高效率视频编码快速帧内预测算法

针对高效率视频编码(HEVC)帧内预测过程中,编码单元四叉树划分算法计算复杂度极高的问题,提出一种基于多重纹理特征的HEVC帧内编码单元快速划分算法,该算法能够缩小划分的深度区间。首先,使用自定义的纹理提取方法提取出编码单元中的多重纹理特征;其次,使用支持向量机(SVM)对多重纹理特征参数进行训练,得出决策函数;最后,根据决策函数,跳过前面不必要的划分和提前终止划分。实验结果表明,同原始HM 12.0相比,快速划分算法编码时间平均减少43.23%,码率平均增加0.84%,明显提高了帧内编码效率。此外,所提算法容易与其他算法进行融合,进一步降低HEVC的帧内计算复杂度。     

基于HEVC的帧内预测模式决策和编码单元划分快速算法

针对高效视频编码（HEVC）帧内预测过程中的高计算复杂度问题,提出一种基于纹理特征的预测模式选择和编码单元划分的快速帧内预测算法。利用每一深度层纹理方向强度判断编码单元是否需要进行分割,并且减少候选模式数量。首先,在每一深度层编码单元上结合像素方差,以像素点为单位计算相应的纹理方向强度,确定其纹理复杂度并结合阈值策略预测最终划分深度;其次,比较垂直和水平方向强度关系及统计预测候选模式概率分布,以减少预测模式数量,确定最优候选模式子集,进一步降低编码复杂度。所提算法与平台HM15.0相比,编码时间平均节省51.997%,BDPSNR（Bjontegaard Delta Peak Signal-to-Noise Rate）仅降低0.059 dB,BDBR（Bjontegaard Delta Bit Rate）仅上升了1.018%。实验数据表明,在保证信噪比和比特率基本不变的同时,所提算法能有效降低编码复杂度,利于HEVC的实时视频应用。     

基于纹理特征的HEVC帧内编码快速算法

为了降低高效视频编码（HEVC）帧内编码的复杂度,提出了一种基于编码块纹理特征的帧内编码快速算法.首先,对当前编码单元（CU）进行预处理,获取CU的纹理复杂程度和方向特性.其次,根据纹理复杂度决定部分CU是否划分,跳过率失真代价计算,减少不必要的划分与裁剪.然后,根据纹理方向减少帧内预测模式的数量,降低帧内预测过程的复杂度.实验结果表明,在全I帧模式下快速算法与HM10.0相比,码率（BR）上升0.649%,峰值信噪比（PSNR）降低0.059 dB,帧内编码时间平均减少56.18%.     

高效视频编码帧内快速深度决策算法

针对新一代高效视频编码（HEVC）帧内预测中编码单元（CU）的编码深度选择过程中计算复杂度较高的问题,提出了一种基于空域相关性的帧内快速深度决策算法。首先,利用相邻已编码树单元（CTU）的深度通过线性加权得到当前CTU深度估计值;然后,对当前CTU深度估计值设置较为合适的深度双阈值提前终止编码树单元的划分或跳过CTU的某些深度,来缩小当前CTU的深度范围,从而减少不必要的深度计算。实验结果表明：与HM12.0相比,所提算法对比较简单的视频序列编码时间的减少比较明显,在亮度峰值信噪比（Y-PSNR）几乎不变的情况下（平均降低0.02 dB）,编码时间平均减少了34.6%。此外,所提算法容易与其他算法进行融合,能进一步降低HEVC的帧内计算复杂度,最终达到实时传送高清视频的目的。     

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。     

基于局部边界特性的HEVC帧内快速预测算法

HEVC(High Efficiency Video Coding)的编码性能足可以达到H.264/AVC的两倍。在帧内编码方面HEVC的性能提高主要来自于更精准的预测模式和更灵活的分块大小,同时带来了巨大的计算复杂度。为了大幅降低编码复杂度,提出的算法利用视频的局部纹理特性,首先用索贝尔算子提取当前编码单元CU(Coding Unit)的局部边界信息。分析边界信息后,停止不包含明显边界的CU的子块划分,对包含明显边界的CU快速选择预测方向为边界纹理方向。实验结果证明,提出的算法可以在视频质量基本不变的情况下,使帧内编码复杂度降低近一半。     

