自适应不规则纹理的胶囊内镜图像无损压缩

为缓解无线胶囊内镜图像在电子设备以及服务器中的存储压力,提出一种自适应不规则纹理的无损压缩算法。在图像块内,利用扩展角度预测模式寻找与待预测像素最邻近的5个参考像素,并给其中3个参考像素分配不同权重,同时根据邻近像素值梯度变化规律,扩大待预测像素在不规则纹理方向上的预测值选择范围,基于图像块的最小信息熵选择最优的预测值,将真实值与预测值作差获得预测残差,以适应不规则纹理图像。利用跨分量预测模式选择最优的预测系数,构建符合图像块内预测残差分布规律的线性关系,从而消除当前编码像素中3个分量的冗余数据。结合Deflate算法对经多角度预测模式与跨分量预测模式预测后的剩余残差进行熵编码。实验结果表明,该算法在Kvasir-Capsule数据集上的无损压缩比平均为5.81,相比WebP、SAP、MDIP等算法,具有较优的压缩性能,能够有效提高图像的冗余消除率,其中相较WebP算法的冗余消除率提高约1.9%。     

基于静态串表的图像无损压缩编码方法

结合前像素预测编码方法和Lempel-Ziv-Welch(LZW)编码思想并针对其对于变化频率较高的信号压缩效率较低的问题,提出了一种通过利用图像像素之间相关性构建静态串表对数字图像进行无损压缩的编码方法。通过对前向预测编码处理后的图像数据进行查表编码来实现图像无损压缩。实验结果表明该方法实现简单,压缩效率高于LZW算法和WinZIP算法。     

浅析HEVC参考帧设置与块划分快速算法研究

HEVC作为新一代的视频编码标准,在传统的混合视频编码框架下,采用了更精细的变换单元、运动融合技术等先进技术,使得HEVC的压缩性能得到很大的提高,尤其针对高分辨率的视频压缩,将达到更加出色的效果。然而,HEVC的压缩性能越强,计算复杂度也就越高,为了降低压缩编码时间,本文探讨了参考帧设置以及块划分的解决方案,通过对HEVC的参考帧集对图像缓存中的已经解码的图像进行管理方法以及对四叉树的块划分策略进行深入分析,结果表明通过参考帧设置以及块划分能够有效的解决HEVC的编码时间,提高了压缩效率。     

利用深度学习的HEVC帧内编码单元快速划分算法

新一代视频编码标准高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)中编码单元(Coding Unit,CU)大小不同的特性使得编码效率得到显著提升,但同时带来了极高的计算复杂度.为了去除CU划分中多余的计算从而降低编码复杂度,本文提出了一种利用深度学习的编码单元快速划分算法.首先使用原始视频亮度块及编码信息建立了一个HEVC中CU划分的数据库,用于接下来本文深度学习神经网络的训练.然后,为了更好地贴合编码单元划分的层级结构,本文提出了一种基于Inception模块的神经网络结构,使之内嵌于HEVC编码框架中对编码单元的划分进行提前预测,有效地去除了All Intra配置下中冗余的CU划分计算.实验结果表明,本文提出的算法与HEVC官方测试模型(HM16.12)相比,编码时间平均降低了61.31%,而BD-BR与BD-PSNR仅为1.86%和-0.13dB.     

一种基于纹理测度的帧内预测模式选择优化算法

视频是当前人们获取信息的主要途径之一,在视频业不断发展的如今时代,人们对于视频质量和视屏传输速度的要求日益增长。视频编码的目的就是尽可能去除视频数据中的冗余部分,减少视频的数据量。而HEVC中的帧内预测模块,是指利用视频空间域的相关性,使用当前图像已编码的像素预测当前像素,以达到去除视频空域冗余的目的。论文设计和实现了一种基于纹理分布的快速帧内预测模式预测算法,相较于H.265/HEVC编码实现平台X.265帧内预测编码模块,PSNR平均降低0.294dB,比特率平均升高2.098%,平均降低60.94%的编码时间。     

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。     

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。     

H.264/AVC中基于决策树的P帧快速模式选择（HHME2013第61号论文）

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。本文提出了一种针对P帧的基于决策树的快速选择候选模式算法。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：本文提出了一种新的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。     

基于块方向信息的指纹图像无损压缩编码

根据指纹图像在局部具有很强的方向性，提出了一种基于块方向预测的无损压缩编码方法。在此方法中，首先将指纹图像分成8×8的图像块，计算出每一块的块方向信息，并根据这个方向信息，对各个块自适应地选择一个预测器；然后通过预测误差的Context模型进一步去除相邻像素之间的相关性；最后采用Rice算法对误差图像进行编码。实验表明，这种方法简单实用，压缩效果好于JPEG无失真模式和JPEG-LS。     

帧内块复制中的位移矢量参数编码算法

目的 随着云计算和移动互联网技术的飞速发展,屏幕图像编码已成为视频压缩领域新的研究热点。帧内块复制（intra block copy,IBC）算法是屏幕内容编码（screen content coding,SCC）中的核心算法,已经成为高效视频编码（high efficiency video coding,HEVC）等标准中屏幕内容编码的重要组成部分。为了进一步消除IBC算法中的位移矢量（displacement vector,DV）参数编码的冗余,根据DV参数具有的固有帧内块匹配特性和相关性,提出了一种DV参数编码算法。方法 首先,对待编码DV采用邻近块与最近块相结合的DV预测编码方案,进一步提高DV的预测编码效率;然后,对预测编码效率不高的DV,提出了一种基于区域划分与调整的高效DV直接编码方案。对SCC标准测试数据集合中的17个测试数据集合的3种编码配置从编码效率和复杂度两方面进行了评测。结果 实验结果表明,对于SCC标准测试数据集合中移动的文字和图形序列类别,在全帧内、随机接入和低延迟这3种有损编码配置下,提出的DV算法与HEVC SCC中的IBC算法相比,在编解码复杂度没有任何影响的前提下,Y分量的BD（Bjφntegaard Delta）-rate平均降低率分别为1.04%、0.87%和0.93%,全帧内配置下Y分量的BD-rate降低率可达2.99%。结论 本文方法优于HEVC-SCC中的IBC算法中的DV编码算法,能有效提升编码效率。     

