H.264/AVC编码模式选择

H．264／AVC是最新的视频编码标准。与以前的视频标准相比编码模式更多，压缩效率更高，同时在编码模式的选择上也更复杂，计算量更大。编码时如何选择合适的编码模式对H.264／AVC的压缩性能和计算复杂度是非常关键的。本文讲述了JVT的参考软件是如何实现H．264／AVC编码模式选择。     

基于CUDA的H.264视频编码实现

H.264视频编码压缩比率高,但计算复杂度高,编码效率低。该文通过分析H.264编码器中各模块的编码性能,提出了基于CUDA编程模型的H.264视频编码并行框架实现方法,对H.264视频编码的各个关键模块进行CUDA实现,有效的提高了编码的速度。     

H．264／AVC中计算复杂度可调的快速模式选择算法

H．264／AVC视频编码标准采用多模式编码技术虽显著提高了编码效率，但由于该技术计算复杂度极高，因此为了降低计算复杂度，提出了一种计算复杂度可调的快速模式选择算法。该算法依据编码模式的特点和最佳模式分布规律，利用运动活性及已测试模式所得残差的量化系数来预测尚未测试模式的编码性能，并略过不必要测试的模式，通过选择恰当的阈值即可实现计算复杂度的调整。实验表明，与全模式选择算法相比，采用该算法编码速度可以提高2～4倍，而且重建质量和编码效率损失极小。     

H.264/AVC帧内4×4块快速帧内预测算法

H.264引入帧内预测并采用率失真优化（RDO）技术来选择最佳帧内预测模式,提高I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,提出了一种基于DCT变换的能量函数的快速帧内预测选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和基本保持编码效率的前提下降低了近一半的编码时间。     

基于双边信息的分布式视频压缩感知模型研究

针对传统视频编码技术计算量大和复杂度高的缺点,提出一种基于双边信息的分布式视频压缩感知算法。该算法将压缩感知技术与分布式视频编码技术相结合,把视频序列分为Key帧和CS帧,Key帧运用传统的帧内编码和解码,CS帧编码端运用压缩感知编码,解码端运用视频块内与视频块间的双边信息和梯度投影算法进行优化重构。通过双边信息的运动估计和压缩编码器的设计,实现基于双边信息的分布式视频压缩感知模型的构建。仿真结果表明该模型既可以实现高效编码,又可以实现复杂度由编码端向解码端转移,在较低的采样率下,提高视频的压缩能力和传输速度。     

形状编码技术研究进展

主要对各种形状编码技术的原理、特点、压缩效率、可分级传输及软硬件实现复杂度等方面进行总结归纳,为研究更好的形状编码方法提供了一些思路.     

H.264快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测技术提高了I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,根据预测模式算法的特征提出了一种基于像素边缘矢量方差及子块宏块映射关系的帧内预测模式快速选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和比特率大致不变的前提下,极大地降低了帧内预测编码的计算复杂度。     

基于JPEG2000的码率控制算法的研究

码率控制是JPEG2000编码的重要过程,其算法的优劣直接决定着整个编码效率的高低和压缩图像质量的好坏.针对JPEG2000标准建议的码率控制算法的计算复杂度高且占用存储空间大的问题,提出了对隔行扫描编码通道算法ACPI的一种改进算法,包括添加估计斜率值阶段、逆转扫描分辨率水平顺序,以及逆转同等级子带扫描的顺序.实验结果表明,该算法有效地减少了一JPEG2000的计算复杂度和存储量,提高了性能.     

