H.264标准中的宏块编码模式的时空相关性预测算法

与以往的各种视频编码标准相比,H．264视频编码标准在编码效率上获得了相当大的提高。但这是以提高编码的计算复杂度为代价的,其中运动估计和模式选择的计算复杂度最大。文中提出一种宏块编码模式的快速预测算法,该算法首先检查根据宏块编码模式的时空相关性预测得到的模式,再与相应的阈值进行比较,判断是否结束模式选择过程,而不用检查所有的模式。试验结果表明：在保持相近率失真性能的同时,该算法可以有效地降低编码的计算复杂度。     

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。     

一种快速HEVC帧内预测模式决策算法

高性能视频编码(HEVC)标准是视频编码联合小组提出的新的视频编码标准。针对HEVC帧内预测模式决策的高计算复杂度问题,提出一种基于边缘方向强度检测的快速帧内预测模式决策算法。将35种帧内预测模式根据5个基本方向分为5个预测候选模式集合,每个集合中有11种预测模式。分别计算预测单元(PU)的5个方向的方向强度,以及每个方向所占比例,选择比例最大的方向所对应的候选模式集合为该PU块的候选预测模式,有效减少帧内预测的计算复杂度。实验结果证明,与HM8.0相比,该算法能够以保证视频质量为前提,在高效率条件和低复杂度条件下平均节省15%和18%的编码时间。     

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。     

低复杂度的H.264帧间宏块编码模式选择算法

为了减少H．264／AVC帧间编码模式选择的计算复杂度，利用不同编码模式在实际视频序列中的利用率信息及空时域相邻块之间的相关性，提出了一个低复杂度的快速帧间编码模式选择算法。模拟结果表明，该算法在保持率失真性能的前提下可以大幅度减少模式选择的计算复杂度，有利于H．264的实时应用。     

自适应阈值AVS帧间模式快速选择算法

为降低AVS视频编码标准中帧间模式选择算法的复杂度,提出自适应阈值帧间模式快速选择算法。利用相邻宏块模式之间的相关性和预测模式统计分布规律预测当前宏块最可能预测模式,根据相邻宏块率失真代价的相关性自适应地调整判决阈值,如果帧间最可能预测模式率失真代价满足阈值判决准则,则最可能预测模式为最佳模式,提前退出模式搜索。实验结果表明,该算法在基本保持AVS原有编码性能的前提下编码速度得到较大提高。     

3D-HEVC深度图帧内快速模式决策算法

3D-HEVC是多视点纹理加深度视频（MVD）的最新编码标准。针对3D-HEVC中深度图帧内编码过程计算复杂度高的问题,提出了一种减少帧内候选模式数目的快速模式决策算法。该算法基于最佳预测模式与粗选模式列表首位模式与之间的相关性,选择成为最佳预测模式概率较高的几种HEVC帧内预测模式加入到粗选模式列表中。实验结果表明,与原始HTM13.0相比,该算法使得深度图的编码时间减少26.35%,而引起的合成视点的失真忽略不计。     

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。     

一种针对H.264/AVC的帧间模式快速选择算法

为了进一步减小宏块的帧间预测误差,新的视频编码标准H.264/AVC采用了可变块划分运动估计,极大地增加了编码器的复杂度.针对此问题,提出了一种快速的帧间模式选择算法,该算法利用已编码相邻宏块的时间和空间相关性信息预先检测图像,对图像各区域可能采用的编码模式进行判定,从而大大简化了模式选择的过程.实验结果表明,算法可以在图像质量基本保持不变的基础上,有效地降低编码的复杂度.     

一种新的HEVC快速帧间预测单元模式判决算法

针对HEVC中帧间预测模式判断所带来的高复杂度计算,根据视频时域上高度相关性的特点,提出了一种减少AMVP模式执行次数的低计算复杂度的快速帧间预测模式判决的方法。基于相邻帧的相同位置编码单元(CU)的预测单元(PU)模式上的时域相关性,跳过当前PU模式选择过程中一些冗余的AMVP模式的计算,以此来降低编码的复杂度。实验结果表明,在编码效率和峰值信噪比(PSNR)损失很小的情况下,比现有HEVC帧间预测算法减少了33.04%的编码时间。     

H.264/AVC快速帧间模式选择算法研究

H.264/AVC标准采用可变块运动估计和率失真优化技术进行帧间模式选择,提高了编码效率,但极大地增加了计算复杂度。为了解决这一问题,提出一种快速帧间模式选择算法,它利用了SKIP模式在视频序列中的使用率信息和时空域相邻宏块与当前宏块编码模式之间的高度相关性。该算法缩小了模式选择的范围,并采用阈值来提高预测准确度。仿真结果表明,该算法在保持图像质量和比特率的前提下可以大幅度减少计算复杂度。     

