一种内容自适应的硬判决量化算法

在视频编码器中,软判决量化可获得最优编码性能,但其中维特比算法会导致严重的系数间串行处理依赖.比较而言,基于死区的硬判决量化算法率失真性能有所损失,但不存在系数间依赖,且非常适合硬件并行流水处理.今采用离线统计的方法,分析余弦变换系数的分布情况,量化余数对量化的具体影响,构建了基于余弦变换系数分布参数,量化余数的自适应偏移模型.基于该模型提出一种内容自适应的硬判决量化算法.仿真结果表明,该算法在保证并行化处理的条件下,其编码性能相比于传统的硬判决量化有一定的提升,可接近软判决量化算法性能.     

基于二项式R-D模型的多视点视频码率控制算法

针对目前尚未深入研究多视点视频编码(MVC)码率控制的状况,在分析现有视频码率控制中率失真模型的不足和多视点视频编码的特点的基础上,提出了一种基于二次率失真(R-D)模型的多视点视频编码码率控制算法。该算法的核心是先根据视差预测和运动预测的结构关系,将所有图像分成6种类型的编码帧,并改进二项式率失真模型,然后根据已编码信息进行视点间、帧层、基本单元层比特分配与码率控制。实验仿真结果表明,与目前采用固定量化参数的JVT的MVC相比,该算法能够有效地控制多视点视频编码的码率,同时保持高效的编码效率。     

基于形态学膨胀和差分缩减的DCT域嵌入式图像压缩算法

提出了一种基于形态学膨胀操作和差分缩减的DCT域图像编码方法,该方法根据块内DCT系数的聚集特性和块间DCT系数的相似性,使用形态学膨胀算子优化DCT重要系数的编码,并对重要性检测和符号编码精心设计了上下文自适应算术模型,有效去除了块内、块间DCT的统计相关性;使用差分缩减方式对各DCT系数聚类簇的起始位置和稀疏系数进行编码,提高对不重要DCT系数的编码效率;算法还结合预处理和后处理滤波器,进一步提高编码效率的同时可有效抑制解码图像的方块效应.编码器基于位平面实现,码流具有渐进性.实验结果表明本文算法的编码性能普遍优于目前主流的图像编码器,例如在0.25 bpp下,Lena和Barbara图像的峰值信噪比分别较JPEG2000提高0.4dB和1.7dB.     

基于Cauchy分布的H.264优化比特分配及码率控制算法

为了提高图像质量和码率控制精度,提出了一种H.264优化比特分配及码率控制算法.该算法首先基于Cauchy分布得出简化的宏块层码率模型,并引入复杂度系数MAD和头信息比特率,使码率模型可随视频内容复杂伸缩;同时采用线性模型对失真度进行预测,通过Lagrange率失真优化来选择每个宏块的量化参数,最小化整帧的失真度以实现宏块层的优化比特分配.实验结果表明,该算法能在降低比特数估计偏差、更好地跟踪目标码率的情况下,获得更好的PSNR性能.     

一种基于视觉感知的H.264码率控制算法

针对目前视频编码标准H.264的码率控制算法未考虑人眼视觉感知、易导致编码后视频图像质量波动的不足,提出了一种基于视觉感知的H.264码率控制算法.首先,设计了像素域的恰可察觉失真模型.在此基础上,根据各帧的恰可察觉失真的大小进行帧层比特分配.其次,建立了基于结构相似度的率失真模型,并采用此模型设计了基本单元层（basic unit,BU）的比特分配方案.最后结合二次速率-量化模型得到量化参数.实验结果表明,该算法与目前H.264中典型的码率控制算法相比,错误率降低了0.2％.     

一种多视点视频编码的宏块模式快速选择新算法

分析了多视点视频编码中宏块模式的选择情况,提出了顺序可选宏块模式集的概念.比较分析了率失真代价最优宏块模式和最省时间可选宏块模式的搜索过程,讨论了编码宏块模式为最省时间可选宏块模式对率失真性能的影响,并在此基础上提出了基于顺序可选宏块模式集的快速宏块模式选择算法.实验结果表明,所提出算法在基本保持率失真性能的情况下,能明显降低宏块模式选择的复杂度,编码速度比多视点视频编码校验模型提高3.2倍到5.8倍.     

纹理的HEVC编码块尺寸决策算法

针对高效视频编码(HEVC)帧内编码算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于纹理的HEVC编码块尺寸快速决策算法.首先,提出了编码块四个方向的纹理复杂度衡量指标,再通过训练视频序列选取在不同量化参数(QP)下的最佳阈值,最后根据阈值判断当前编码块的纹理复杂度,纹理复杂度高的编码块跳过率失真(RD)代价的计算,纹理复杂度低的编码块将会终止划分.实验结果表明,在全帧内模式配置下,与HM10.0相比较,该算法的编码时间可缩短45.3%,同时BD-Bitrate(Bjontegaard Delta Bitrate)增加了1.27%,BD-PSNR(Bjontegaard Delta Peak Signal-to-noise Rate)减少了0.058dB;与GEC-LEC算法相比,编码时间可节省3%,BD-Bitrate增加了0.5%,BD-PSNR减少了0.023dB.     

基于HVS和时域感知失真的感兴趣区域搜索

视频质量评价模型对于感知视频编码有着重要意义.观察者对于视频场景中不同区域有不同的视觉兴趣性,而度量不同区域人眼感兴趣程度,对于构建高性能视频质量评价模型非常重要.我们在研究中发现,时域失真和时域波动分布是影响视觉兴趣性最重要的特征因素,因此定量度量视频序列的时域感知失真和时域失真波动,并根据这两个参量,采用自适应阈值判断的算法,标定出可能的兴趣像素点;同时对选中的可能兴趣点,进行空域连通分析.根据连通区域面积大小,确定1～5个可能的感兴趣区域.并根据聚类算法,确定最终的区域.最后结果证明了算法的可行性.     

基于时域失真传递链的宏块级码率控制算法

x264是工业界性能优秀的H.264编码器,时域自适应码率控制算法(MacroblockTree,MBTree)对其性能提升有很大贡献.该算法通过构造时域失真传递链,估算可以反映当前宏块被参考频度的传递代价ρ.再根据传递代价计算量化偏移量δ,实现码率的时域宏块级控制.然而,MBTree算法采用的δ-ρ模型是凭经验得出的,较为粗糙.针对这一问题,提出了一种基于R-D判据寻找性能最优δ-ρ模型的方法.实验证明采用本文模型后的MBTree算法,与之前相比可以获得最高0.14dB的结构相似度提升,或在相同结构相似度下,获得最高5.8%的码率节省量.     

基于快速运动估计算法UMHexagonS的研究

UMHexagonS算法已经被视频编码标准H.264正式采纳作为整像素的快速运动估计算法。该算法的运算量相对于快速全搜索算法可节约90%以上,同时能够保持较好的率失真性能。本文结合JM10.2的源代码对UMHexagonS算法进行了分析,并对该算法进行了改进。通过利用运动矢量间的相关性,采用一种新的自适应的非对称十字形模板来代替原算法中的非对称十字形模板,并将改进的算法在JM10.2测试模型上进行了验证。实验结果表明,本文建议的方法在保证编码性能的同时,可以有效减少运动估计所需要的时间。