H.264/AVC标准中帧内预测宏块模式选择的优化

为了减小H.264的编码算法复杂度,提出了一种快速的帧内模式选择算法。根据中心8×8块边界信息判定宏块预测类型,利用改进的pan算法对选定了预测类型的宏块进行模式筛选,采取RDO准则选出最佳的预测模式。实验结果表明：对全I帧序列,与JM10.2中全模式遍历算法相比较,该算法编码时间平均减少了大约70%,而码率和峰值信噪比基本不变。与pan算法相比,编码时间减少最大超过40%。因此,该算法更便于实时应用。     

基于宏块预判的快速帧内预测模式选择算法

针对H.264/AVC帧内预测模式选择部分计算复杂度问题,提出一种基于宏块预判的快速帧内预测模式选择组合算法.该算法采用低复杂度的三点梯度算子改进了边缘方向直方图帧内预测模式选择算法（Pan算法）中利用Sobel算子得到边缘方向矢量.首先运用平均绝对误差（Mean Absolute Difference,MAD）值对编码宏块类型结合QP下的阈值进行预判;预判后的宏块采用改进的Pan算法进行模式筛选,最后确定最佳的预测模式.实验结果表明,在6个不同视频序列全I帧编码情况下,该算法与全搜索算法相比编码时间平均减少大约72.4%,与Pan算法相比编码时间减少28.6%,而码率仅分别增加4.21%、1.8%,峰值信噪比基本不变.     

一种AVS-M帧间预测模式快速选择算法

针对AVS-M帧间编码模式的复杂性,在对帧间预测编码最佳模式选择统计结果分析的基础上,提出了一种模式分类的帧间预测模式快速选择算法.该算法将全部编码模式进行分类,对SKIP模式采用提前终止判决,而对其它模式通过判别宏块的一致性和比较宏块的空时相关性逐类型比较.实验表明,与全模式选择算法相比,该算法的计算次数减小了52.5%~85.8%,在保持编码效率和重建图像质量的同时提高了编码速度.     

低复杂度视频编码算法研究与实现

研究帧内预测模式的选择。根据图像自身的特点,对其宏块的像素值进行平坦性分析,确定较小的模式搜索范围;再根据宏块的方向性,排除小概率预测模式,从而大大缩小视频帧内编码的搜索模式范围。实验表明,改进算法提高了编码效率,平均节省约52.40%的模式预测时间,在保证视频图像质量的同时,实现低复杂度的视频编码新算法。     

低复杂度视频编码算法研究与实现

研究帧内预测模式的选择。根据图像自身的特点,对其宏块的像素值进行平坦性分析,确定较小的模式搜索范围;再根据宏块的方向性,排除小概率预测模式,从而大大缩小视频帧内编码的搜索模式范围。实验表明,改进算法提高了编码效率,平均节省约52.40%的模式预测时间,在保证视频图像质量的同时,实现低复杂度的视频编码新算法。     

适合于空间可伸缩编码的帧内快速算法

根据空间可伸缩编码的特征,提出一种适合于增强层的帧内快速编码算法.首先根据基本层和相邻宏块提出当前宏块的块模式选择,并利用残差预测来加快编码速度;然后提出Intra16和Intra42种块模式的方向模式选择.在Intra16模式中,根据宏块纹理来预测采用各种方向模式的可能性,按照其从大到小顺序编码,并结合残差预测来加快编码速度;在Intra4中,根据基本层子块和相邻子块的方向预测当前子块可能的方向模式和各种方向模式的可能性,并结合零块提前预测来进一步加快编码速度.实验结果证明,与标准算法相比,文中算法的计算复杂度平均降低了75%,同时对编码质量和比特率几乎没有影响.     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择新算法

为了得到最优模式,H.264采用了率失真优化(RDO)技术计算宏块的每种模式的代价,但是这样增加了计算复杂度。结合PAN算法提出了一种快速帧内预测模式选择算法,首先根据宏块是否平坦决定帧内预测的类型——帧内4×4和帧内16×16。其次,改进了PAN算法,提出了一种快速帧内预测模式选择的新算法。实验结果表明,新算法与全搜索算法和PAN算法相比,减少了编码时间,峰值信噪比(PSNR)基本保持不变,输出码率略有增加。     

一种改进的H.264 Intra 4×4帧内预测算法

H.264帧内编码通过空间预测减小变换编码输入值的大小,提高编码压缩性能。由于块编码总按照从左往右和从上往下的顺序,帧内预测可选的参考像素限制于块的左边和上边,因此预测结果不理想。该文提出一种基于宏块内部灵活的子块编码顺序的Intra 4×4预测编码算法,自适应地选择最佳预测参考像素集,同时对空间预测模式进行了改进。通过有限的子块分组和子块顺序选择,可以实现宏块内部编码最优化。仿真试验表明,和H.264相比,该算法可以取得平均0.4 dB 的PSNR编码性能增益。     

