra_4×4模式,采用改进的平方梯度法估计块的纹理方向,从而排除可能性小的预测模式,提高帧内编码速度.试验表明该算法在基本保持编码性能的同时,可显著降低帧内预测的复杂度.     

基于RDO和SSIM的AVS帧内模式选择算法

AVS帧内模式选择算法中,常采用率失真优化(RDO)方法作为最后模式选择的代价函数来对帧内的5种预测模式进行选择.虽然该方法可以选出相较绝对误差和(SAD)方法更优的预测模式,但是仍不能很好地满足人眼视觉系统的主观性.结构相似度(SSIM)作为一种新的图像质量评价方法,不仅算法简单且包含符合人眼视觉感知的结构信息,故更优于传统的PSNR等评价方法.对原有帧内模式选择算法进行改进,将SSIM和RDO结合在一起共同作为帧内模式选择的代价函数.实验结果表明,该新的模式选择算法获得了更好的编码质量和更高的编码效率.     

基于时域相关性的HEVC快速帧内预测算法

根据视频序列时域相关性强的特性,提出了一种基于时域的HEVC快速帧内预测算法。在帧间预测中,通过在参考帧中运动搜索找到当前预测单元(PU)的帧间最佳匹配块,当搜索当前PU的帧内预测模式时,把帧间最匹配参考块遍历帧内模式时的最佳帧内模式,当作当前PU进行帧内预测时的最佳帧内模式,以达到减少帧内预测模式数量,降低计算复杂度的目的。实验结果表明,在码率和图像质量基本不变的情况下,提出的算法将HEVC帧内预测时间平均减少了33.79%。