一种基于H.264/AVC的快速帧间模式选择算法

为了解决帧间模式选择计算量大的问题,提出了一种快速算法。算法利用编码模式的利用率信息和时空相关性来预先判定当前宏块最可能的编码模式,从而大大加快了模式选择的过程。算法缩小了候选模式的范围,并采用阈值来提高预测准确度。仿真结果表明,该算法在编码质量只有轻微下降的情况下明显降低了计算复杂度。     

An improved hybrid fast mode decision method for H.264/AVC intra coding with local information

In this paper, an improved hybrid fast mode decision method for H.264/AVC intra coding is proposed, which is based on the analysis of edge filter and more efficient mode selection. In contrast to the conventional fast mode decision methods where multiple neighbor modes are determined by the same filter, a unique filter is applied to each directional mode to eliminate the correlation among neighbor modes. To reduce the complexity, the filters are only applied to the selected pixels that cover most of the block region. After that, the results along prediction residuals of these pixels are summed for fast mode decision. Moreover, local information is also taken into account through Most Probable Mode (MPM) from neighbor-coded blocks. Experimental results demonstrated that better coding performance is achieved as compared with well-known conventional fast mode decision algorithms for H.264/AVC intra coding.     

H.264/AVC帧间预测模式的快速分类方法

H.264/AVC采用RDO技术进行帧间模式选择，提高了编码效率，但增加了计算复杂度。该文提出了快速分类算法，利用相邻宏块率失真特征以及预测模式之间的时空相关性，缩小了模式选择的范围，降低了帧间预测的复杂度。结果表明，该方法可减少25%~46%的序列编码时间，保持了H.264/AVC的编码性能与视觉效果。     

基于运动特性的HEVC帧间模式快速决策算法

针对高性能视频编码采用四叉树结构大大增加了编码复杂度的问题,提出了一种基于运动特性的帧间模式快速决策算法。首先,对不同运动区域下的编码单元（Coding Unit,CU）块,利用当前CU与空时域相邻CU深度相关性减少当前CU深度的遍历范围;然后,依据当前CU与其时空域相邻CU及上一深度CU对应的预测单元（Prediction Unit,PU）在空间划分上的相似性,减少PU模式的遍历范围,加速帧间预测过程。实验结果表明,相比于HM16.9,在不同编码接入方式下该算法可平均降低54%左右的编码时间,且输出比特率增加较少。     

An AR based fast mode decision for H.265/HEVC intra coding

As a critical technique to raise coding efficiency in H.265/HEVC (H.265/High Efficiency Video Coding), the number of prediction modes for intra coding is much larger than that in H.264/AVC. However, the large number of prediction modes also leads to high complexity. In this paper, an AR (Auto Regression) based fast mode decision method for H.265/HEVC intra coding is proposed, including an AR based fast mode selection and an MPM (Most Probable Mode) joint fast mode selection method. Considering the correlation between SATD (Sum of Absolute Transformed Differences) cost and RD (Rate-Distortion) cost, we establish a selective function controlled by an adaptive parameter which is acquired by an AR model. According to the distribution of the SATD cost, the selective function can decide which modes can be discarded and which modes can be used for the FMD (Fine Mode Decision). In addition, in order to further reduce the number of candidate modes for FMD, an MPM joint fast mode selection method is presented based on the relationship between MPMs and candidate modes. Experimental results show that just in PU layer, the proposed AR based fast intra mode decision method can save encoding time by 32 % with negligible coding loss in all-intra main configuration compared to the intra mode decision of HM13.0.     

一种基于BP网络的H.264快速帧内模式选择算法

H.264/AVC采用17种预测模式和率失真优化模型来进行帧内模式的选择,复杂度很高。目前的快速帧内模式选择算法能有效减少模式选择的复杂度,但还存在很大的不足。提出了一种基于BP神经网络的快速帧内模式选择算法。该算法使用BP神经网络对大量视频序列预先训练的结果对宏块进行预判,得出当前宏块采用Intra16×16或Intra4×4模式,然后使用Pan Feng的方法判断具体选择何种模式。实验结果表明,该算法在保证视频质量几乎不变（PSNR平均降低约0.01 dB）的同时,可以有效减少计算复杂度,与JM86相比减少75%～83%,与Pan Feng的方法相比减少30%～70%。     

基于平滑滤波的H.264-I帧模式决定策略

为了降低H.264中I帧编码模式选择时的计算量,提出了一种快速编码算法。该方法首先选择适当的滤波算子对待编码宏块进行平滑滤波,同时使用滤波后的结果与原始宏块数据进行比较来得到滤波残差量;然后将该滤波残差量作为依据,提前判断出当前宏块编码所属的基本模式集,这样由于减小了候选模式的范围,因而提高了模式决定的效率。在判定过程中还使用了双阈值方法,该方法可确保在作出合理判决时,亦不影响图像质量。采用该算法不仅一定程度上降低了计算复杂度,并且对图像质量的影响可以忽略不计。实验表明,这种新的算法可以降低约16%的计算量,而编码图像峰值信噪比的下降只有0.1dB,且对比特率的影响不到1%。