结合深度信息的多视点视频编码快速模式选择算法

多视点视频加深度(MVD,multi-view video plus depth)的编码格式包含多个纹理视频序列及其对应的深度图,深度图与对应的纹理视频具有相似的边缘信息。传统的编码模式不考虑两者的联系,单独编码导致复杂度高、编码时间过长。因此,合理利用深度图与纹理图的相似性进行编码,可以有效降低编码复杂度,同时应该确保编码质量不受影响。本文利用深度图的这一特点辅助纹理视频的编码,提出一种帧间快速模式选择算法,充分利用深度图与纹理图之间的相似性,建立一种联合复杂度模型,根据模型得到每个宏块的复杂度。对于复杂度低的宏块,在计算率失真代价之前跳过编码中一些不必要的模式,从而降低编码复杂度。实验表明,本文提出的快速模式选择算法,在保证率失真性能基本不变的情况下,能减少60.57%的编码复杂度,并最高能减少80.64%的编码时间。     

基于感知的多视点视频编码宏块模式选择快速算法

多视点视频编码(MVC)采取可变块模式选择技术和 多参考帧技术显著提高了编码的压缩效率,但同时带来了巨大的 编码计算复杂度。为了降低MVC的计算复杂度,提出基于感知的快速MVC宏块模式选择 算法。基于人眼视觉感知的特点,利用视觉恰可察觉失真(JND)的概念建立MVC宏块的最优模 式和JND的联系,并利用该联系确定早期结束最优宏块模式选择过程的阈值,根据当前编码 宏块的JND与阈值的 关系自适应地减少每个编码宏块的模式搜索次数,进而减少MVC的方向搜索和参考帧搜索的 次数,以降 低编码的复杂度,提高MVC速度。实验结果显示,对于不同运动特性、内容、纹理信息、相 机间距和图像 尺寸的测试序列,提出的快速算法在率失真性能几乎不变的情况下平均节约76.00% 编码时间。     

适用于H.264的快速模式选择算法

多模式运动估计使H.264比其他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。提出了一种新的适用于H.264的快速模式选择算法。此算法提前对块的细节程度和纹理方向进行分析,根据块细节程度缩小模式选择的范围,并根据块纹理方向对模式进行进一步筛选,从而大大提高了模式搜索速度,将性能损失控制在可以忽略的范围内。仿真及实验的结果证明了本算法的有效性。     

H.264帧内预测模式快速判定算法研究

帧内预测作为H.264中提高编码效率的重要部分,其采用了率失真优化技术（RDO）进行预测模式的选择,但同时编码复杂度和计算量也明显增加.为此,提出一种快速判定算法.该算法利用区域图像的质心坐标对区域图像的平坦性和方向性进行判断,算法通过判断宏块的平坦性提前选定块大小,根据4×4块的纹理方向,确定预测模式集,降低算法复杂度.实验结果表明,与H.264标准参考编解码器JM8.6相比,所提算法编码时间节省50％以上,峰值信噪比和码率变化不大.     

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.     

基于相邻宏块率失真代价的JMVC快速算法

为了降低JMVC(Joint Multiview Video Coding联合多视点视频编码)编码复杂度,提出一种根据前一编码宏块参考方向和率失真代价,提前终止JMVC模式选择的算法。该算法首先获取前一宏块的率失真代价和参考方向,随后根据前一宏块参考方向为当前宏块的搜索设定一个率失真代价门限,最后利用此门限实现提前终止。实验结果显示,相比于JMVC原始算法,本文算法的编码质量没有下降,而编码时间节省了34.86%~54.23%。算法可以在保证编码质量的前提下,有效地较低编码复杂度。     

基于相对运动和纹理走向的快速帧间选择算法

针对H.264基于率失真优化算法的模式选择的高复杂度,提出了一种快速帧间预测算法:利用下层模式相对上层模式的运动矢量误差和宏块纹理方向来确定帧间模式的块是否要细分以及如何划分。这种帧间快速算法降低了50%以上的时间复杂度,而视频质量没有明显的下降,码率的增长也微乎其微。     

低复杂度的多视点视频编码宏块模式决策算法

为了降低多视点视频编码(MVC)的计算复杂度,提出了一种基于全局-局部率失真代价的低复杂度宏块模式决策算法。首先根据宏块候选模式的块尺寸和率失真代价特点,将所有候选模式分为大尺寸模式(Skip/Direct、Inter16×16和Intra16×16)和小尺寸模式(Inter16×8、Inter8×16、Inter8×8、Intra8×8和Intra4×4);接着统计已编码帧中这两类宏块模式的平均率失真代价,并利用这些平均率失真代价计算当前帧宏块模式决策的全局率失真代价;最后利用得到的全局率失真代价,并结合当前宏块已估计模式的局部率失真代价和空间邻近宏块的模式信息提前终止模式决策,具体包括对大尺寸宏块模式进行提前判定以及对小尺寸候选模式进行逐级选择。实验结果表明:与MVC参考代码中的全搜索模式决策算法相比,本文算法在时域预测视点和视点域预测视点上分别节省了74%和82%的平均编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与现有模式决策快速算法相比,本文算法降低了更多的编码时间,并具有更好的编码率失真性能。     

适用于基本层的帧内快速编码算法

根据最新编码的特征,提出了一种适合于基本层的帧内快速编码方法。首先对每个宏块中的8×8的子块进行DCT变换,根据纹理复杂度进行块模式的选择,针对各个块模式采用不同的快速方向模式选择算法。根据各个块模式和纹理复杂度,采用不同的零块预先判决算法和及时终止策略。实验证明,该算法能够在保持恢复图像质量几乎不降的同时,速度能提高到2倍多。     

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。