一种改进的H．264 Intra 4×4帧内预测算法

H．264帧内编码通过空间预测减小变换编码输入值的大小,提高编码压缩性能。由于块编码总按照从左往右和从上往下的顺序,帧内预测可选的参考像素限制于块的左边和上边,因此预测结果不理想。该文提出一种基于宏块内部灵活的子块编码顺序的Intra4×4预测编码算法,自适应地选择最佳预测参考像素集,同时对空间预测模式进行了改进。通过有限的子块分组和子块顺序选择,可以实现宏块内部编码最优化。仿真试验表明,和H．264相比,该算法可以取得平均0．4dB的PSNR编码性能增益。     

基于H.264的快速帧间预测模式选择算法研究

本文从H.264编码的模式选择算法入手,研究一种基于已编码宏块的运动矢量分析的模式选择算法.该算法利用宏块之间的相关性,对当前编码宏块周围已编码宏块的运动矢量进行聚类分析,然后根据聚类分析的结果进行相应的模式选择,提高编码的效率,降低算法的复杂度.     

分级视频编码中宏块相关性快速模式决策

为降低空时分级视频编码中自适应层间预测模式的计算复杂度,利用增强层中时域宏块相关性的特点,提出一种随时间等级变化的快速模式决策算法。该算法将参考宏块使用过的模式按照其率失真优化代价排序,选择其中代价较小的模式作为当前宏块的动态备选方案,从而有效地提高编码效率。在JSVM上的实验结果表明,同原有非优化决策算法相比,在PSNR平均降低0.0148dB、比特率增加0.55%的情况下,该优化算法使得平均编码时间减少21.67%。     

H.264帧内预测快速模式选择

H.264/AVC视频编码标准中用率失真优化(RDO)方法为一个宏块(MB)判决最佳编码模式来提高编码效果,加大了算法复杂度并且计算冗余大。为了克服这一缺点,一种快速帧内预测模式选择算法被提出。在色度预测中,根据宏块的色度纹理复杂度,把原先的4种模式降到1或2种;在亮度16×16块模式判决中,根据最小哈达玛变换的绝对误差和(SATD)来选择最佳模式;在亮度4×4块模式判决中,该算法在9种模式中选择3种可能模式作为候选模式。通过比较16个4×4块总代价与1个16×16块的代价来选择最佳块选择模式,实验表明,该算法能在节省69%左右编码时间的情况下,比特率与峰值信噪比(PSNR)保持不变。     

H.264标准的帧间模式选择快速算法

本文提出一种针对H.264视频编码标准的帧间模式选择快速算法。该算法首先进行SKIP模式的提前预判,然后根据宏块的特点来预先判断可能采用的编码模式,最后根据预判的结果来选择编码模式。实验结果表明,在图像质量和压缩效率没有明显降低的前提下,本文提出的算法使编码速度平均提高了76%。     

基于AVS-M的帧间模式快速选择算法

AVS-M是中国自主制订的数字音视频编码系列标准(AVS)中的移动视频编码标准。AVS-M采用了可变块尺寸运动估计和率失真优化模式判决,增加了编码器的复杂度。针对AVS-M帧间预测多预测块模式的特点,文中提出一种选择预测块模式的方法,可以有效地减少判决的模式数量。实验结果表明,该方法保证了视频质量,提高了编码器的编码速度。     

H.264/AVC快速模式选择算法的研究与改进

针对H.264 运用基于率失真优化的全模式搜索技术,带来的模式选择异常复杂的计算,JVT提出了一种新的快速模式选择算法（简化为NFMD）。介绍了该新算法,对其综合性能的优越性进行了初步研究和分析,并提出了改进策略,如早期预测当前宏块编码模式、引入适时终止模式选择策略、快速帧内模式选择判断。实验结果表明,改进的策略能减少NFMD算法35%~55%的编码时间和45%~60%的运动估计时间,而码率和率失真性能的变化可以忽略不计。     

基于区域划分的深度视频快速编码算法

多视点彩色视频与深度视频作为多媒体系统中主流3D场景表示方式,吸引了越来越多人的关注。深度视频反映场景的几何信息,如何对其进行快速编码尤为重要。提出了一种基于区域划分的深度视频快速编码算法。首先,根据深度视频的边缘和运动属性把深度视频分为四个区域;然后,深入分析不同区域内宏块模式分布比例以及参考帧选择特性,设计了不同的宏块模式选择和参考帧搜索策略来提高编码速度;最后,测试提出算法的编码时间、码率以及合成虚拟视点的质量。实验结果表明,提出算法在保证虚拟视点图像质量和编码码率基本不变的情况下,节约了85.73%～91.06%的编码时间。