H.264帧内预测模式选择快速算法

帧内预测是H.264视频编码标准的重要组成部分。为了保证在图像质量和编码比特率大致不变的前提下,减少帧内预测模式选择的编码时间,提出了一种基于4′4块的纹理方向性和4′4块与16′16块之间的相关性并通过设置双阈值进行选择预测模式的快速算法。实验结果表明该算法与帧内预测编码的全搜索算法相比,编码时间节约了35%～40%,信噪比损失了0.03～0.1dB。     

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.     

基于H.264的快速帧间模式选择算法

针对H.264视频编码器中计算量大的帧间模式选择过程,提出一种快速帧间模式选择算法。根据编码块的边缘特征信息和模式相关性,预测当前宏块可能的候选模式类型。统计并分析帧间编码的最佳模式分布,通过设定基于统计数据的自适应提前中止门限,对预测模式进行筛选,以获取最匹配块模式。实验结果表明该算法能在保证重构图像质量与编码性能的情况下,减少51%~68%的编码时间,降低编码器的计算复杂度。     

H．264快速帧间模式选择算法

为降低H．264编码器复杂度,提出一种新的快速帧间模式选择算法。结合skip模式的特性,对其进行优先判断,在此基础上缩小宏块级模式范围。根据亚宏块模式与量化参数的关系,缩小亚宏块级模式范围。实验结果表明,该算法在图像质量和压缩效率基本不变的情况下,能减少31．9％～75.3％的编码时间。     

一种快速H.264帧间模式选择算法

本文提出了一种快速帧间模式选择算法。算法首先完成P16x16模式运动矢量搜索,然后分析所有4x4块的预测差值绝对值和(SAD)值分布特性,基于SAD值分布特性选择P16x8、P8x16和P8x8中的一种模式进行搜索,如果P8x8被选中,则在运动搜索后,使用同样的算法选择P8x4、P4x8、P4x4中一种模式进行搜索。对6组不同运动特点序列仿真结果表明:与JM13.2算法相比,本文算法编码时间平均降低59.72%,而图像峰值信噪比(PSNR)平均降低0.07dB,输出码率增加为-1.22%。     

H.264快速帧内预测模式选择算法

为降低视频图像帧内预测的复杂度,提出一种快速的帧内预测模式选择算法。根据图像的自身特征和预测模式的统计特征,参考DC模式提前终止算法和像素快速选择算法中的阈值判断准则,结合8种帧内预测模式中最优模式和次优模式的方向相关性,进一步减少预测的计算量。实验结果表明,该算法能降低30%~45%的帧内预测计算量,同时保持视频的图像质量基本不变。     

基于H.264的立体视频压缩中的快速帧间模式选择算法*

为了在保证PSNR和bitrate的基础上,提高立体视频编码的速度,首先,对立体视频序列各模式进行统计分析,然后进行快速帧间模式选择算法的比对,并最终确定使用基于图像细节程度的快速帧间模式选择算法进行编码。实验结果表明,在图像质量和压缩效率基本不变的情况下,大幅度提高了H.264立体视频编码的速度。     

H.264编码中的帧内预测模式选择算法

H.264使用率失真优化提高了编码的效率,但也增加了计算复杂度,不利于编码的实时实现。该文分析了H.264中计算复杂度较高的帧内预测模式选择部分,提出一种快速的帧内预测模式选择算法。对方向性较强的几种模式进行SATD计算,分析其中较小的两个模式的相关性来选择新的模式添加到模式选择的计算范围中,从而减少了预测模式的数量。实验结果证明,在图像性能和码率基本保持不变的情况下,总的编码时间下降了约25％,I帧的编码时间下降了约62％,满足了实时视频通信的要求。     

一种基于H.264的快速帧间预测模式选择算法

提出了一种基于H.264的快速帧间预测模式选择算法,该算法针对H.264中帧间预测模式采用的对所有候选模式进行全搜索的方法,提出了一种基于图像运动剧烈程度分级的模式选择算法,达到快速选择预测模式的效果。实验证明,本文提出的模式选择算法与H.264原算法相比在基本保持原算法率失真特性良好的同时较大幅度的提高了编码效率。     

H.264帧间模式快速预测算法研究

H．264采用时间域上的帧间预测技术,进一步提高了编码效率,为降低H．264的编码复杂度,提出了一种快速帧间预测算法。此算法从以下两个方面进行改进：在选择帧闻宏块分割模式时,先根据部分模式的计算结果提前判断出侯选模式组,再从侯选模式组中计算选出最佳模式;与此同时,在分割块的运动估计时,先检测局部典型位置并根据检测结果对块的运动区域进行预测,再据此有针对性地采用相应的搜索模板进行搜索。实验表明,与JM（H．264标准参考软件）目前版本的几种预测算法相比,此算法PSNR保持较高,编码速度明显提高。     