基于多观测矢量和LDPCA的分布式视频编码

分布式视频编码与压缩感知技术都有助于将计算复杂度从编码端向解码端迁移,已有研究显示两者的结合可能提高分布式视频编码系统的性能.基于传统分布式视频编码框架,借助多观测矢量稀疏重建技术,设计了一种混合压缩感知和LDPCA的分布式视频编码系统.首先根据稀疏度对频带数据进行划分,再分模式进行编码表示,其中非零系数较多的低频频带使用LDPCA技术进行压缩;而对稀疏度较高的高频频带,使用多观测矢量的压缩感知技术以求进一步利用频带间的相关性.仿真结果表明,系统的性能优于LDPCA的变换域分布式视频编码系统.     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测并采用拉格朗日率失真优化(RDO)技术来选择最佳帧内预测模式,提高I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,根据帧内预测算法特征提出了一种基于像素方向相关性的帧内预测模式快速选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和比特率大致不变的前提下,极大地降低了帧内预测编码的计算复杂度。     

Scalable video coding using motion-compensated temporal filtering and intra-band wavelet based compression

Scalable video compression is a crucial task that allows for high flexibility of video streams to different networks in various applications. Current video coding techniques exploit temporal correlation using motion-compensated predictive or filtering approaches. Particularly, motion-compensated temporal filtering (MCTF) is a useful framework for scalable video compression schemes. In this paper, we propose a new scalable video coding method that combines open-loop motion-compensated prediction with an embedded intra-band wavelet based compression. Our major objective is to provide a wavelet based video coding system that circumvents the drawbacks of conventional closed-loop prediction systems, without sacrificing compression performance. To improve the coding efficiency, we adaptively weight the target bitrate according to the temporal frame position in the temporal pyramid. Comparisons with state-of-the-art scalable video coding solutions confirm an overall coding efficiency gain of the proposed method specially at high bitrates.     

基于精细可扩展编码的多视角视频编码研究

多视角视频几倍于目前普通视频的数据量,如果不采用有效的压缩编码技术,其有效的传输和存储将是不可能的,也成为制约多视角视频广泛应用的瓶颈．因此,进行高性能多视角视频编码技术的研究是十分必要的．尤其是随着网络的发展,能提供交互的多视角视频技术越来越受到关注．如何有效地通过网络传输多视角视频信号的问题显得更加重要．针对这一问题,采用精细可扩展编码(FGS)的思想设计了多视角视频编码器．实验表明,方案在保证了高编码效率的同时能较好地解决多视角视频的网络传输问题．     

新一代视频编码标准H．26L及其特性分析

H.26L标准是ITU-T视频编码专家组(VCEG)和ISO/IE MPEG委员会正在制定的用于视频通信的新一代视频编码标准,其设计目的是对多种图象信源实现低比特率、实时和低延迟的视频编码.H.26L采用简单有效的块处理的实现途径,获得的编码效率大大优于现有标准.在继承现有视频标准分块变换、运动估计/补偿、量化和熵编码等成熟技术的基础上,H.26L采用了多种新技术,保证了编码的有效性.在介绍H.26L标准的基础上,对运动补偿中不同的块大小的组合方式、不同的亚像元补偿精度以及两种熵编码方法进行了实验分析.实验结果表明,综合考虑压缩比、PSNR和编、解码器复杂度,对于通常视频内容,选择8×8及更大的分块模式、1/4像素运动补偿精度和通用变长编码,能够获得最经济的压缩效果.     

HEVC-based lossless intra coding for efficient still image compression

Latest advancements in capture and display technologies demand better compression techniques for the storage and transmission of still images and video. High efficiency video coding (HEVC) is the latest video compression standard developed by the joint collaborative team on video coding (JCTVC) with this objective. Although the main design goal of HEVC is the compression of high resolution video, its performance in still image compression is at par with state-of-the-art still image compression standards. This work explores the possibility of incorporating the efficient intra prediction techniques employed in HEVC into the compression of high resolution still images. In the lossless coding mode of HEVC, sample- based angular intra prediction (SAP) methods have shown better prediction accuracy compared to the conventional block-based prediction (BP). In this paper, we propose an improved sample-based angular intra prediction (ISAP), which enhances the accuracy of the highly crucial intra prediction within HEVC. The experimental results show that ISAP in lossless compression of still images outclasses archival tools, state-of-the-art image compression standards and other HEVC-based lossless image compression codecs.     