基于HEVC的帧内预测模式快速选择算法

为了节省高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）中的帧内编码时间,提出一种帧内预测模式快速选择算法,通过判断预测编码单元的大小,分别采用像素梯度和方向强度来预测候选模式,利用像素梯度能减少选择候选模式过程的计算量,而方向强度判断能减少候选模式数量。实验结果表明,提出的算法与测试平台HM13.0的快速算法相比,帧内预测时间平均减少了27.15%。达到了降低计算复杂度的目的,有效节省了编码时间。     

基于SATD准则的HEVC快速帧内预测算法

相比于H.264/AVC视频编码标准,高效视频编码（HEVC）具有更大的压缩率和计算复杂度。HEVC更多的帧内预测模式显著地提升了编码器的率失真性能,但更高的算法复杂度使得编码时间大大增加。通过对典型序列编码的统计分析,提出一种基于变换残差绝对值和（SATD）的帧内预测模式快速选择算法,以降低HEVC帧内预测过程的计算复杂度。所提算法通过比较SATD来加速帧内预测模式的判决,避免了耗时的率失真代价（RD-Cost）计算,并且选择性地降低候选预测模式的数量,以减少总体编码时间。通过与现有其他HEVC快速算法进行比较测试,结果表明,所提算法平均减少了12.90%~19.89%的编码时间（编码器不进行任何优化）,而BD-Rate码率指标仅增加了0.5%~0.96%,几种算法的率失真性能基本一致。     

一种HEVC帧内预测快速算法

HEVC作为新一代的视频编码标准,比现有H.264标准的压缩效率提高近一倍,但其存在复杂度较高的问题。为此,针对HEVC中帧内预测最耗时的模块,即编码单元块划分模块和帧内预测模式选择模块,提出一种适合HEVC帧内预测的快速算法。该算法将率失真(RD)代价作为阈值参数,利用候选模式集中预测模式被选中概率快速递减的规律,基于RD代价进行帧内预测块划分和帧内预测模式选择。实验结果表明,该算法在相同编码质量条件下可减少59%的HM10.0帧内预测模块复杂度,相应比特率的增加幅度小于1.34%。     

基于纹理主方向强度的HEVC帧内快速分层算法

为降低高效视频编码帧内预测过程的计算复杂度,提出一种基于纹理主方向强度的快速帧内预测算法。根据每一深度层编码单元(CU)分布特点,并结合每块CU纹理主方向强度判断CU是否需要进行分割处理。在深度层为0和1的CU块上统计4×4块的纹理方向,确定当前CU的纹理主方向强度,判断其纹理复杂度。在深度为2和3的CU上结合像素方差,以像素点为单位计算相应CU的纹理主方向强度。通过实验训练序列获得恰当的阈值,自适应提前终止编码单元的划分,减少帧内预测的编码复杂度。实验结果表明,在保证信噪比和比特率基本不变的条件下,与平台HM15.0相比,该算法编码时间平均节省51.1%。     

基于图形信息的HEVC帧间预测快速算法

由于最新的视频编码标准HEVC（high efficiency video coding）应用四叉树的递归结构进行编码单元的划分,使得帧间预测的过程极为复杂,编码的时间效率比较低下。针对HEVC帧间预测过程,提出了一种基于纹理信息和稳定区域检测的快速算法,旨在检测出相对平坦的区域和随时间变化较稳定的区域,来提前终止四叉树的编码单元的划分。这些平坦或者稳定的区域用较大的编码预测单元就能进行比较准确的运动估计和预测,不需要再进行更小编码预测单元的划分,因此HEVC编码器的时间复杂度大幅度降低。实验结果表明,改进后的算法编码时间平均节省了34%左右,并且造成的视频质量损失非常低,有0.038 dB的PSNR下降和0.56%的码率增加。     

基于纹理特性与空域相关的高效视频编码帧内分级快速算法

为了降低高效视频编码(HEVC)标准的编码复杂度,提出一种基于纹理特性与空域相关性的帧内分级快速算法。首先,采用最大编码单元(LCU)级的快速算法,通过利用相邻LCU的编码深度值加权预测得到当前LCU的预测深度,并利用块标准差和自适应阈值策略确定当前LCU的纹理复杂度,将当前LCU的预测深度和纹理复杂度相结合来预测当前LCU的最有可能深度范围(MPDR);其次,采用编码单元(CU)级的深度判决快速算法(CUDD-FA),将基于边缘图的CU深度预判策略和基于率失真(RD)代价相关性的CU提前中止策略相结合,实现了CU级深度的提前确定,进一步降低了帧内编码复杂度。与原始HEVC算法相比,所提算法在全I帧编码模式下编码时间平均减少41.81%,BD-rate(Bjøntegaard Delta bit rate)仅上升0.74%,BDPSNR(Bjøntegaard Delta Peak Signal-to-Noise Rate)仅降低0.038 dB;与代表性文献算法相比,所提算法在编码时间节省更多的情况下率失真性能更好。实验结果表明,在率失真性能损失可以忽略不计的前提下,所提算法能有效降低HEVC帧内编码复杂度,特别是高分辨率视频序列,有利于HEVC的实时视频应用。     

