针对H.264去块滤波的实用结构设计

为了提高H.264去块滤波的性能,提出了一种实用的环路滤波设计结构.使用优化的滤波顺序,执行一个宏块的滤波运算只需要252个周期,待滤波数据缓冲从16×16宏块大小降低为4×4块大小.利用数据重用策略,滤波中间数据的存储空间从16×16宏块减小到4个4×4块.使用优化的流水设计,有效降低了去块滤波对总线的数据访问.使用0.18 μm工艺,100 MHz下综合只需要14.2×103门.与以前的设计相比,该去块滤波结构具有更好的综合性能,而且硬件实现面积更小.在100 MHz频率下,该设计能够执行H.264高清视频应用的实时滤波处理.     

一种H．264去块效应滤波器的硬件结构

为平衡边界处理中数据依赖关系与宏块滤波速度的矛盾,提出一种H．264去块滤波的硬件结构,48条边界按照一种有效的顺序流水线处理,2个像素样本行数据并行滤波计算;滤波计算过程分为5个阶段,各阶段之间采用流水线结构,很好地平衡了各个阶段的操作过程．在SMIC0．131xmCMOS工艺库下的综合结果表明,电路在300MHz的时钟频率下消耗12．33×10^3个逻辑门,对于分辨率为3840×2160的超高清视频,处理速度可以达到86帧／s,可以满足其实时编码需求．     

一种高效的H.264去块效应滤波器VLSI结构设计

最新的视频压缩编码标准H.264在编解码系统中引入了自适应的去块效应滤波器。去块效应滤波器可以有效地消除块边界的方块效应,但同时也带来了运算量的增加。文中针对H.264去块效应滤波器的硬件原型进行了设计,所设计结构可以大大降低硬件系统的处理周期。在所设计的结构中采用了以下4个关键技术:滤波边界顺序调整、存储单元分配、滤波器架构和双转置寄存器组来提高系统的并行处理能力。仿真结果表明,文中所提出的架构,仅需要288个时钟周期即可实现一个16×16宏块的滤波。滤波器模块只占用16.3 k逻辑门和640 byte的b lock RAM,具有很高的时间-面积效率。     

基于宏块特征的H.264快速帧内预测算法

为了降低H.264的计算复杂度以满足实时应用, 在对H.264帧内编码模式深入研究的基础上, 提出利用宏块灰度直方图特征在Intra4×4和Intra16×16模式中预判, 针对Intra4×4模式采用基于子块预测方向特征的快速帧内预测算法.综合以上2种优化策略, 该优化算法平均码率增加了3.2%, 峰值信噪比基本不变的情况下, 编码速度平均提高了32.8%.     

H.264/AVC到HEVC快速帧内转码算法

为加快H.264/AVC到HEVC的转码速度,提出一种快速帧内转码算法。针对H.264/AVC和HEVC两标准间帧内预测块尺寸的差别提出一种合并宏块的方法,利用该方法得出的编码信息预判HEVC中最可能的帧内预测尺寸及最可能的帧内预测模式并简化HEVC中四叉树划分过程,从而降低转码过程中帧内预测的计算复杂度。实验结果表明,在编码效率和视频质量损失很小的情况下,所提出的转码算法平均节省了63.20%的编码时间。     

H.264/AVC的核心技术及应用分析

H.264/AVC是ITU-T视频编码专家组和ISO/IEC运动图像专家组共同开发编著的最新视频编码标准。在描述该标准系统层结构的基础上,着重分析其视频编码层的技术特点,并研究阐述该标准在IP网络及无线网络中的应用情况。     

H.264视频鲁棒传输的最优宏块模式选择

分析了受损宏块的信道失真及其差错扩散,研究了宏块编码模式对信源失真和信道失真的影响,提出了结合信源信道编码的一种基于率失真优化的快速模式选择算法。通过估算不同宏块模式的信源失真和信道失真,自适应地选择最佳编码模式,使得视频序列的整体传输失真最小。模拟实验显示,相对于H.264参考软件的模式选择算法,该算法显著降低了计算复杂度并提高了视频差错恢复性能。     

H.264/AVC视频可逆信息隐藏算法

结合H.264压缩编码标准的特性,提出一种基于H.264/AVC的视频可逆信息隐藏算法。数据隐藏借鉴了图像领域的直方图平移算法,嵌入区域选择在4×4子块的中高频段,保证了视频嵌入后的视觉感知质量。在解码端,可以准确提取嵌入的隐秘信息,并能无失真的恢复原始载体视频。实验结果表明,该算法对视频质量和码率的影响较小。     

基于H.264/AVC的帧内4×4预测模式快速选择算法

在H.264/AVC视频编解码标准中,帧内预测利用周围像素预测当前块来降低空间冗余,能极大地提高H.264/AVC的编码效率。然而,帧内预测的4×4预测有9种模式,为选出最佳模式,全搜索算法需要花费极大的计算量。为了降低帧内预测的复杂度,文章结合9种预测模式的各自特点和整数变换的线性性质,提出一种适用于H.264/AVC帧内4×4模式选择的快速变换和量化算法来减少对应模式变换和量化操作步骤的计算量。实验结果表明,优化算法可以有效地减少整数变换和量化操作的计算量。     

