一种H.264/AVC帧内预测模式的快速选择算法

H.264/AVC帧内预测技术采用率失真优化策略进行最优化编码模式选择,提高了I帧的编码效率,但同时也提高了计算复杂度。本文提出了一种帧内预测模式的快速选择算法,基于亮度块的方向特性,通过一些复杂度不大的计算,选择少数几个可能性较大的预测模式进行率失真代价计算,得到最佳亮度预测模式,并以 计算代替率失真代价计算选择最佳色度预测模式,降低了计算复杂度,提高了编码速度。实验结果表明,本文提出的算法在保证图像质量的同时,编码时间平均降低了48%,而码率增加很小。     

采用率失真与模式特征的多视点视频编码快速模式选择

现有的多视点视频编码使用了分层B帧（Hierarchical B Picture, HBP）的预测结构,其帧内预测、帧间预测以及视点间预测的模式选择给多视点视频编码带来了庞大的计算复杂度。针对这一问题,我们在分析了JMVC模式分布比例的基础上,提出了一个快速帧间模式选择的算法。这种算法利用率失真代价和预测模式特征之间的关系来及时判定最优模式:如果上一尺寸预测模式的率失真代价小于当前尺寸预测模式的率失真代价则认为上一预测模式为最优模式,跳过检查其他更小尺寸的预测模式;反之,如果上一尺寸的预测模式的率失真代价大于当前尺寸的预测模式的率失真代价,则继续检查其他更小的尺寸。这样,通过提前终止一些不必要的模式选择过程,多视点视频编码的计算量得到大幅的降低。实验结果表明:所提算法能在保持JMVC中全搜索算法的编码效率同时,使计算复杂度减少了81.66%。      

基于HEVC的帧内模式快速判决算法

提出了一种HEVC帧内预测优化快速算法。算法在统计总结出当前CU层与其上层CU帧内预测模式、CBF与TU分割深度、相邻CU层之间的色度帧内预测模式之间相关性的基础上,有效地减少了帧内模式的预测,降低了帧内编码计算复杂度。同时,根据不同代价函数之间,以及色度与亮度帧内预测模式之间的相关性,分别在亮度和色度帧内预测过程中添加了RMD中cost代价最小的预测模式和最佳亮度预测模式,保证了较低的编码码率和较高的编码图像质量。实验结果表明,该算法针对各类型、分辨率的视频,在码率和PSNR基本不变的情况下,帧内编码时间平均减少38.2%。     

一种基于HEVC的帧内模式快速判决算法

提出了一种HEVC帧内预测优化快速算法。算法在统计总结出当前CU层与其上层CU帧内预测模式、CBF与TU分割深度、相邻CU层之间的色度帧内预测模式之间相关性的基础上,有效地减少了帧内模式的预测,降低了帧内编码计算复杂度。同时,本文根据不同代价函数之间,以及色度与亮度帧内预测模式之间的相关性,分别在亮度和色度帧内预测过程中添加了RMD中cost代价最小的预测模式和最佳亮度预测模式,保证了较低的编码码率和较高的编码图像质量。实验结果表明,本文算法针对各类型、分辨率的视频,在码率和PSNR基本不变的情况下,帧内编码时间平均减少38.2%。     

快速帧内预测模式选择新方法

为了提高编码性能,H.264采用了RDO(率失真优化),但与此同时带来的是计算复杂度的增加.本文着重分析了H.264中快速帧内预测模式选择的问题.为了降低帧内预测模式选择的计算复杂度,提出了一种高效的快速帧内预测模式选择算法.首先,对Pan的基于边缘方向直方图的快速算法进行了改进,同时提出了基于参考象素特征的4×4快速帧内预测模式选择算法,并将两者进行了结合.实验结果表明,本文算法和H.264校验模型JM61相比,I帧编码时间降低61%~69%,而PSNR基本保持不变,输出码率仅略有增加;与Pan的基于边缘方向直方图快速算法相比,本文算法的I帧编码时间降低12%~33%,PSNR和输出码率均基本保持不变.     