HEVC快速帧内模式决策算法

在高效视频编码(HEVC)标准中,为降低编码单元和预测单元算法的计算复杂度,提出一种基于编码单元纹理和预测单元模式决策的快速帧内预测算法。通过统计编码单元的纹理复杂度,分析编码单元纹理的相关性,设定合理的纹理阈值,快速地决策当前编码单元的大小。改进预测单元模式决策算法,利用三步搜索方法,减少候选模式数量和帧内模式预测时间。算法结合了编码单元和预测单元的特点,仿真结果表明,与HEVC参考软件HM8.0相比,在增加较少码率,降低较少峰值信噪比的情况下,该算法的编码时间平均缩减40.9%,降低了编码复杂度。     

Fast CU size decision and mode decision algorithm for intra prediction in HEVC

In the intra prediction process, High Efficiency Video Coding (HEVC) provides a quadtree-based coding unit (CU) block partitioning structure and up to 35 kinds of prediction modes to improve the coding performance. These technologies improve the coding efficiency significantly while the coding complexity is simultaneously increased rapidly as well. In this paper, a novel fast CU size decision and mode decision algorithm is proposed for the intra prediction of HEVC. The overall algorithm consists of two processes, the fast CU size decision and fast mode decision. In the fast CU size decision process, we adopt an adaptive discretization total variation (DTV) threshold-based CU size determination algorithm to skip some specific depth levels. In the fast mode decision process, an orientation gradient-based mode decision is proposed to reduce the candidate modes involved in the rough mode decision (RMD) and the rate distortion optimization (RDO) process. The experimental results on the HEVC reference software HM demonstrate that the proposed algorithm can significantly reduce the coding time with negligible performance loss.     

利用运动信息及率失真代价的HEVC帧间快速算法

针对高效视频编码（HEVC）帧间预测过程所引入较高的复杂度,分别提出提前决策skip模式,编码单元（CU）提前终止分割以及变换单元（TU）提前终止分割。首先,根据自然视频序列多采用skip模式,利用当前块和空间相邻块的已编码信息提前决定skip模式;其次,为了避免编码不必要的深度,利用先前已编码块的率失真代价（rdcost）决策[CU]提前终止分割;最后,利用当前预测残差块的纹理复杂度决策TU的提前终止分割。实验结果表明,提出的算法最终可以节省编码时间43.78%,同时造成bj?ntegaard delta bit rate（BDBR）的损失为1.675%。通过实验数据的比较,在对视频质量的影响忽略不计的情况下,能够很大程度上减少复杂度。     

联合深度视频增强的3D-HEVC帧内编码快速算法

目的 针对高效3维视频编码标准（3D-HEVC）深度视频编码复杂度高和获取不准确的两个问题,现有算法单独进行处理,并没有进行联合优化。为了同时提升深度视频编码速度和编码效率,提出一种联合深度视频增强处理和帧内快速编码的方法。方法 首先,引入深度视频空域增强处理,消除深度视频中的虚假纹理信息,增强其空域相关性,为编码单元（CU）划分和预测模式选择提供进一步优化的空间;然后,针对增强处理过的深度视频的空域特征,利用纹理复杂度将CU进行分类,提前终止平坦CU的分割过程,减少了CU分割次数;最后,利用边缘强度对预测单元（PU）进行分类,跳过低边缘强度PU的深度模型模式。结果 实验结果表明,与原始3D-HEVC的算法相比,本文算法平均节省62.91%深度视频编码时间,并且在相同虚拟视点质量情况下节省4.63%的码率。与当前代表性的帧内低复杂度编码算法相比,本文算法深度视频编码时间进一步减少26.10%,相同虚拟视点质量情况下,编码码率节省5.20%。结论 该方法通过深度视频增强处理,保证了虚拟视点质量,提升了编码效率。对深度视频帧内编码过程中复杂度较高的CU划分和预测模式选择分别进行优化,减少了率失真代价计算次数,有效地降低了帧内编码复杂度。