一种改进的H.264帧内预测模式选择算法

针对H.264帧内预测模式选择中失真估计不准确和计算量大的问题,提出一种改进的H.264帧内预测模式选择算法。该算法首先对像素的递归失真估计方法进行改进,较为准确地估计了多种帧内预测模式下的预测失真,然后利用相邻块预测模式的相关性预先筛除部分预测模式,降低了H.264中帧内预测的复杂度。与JM参考软件的对比结果表明,该优化算法能在保证很好的图像质量的同时,将帧内预测模式选择的时间减少60%以上,有效地提高了视频图像的编码效率和视觉质量。     

H.264去块效应滤波器的混合递增滤波流水线设计

针对H.264/AVC主要档次去块效应滤波器的特点,提出一种混合递增的滤波流水线及片上存储架构.采用混合递增的去块效应滤波顺序,通过6级流水线实现像素点的并行滤波.该流水线的存储器架构可以有效支持主要档次的行/列和帧/场数据访问模式,利用滤波数据的相关性提高重用粒度,减少流水线阻塞和片外DRAM的访问.实验结果表明：与其他相关工作比较,流水线架构能够取得较好的性能和资源消耗比,在25.7K门和768Byte SRAM的硬件资源代价下,可以实现3路1080P HDTV的H.264主要档次视频实时去块效应滤波.     

基于H.264/AVC的动态分组多描述编码方法研究

多描述编码是一种容错能力强,稳定性好的编码技术.以H.264/AVC中的分组概念为基础,通过将每个描述中的码流使用动态片组交换器分成主片组和次片组,并使用运动矢量的时空预测方法来代替普通的帧预测方法,基本上可以得到更优的率失真.实验表明,与固定划分片组的静态分组多描述编码比较,该方法以较少的冗余换取了更高的信噪比.     

面向H.264/AVC的宏块级码率控制算法

为了降低计算复杂度和提高H.264/AVC编码器的效率，基于一种相对简单的率失真（R－D）模型提出了新的宏块级码率控制算法，并在新算法中引入了一种自适应方法对目标码率分配和编码复杂度进行调整.相比以往算法在码率分配和参数更新中只利用了宏块绝对平均误差预测值的情况，新算法充分利用了已编码宏块的实际绝对平均误差值和相邻帧之间编码特性的相似性，保证了输出码率的稳定性和解码图像的质量.新算法还采用了一种跳块预判断策略来进一步降低编码复杂度.与JVT-G012码率控制算法相比，新算法在信噪比和输出码率基本不变的条件下，整个编码速度平均提高了约10%.     

SCTP传输H.264/AVC视频流的性能研究

本文提出了在Internet上传输H.264/AVC视频流的一种端到端的视频单播系统,该系统基于一种新的传输层协议--流控制传送协议(SCTP).本文还分析了H.264/AVC的网络友好性和SCTP适合多媒体传输的新技术特性,并把两者有机结合起来,使得该系统具有很高的自适应性和灵活性.通过仿真和分析SCTP传输H.264/AVC视频流的性能,证明了在各种丢包环境下,本文的单播系统仍可保持较好的视觉质量.     

基于H.264/AVC的自适应快速多参考帧选择算法

在不同尺寸块编码模式下,时域和空域运动相关性对最优参考帧选取的影响是不同的.本文通过分析视频序列的统计特性和视频帧内的空间相关性,提出了一种基于运动相关性的自适应多参考帧快速选择算法.该算法根据视频序列自身特征,自适应地去除不必要的参考帧,降低编码复杂度.实验结果显示,在保证编码质量的前提下,本算法平均可以节省编码时间40%以上.     

快速帧内预测方法

为了进一步提高编码的效率,提出了一种基于离散余弦变换(discrete cosine transform,简称DCT)的能量函数的快速Intra-4×4模式选择算法.该算法通过估计帧内预测残差的纹理复杂度达到减少进行率失真最优化计算的模式数量.实验结果表明,该算法在保持原有编码效率的基础上能节省约一半的编码时间.     

H.264/AVC快速帧间模式选择算法

提出了一种针对H.264的快速帧间模式选择算法。该算法从三个方面提高编码效率:SKIP模式提前判决;引入视频分割算法分离前景和背景,确定候选模式;提出了快速帧内模式选择方法。该算法避免了不必要的运动估计和率失真代价(RDO)的计算,节省了编码时间,同时保证了编码质量。     

面向H.264/AVC的低时延码率控制算法

为降低传输系统延迟,并满足实时的要求,提出了一种面向H.264/AVC的低时延码率控制算法。该算法基于H.264/AVC编码标准的特性,进行分层的精细化码率控制,并综合了基于图像复杂度分析的前向码率控制技术和基于缓冲区容量反馈的后向码率控制技术。仿真结果表明,与传统JVT-H017算法相比,该算法可有效减少跳帧次数、降低时延、提高视频通信的时效性;同时较好地保持图像编码质量,其PSNR仅下降约0.1 dB。该算法运算量小,易于工程实现。