一种HEVC帧内预测快速算法

HEVC作为新一代的视频编码标准,比现有H.264标准的压缩效率提高近一倍,但其存在复杂度较高的问题。为此,针对HEVC中帧内预测最耗时的模块,即编码单元块划分模块和帧内预测模式选择模块,提出一种适合HEVC帧内预测的快速算法。该算法将率失真(RD)代价作为阈值参数,利用候选模式集中预测模式被选中概率快速递减的规律,基于RD代价进行帧内预测块划分和帧内预测模式选择。实验结果表明,该算法在相同编码质量条件下可减少59%的HM10.0帧内预测模块复杂度,相应比特率的增加幅度小于1.34%。     

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。     

全搜索算法的SSE并行优化

在基于宏块划分的视频编码算法中,运动估计阶段因为其庞大的计算量占用了绝大多数的编码时间.特别是在对高清视频进行编码时,运动估计已经成为提升编码性能的最大瓶颈.本文通过对全搜索运动估计算法进行基于像素的并行化修改和优化,使用SSE指令调用CPU的SIMD单元同时对当前宏块与参考宏块的多个像素进行SAD运算,对运动估计进行了并行化的实现.在相同的硬件环境以及保证编码质量的前提下,相对于传统的全搜索CPU运算获得了2倍以上的编码性能提升.     

空间可扩展视频编码中增强层上的帧内预测算法研究

针对空间可扩展视频编码,提出了一种新的增强层上的帧内预测算法。该算法充分考虑了相邻层间所固有的空域相关性,在无法正确获取本层邻块预测值的情况下,利用基本层上插值放大后的解码,通过重构宏块来对增强层上的编码宏块进行帧内预测。此外,还在预测过程中,通过引入与图像纹理特征相关联的自适应加权因子对(Wv,Wh)来进一步提高新算法的编码性能。实验结果表明,与H.264标准中的帧内预测算法相比,新算法在保持原有码率和不增加额外的计算复杂度的前提下,可一定程度地提高亮度分量的PSNR值,因此可以作为空间可扩展视频编码中增强层上的帧内编码方案。     

基于宏块的渐进、精细可伸缩的视频编

渐进精细可伸缩(PFGS)的视频编码是面向Internet的视频流化应用中的一项重要技术,同MPEG-4标准中的精细可伸缩(FGS)的视频编码相比,PFGS视频编码具有更高的编码效率.然而,由于现有的PFGS方法以帧为单位来选择编码时的参考图像,因此该方法很难同时在编码效率和误差控制方面都取得好的效果.提出了一种灵活、高效的基于宏块的PFGS编码方法,并提出3种帧间(INTER)编码方式用于增强层宏块编码,其中的一个编码方式把原有的PFGS视频编码中的误差控制技术扩展到了宏块层.同时也提出了一个编码方式选择算法以确定每个增强层宏块的编码方式,由于该算法仅需用到时域预测信息,因此实现起来非常简单,并且性能稳定.实验结果表明,基于宏块的PFGS视频编码既能有效地消除低码率下的误差传递和累积,也能提高在其他码率下的编码效率.     

一种面向HEVC的编码单元深度决策算法

新一代高性能视频编码(HEVC)标准采用灵活的四叉树自适应存储结构、可变尺寸的编码块、35种帧内预测模式等新技术,能够有效提升HEVC的编码效率,但也造成了更高的编码复杂度。为此,提出一种基于时空相关性的编码单元深度决策算法。融合关联帧编码单元的深度信息及当前帧相邻编码单元的深度信息,从而预测当前编码单元的深度范围。实验结果表明,与HEVC标准测试算法相比,该算法能在不明显影响编码质量的基础上平均减少30.2%的编码时间。     

低复杂度的MPEG-2到H.264快速转码算法

提出一种新的MPEG-2到H.264快速转码算法,利用H.264宏块（MB）模式选择与MPEG-2运动补偿残差间的相关性,将H.264宏块模式的选择转化为数据分类;在MPEG-2解码时,保存相关的宏块信息,包括MB编码模式、编码块类型（CBPC）、MB残差的均值和方差,解码后采用标准的H.264编码器对YUV图像编码,并保存H.264宏块的编码模式,采用机器学习算法得到决策树,用于H.264编码模式的分类,从而大大提高转码效率。     

基于提前终止编码单元划分的快速帧内预测算法

为了降低高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)帧内预测过程的计算复杂度,提出一种提前终止编码单元(CU)划分的快速帧内预测算法。首先,针对HEVC编码结构,提出一种纹理复杂度测度的方法(即像素亮度方差值)。然后,分析不同纹理特性对帧内预测编码单元层次结构的影响,提出一种基于像素亮度方差值统计的提前终止编码单元的方法。对不同层次结构的编码单元进行像素亮度方差值统计,同时结合平均像素代价值统计,设置合理的阈值,自适应提前终止编码单元的划分,从而降低了帧内预测的编码复杂度。实验结果表明,在保证信噪比和比特率不变的情况下,该算法与HEVC参考软件HM10.0相比,编码时间平均节省32%。