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。     

基于H.264视频编码的快速模式决策算法

针对H.264视频压缩中模式决策部分计算复杂度过高的问题,提出了一种实时的快速模式决策算法。首先,在帕累托最优宏块分类方法的基础上制定类决策指标,划分宏块类;然后,检测宏块的运动活跃性,为当前宏块选择率失真代价较小的模式,提前作出模式决策,得到最佳模式。实验结果表明,该算法与参考编码器相比,在比特率平均增加0.09%、峰值信噪比平均损失0.19dB的情况下,编码时间平均减少了64.28%。     

H.264跳帧转码中帧间模式选择和运动估计快速算法*

为了解决在H.264跳帧转码中,简单地重用从输入码流中获取的编码信息得到的视频质量非常不理想的问题。针对宏块的运动特征,引入运动尺度因子,提出快速帧间模式选择算法和新的运动矢量合成算法,在提高视频质量的同时大大降低了算法复杂度,并提出基于双阈值的自适应运动矢量修正算法,可以有效减少当获得最佳运动矢量后进行修正的冗余运算量。实验证明,此算法具有更强的鲁棒性和更广泛的适用性,在转码后的视频质量和转码速度方面都达到了很好的效果。     

一种用于H.264的快速帧内预测模式判别方法

提出了一种快速帧内预测模式判别的方法来减少H.264中帧内预测模式判别的时间。H.264采用拉格朗日率失真优化(RDO)模式判别方法来对帧内预测模式进行判别,但由于H.264提供了大量的帧内编码模式,使得计算量非常大,目的是在RD性能没有明显下降的情况下,减少帧内预测的计算量。提出的快速模式判别方法采用绝对变换差值和(SATD)以及绝对梯度和(SAG),来减少4×4和8×8块的帧内预测模式的数目,从而提高模式判别的速度。实验结果表明,该算法在编码增益减少不大的情况下,I帧的编码时间减少了50%~70%,整体的编码时间减少了大约10%~20%。     

H.264视频最佳宏块模式快速选择

H.264现有的高复杂度多模式运动估计和模式选择占据了大部分编码时间,提出了一种新的最佳宏块模式选择算法来加速模式选择过程。通过对宏块模式的时间与空间预测,并结合宏块率失真代价的统计特性,对宏块所有编码模式划分成不同优先级的集合,实现最佳宏块模式的快速判定。实验表明,该算法在大幅度降低编码时间的同时,对宏块模式判断的准确性有了进一步的提升。     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择算法

基于像素块的纹理特性,相邻块预测模式的相关性提出了一种H.264/AVC快速帧内预测算法,该算法将4×4亮度块的候选模式从9种降低到1～4种。实验结果表明,与H.264编解码器JM8.6相比,I帧编码时间降低50%～60%,而PSNR和输出码率基本保持不变。     

基于宏块内部特征的H.264快速预测模式决策算法*

为了提高视频质量、降低码率,H.264/AVC采用了七种块划分类型,使得在提高编码性能的同时带来了高计算复杂度。研究了宏块的内部特征,提出了一种基于宏块内部信息复杂度的快速帧间模式选择算法。实验数据表明,在保证重建图像信噪比的情况下,该算法降低了帧间预测的复杂度,可平均节省17%24%的编码时间,满足了实时视频通信的要求。     

H.264/AVC中基于决策树的P帧快速模式选择

目的 H.264/AVC帧间预测编码需要对所有可能编码模式计算并比较率失真代价,众多的模式类型导致了P帧编码的计算复杂度非常高。为此提出一种针对P帧的基于决策树的快速候选模式选择算法。方法在对宏块进行16×16的帧间运动估计后,首先根据残差宏块中4×4全零系数块个数对部分宏块直接选择出候选模式;然后使用16个4×4块的变换域系数绝对值之和(SATD)值,采用决策树分类方法对其余宏块选择候选模式。结果由于只需对候选模式进行编码,因此有效降低了编码器的计算复杂度。实验结果表明,与原始全搜索编码算法相比,该算法对不同运动程度的视频序列获得了较一致的编码时间的节省,同时平均峰值信噪比的损失和平均比特率的增加均较少。结论新的P帧帧间预测候选模式选择算法,根据帧间运动估计后的残差宏块信息,采用决策树方法对候选模式集进行分类。实验结果表明,该算法能在保证视频编码质量的前提下,有效地降低编码过程中的计算量,缩短编码时间。