利用纹理结构的HEVC快速帧内模式选择算法

高性能视频编码（HEVC）是刚确立的最新一代的视频编码标准。对于帧内编码,HEVC最大的特点是采用了从64×64至8×8的编码单元划分和35种帧内预测模式,HEVC通过遍历所有的分块和帧内预测模式,选取最优的预测方式,这种帧内预测方式在提高预测精度的同时也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低帧内预测的计算复杂度,HM2.0版以上的HEVC测试软件采用一种基于两步预测的快速帧内模式选择算法。在此基础上本文首先提出了一种基于纹理方向的快速粗选方案,减少参与计算的粗选模式数,进而提出基于结构相关的决策方法,利用同质图像区域的纹理相似性,减少参与率失真代价函数计算的候选模式数量,进一步降低了帧内预测计算复杂度。实验结果表明,本文所提出的快速算法,在保持编码质量基本不变的条件下,可以使基于两步预测的快速帧内模式选择时间缩短25%。      

低复杂度的多视点视频编码宏块模式决策算法

为了降低多视点视频编码(MVC)的计算复杂度,提出了一种基于全局-局部率失真代价的低复杂度宏块模式决策算法。首先根据宏块候选模式的块尺寸和率失真代价特点,将所有候选模式分为大尺寸模式(Skip/Direct、Inter16×16和Intra16×16)和小尺寸模式(Inter16×8、Inter8×16、Inter8×8、Intra8×8和Intra4×4);接着统计已编码帧中这两类宏块模式的平均率失真代价,并利用这些平均率失真代价计算当前帧宏块模式决策的全局率失真代价;最后利用得到的全局率失真代价,并结合当前宏块已估计模式的局部率失真代价和空间邻近宏块的模式信息提前终止模式决策,具体包括对大尺寸宏块模式进行提前判定以及对小尺寸候选模式进行逐级选择。实验结果表明:与MVC参考代码中的全搜索模式决策算法相比,本文算法在时域预测视点和视点域预测视点上分别节省了74%和82%的平均编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与现有模式决策快速算法相比,本文算法降低了更多的编码时间,并具有更好的编码率失真性能。     

基于模式分组的帧内预测模式快速选择算法

针对高效率视频编码(HEVC)帧内预测中增加的预测模式引起的的粗选择模式(RMD)与率失真优化(RDO)算法计算复杂度高的问题。本文充分利用候选模式集中排列第一的预测模式与最优预测模式之间的强相关性,提出了一种基于模式分组的帧内预测模式快速选择算法,有效的降低了HEVC帧内预测算法的计算复杂度。实验表明本文所提出的算法与HEVC的测试模型HM10.0相比,在保证视频质量和码率基本不变的前提下(码率仅增加了0.78%,Y-PSNR只降低了0.12dB),减少了41.8％的编码时间,提高了编码效率。     

H．264／AVC帧内预测模式不同快速算法的分析

快速帧内预测模式选择是一项提高H.264/AVC压缩性能的关键技术。H.264/AVC通过采用RDO(率失真优化)模式获得编码的性能提高,但这是以高计算复杂度为代价的。为了解决这个问题,首先对H.264/AVC的帧内预测算法进行研究,随后对不同快速算法进行分析,证明其都以不同方式大幅度提高了H.264/AVC帧内预测的速度,同时保持了较高的预测精度和主观图像质量。     

一种低复杂度的HEVC帧内快速编码算法

为了降低高效视频编码(HEVC)帧内编码复杂度,提出一种HEVC帧内快速编码算法。根据视频图像的纹理复杂性,提前跳过或者中止部分尺寸的编码单元(CU)的划分,减少CU深度遍历区间;同时,根据粗选过程后预测模式和代价值的统计特性采用阈值法或者梯度模式直方图法进一步筛选掉粗选后可能性较小的预测模式,从而减少最后进行率失真(RD)代价计算的帧内预测模式数量,进一步降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法与HEVC原始平台相比,在全I帧编码模式下编码时间平均减少42.20%,码率(BR)上升约1.75%,峰值信噪比(PSNR)降低了0.108dB,有利于实时应用。