Computationally efficient selective video encryption with chaos based block cipher

Selective encryption techniques are usually used with resource limited communication infrastructure and devices like wireless networks and mobile devices, to reduce computational burden in securing large video data. This technique of securing a subset of data and hence reducing computation is usually considered a compromise on security. Similarly, if the data is not properly selected then the encryption procedure will result in compression inefficiency and format non-compliance. In this research work, these requirements of reduced computation with increased security, format compliance and compression efficiency are addressed. The security issue is addressed by carefully selecting the substitution boxes for the block cipher in use. For compression efficiency and compliance to the format the video data is selected such that the statistical and structural characteristics are preserved. In order to increase the security, different chaotic based substitution boxes, that are an integral part and the only nonlinear operation of the block ciphers, were studied for cryptographic strengths. The selected substitution boxes were used for permutation of selected video data and its encryption by integrating the S-box with the Advanced Encryption Standard and H.264/AVC. The video data selected to be secured, consist of discrete cosine transform coefficients; signs of trailing ones and non-zero transform coefficients. The discrete cosine transform coefficients were permuted using the selected S-box while the signs of trailing ones and non-zero transform coefficients were fully encrypted using AES with the modified S-box. Simulation results showed considerable visual degradation in the decoded video. It is also shown that the compression efficiency and format compliance was not compromised while keeping the computational load at minimum.     

分布式视频编码方法研究

分布式视频编码(Distributed Video Coding,DVC)是一种新颖的视频压缩方法,具有极低的编码复杂度和良好的抗噪声鲁棒性。为了使人们对该编码方法有所了解,该文首先详细介绍了分布式视频编码的理论基础和特点,然后讨论了分布式视频编码的两大关键技术,包括编码端高效压缩和解码端边信息(side information)插值;最后总结分析了分布式视频编码在低复杂度编码和视频信号鲁棒传输等两大应用领域的研究现状,并对其研究前景进行了探讨。     

基于片类型和帧间预测的H.264去块滤波新算法*

在H.264/AVC视频编码标准中,去方块效应滤波器对改善图像质量和提高压缩效率起着重要作用,并能够有效地去除视频图中出现的方块效应,但却增加了计算的复杂度。在滤波过程中,边界强度（Bs）的计算量是最大的,几乎达到整个滤波过程的90%,为了简化Bs的计算复杂度,在分析了H.264的去块滤波原理之后,提出了一种基于片类型和帧间预测的H.264去块滤波优化算法。通过实验表明,该算法能够确保编/解码视频图像的质量,与JM8.6测试代码中标准算法相比,降低了近20%的滤波时间以及近10%的编码时间,这不仅有效地缓解了H.264的编/解码运算复杂度,而且更有助于视频序列实时传输的实现。     

HEVC快速编码深度选择算法

高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）作为下一代新的视频编码标准,旨在有限网络带宽下传输高质量的网络视频。与现有的视频编码标准相比,高效视频编码具有更高的灵活性和压缩率。编码单元（Coding Unit,CU）是视频编码处理的基本单元,原有的算法通过四叉树递归获取最佳CU深度,在提高视频压缩性能的同时引入了较高的计算复杂度。针对该问题,提出了一种快速编码深度选择算法,该算法利用相邻CU的深度信息计算一个深度预测特征值,通过该特征值进行深度选择,以避免不必要的计算,降低计算复杂度。实验结果表明,该算法在保证视频压缩效果的同时有效降低了计算复杂度。     

HEVC 熵编码算法优化

新一代视频编码标准HEVC提供了更加灵活的编码工具选择,在提高压缩率的同时也提高了编码的计算复杂度。由于可选择更大的变换单元以及编码中更强的系数间依赖关系,在率失真优化（RDO）模式选择过程中,HEVC熵编码的计算复杂度显著高于H．264/AVC。为了解决这一问题,本文对HEVC熵编码算法进行优化,通过优化熵编码的上下文空间选择过程、非零系数的编码结构,以及对不同大小的变换矩阵进行整体优化。实验结果表明,本文提出的优化算法能够在保证视频编码质量基本不变的同时,平均降低约43％的熵编码时间。