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。     

一种基于H.264的帧内模式选择快速算法

帧内预测模式选择是影响H.264编码速率的瓶颈问题。在分析H.264帧内预测算法基础上,提出了一种快速模式选择算法。该算法利用16×16块帧内预测后的SAD值判断是否能够跳过4×4块帧内预测;在4×4块帧内预测中根据SAD特征缩小候选模式范围。实验结果表明：该算法较大地提高了帧内编码速度,同时保证图像质量下降在可接受范围之内。     

H.264的帧间/帧内预测模式快速选择算法

多模式运动估计使H.264比其它视频编码算法具有更高的编码效率,但同时也使计算复杂度明显提升.如果能在搜索进行之前先对模式进行筛选,除去不适用的模式,就可以减少不必要计算,大大提高运动估计的运算速度.通过分析各编码模式的特点和最佳模式分布规律,提出了帧间/帧内预测模式快速选择算法.按照从帧间模式到帧内模式、从大尺寸划分到小尺寸划分的模式选择顺序准则,基于最优匹配的检测来进行帧间/帧内模式的快速选择,略过不可能进一步降低率失真代价的模式,以降低编码过程的计算复杂度,从而提高编码速度.实验结果表明,该模式与全模式搜索相比,在图像质量和码率有少量变化的前提下,编码速度显著提高.     

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%.     

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。     

基于递推模式的帧内预测快速算法

针对H．264帧内预测中存在的边缘像素预测不精确问题,提出一种基于递推模式的帧内预测算法．利用宏块内部像素之间相关性更强的特点,参考同一块内已经预测过的像素预测其他像素．为了降低H．264帧内编码的复杂性,提出一种基于递推模式的帧内预测快速算法．利用4×4块在空域和频域上的特性,采用层次性结构选择需要考察的候选模式,减少帧内预测所要计算的模式数量．根据4×4块与16×16宏块之间的关系,充分利用4×4块的预测结果,快速选择16×16宏块的预测模式．实验结果证明:与以前的快速算法不同,这种基于递推模式的快速算法不仅能在很大程度上减少预测以及重构的计算量,降低帧内编码的计算复杂度,还能提高帧内编码的效率．     

基于全局和局部残差复杂度的帧间模式选择

针对H.264/AVC传统帧间模式选择算法的高复杂度,提出了一种适合各种视频分辨率格式的快速帧间模式选择算法.该算法基于全局残差复杂度(General residual complexity,GRC)和局部残差复杂度(Local residual complexity,LRC),通过GRC与QP来近似计算一个阈值,然后通过对局部残差复杂度跟该阈值比较来决定宏块的活跃度,再根据宏块的活跃度选出候选的帧间模式,由此进行率失真优化(Rate-distortion Optimization,RDO)计算,从而减少了不必要帧间模式的RDO计算,取得了较高的编码效率.实验结果表明,与JM18.4默认的帧间模式选择算法相比,该算法在峰值信噪比和码率基本不变的前提下,可以平均减少大约60%的帧间编码时间.     

一种新的H.264快速帧内预测模式选择算法

对H.2641AVC帧内预测模式选择算法进行了分析,通过采用亚采样方案计算边缘方向、利用边缘矢量幅值进行预测模式判决和在一定条件下提前结束Intra_4×4模式等方法对PAN算法进行了改进.结果表明,该方法在不影响图像失真度和码率性能的前提下,降低了帧编码时间,减小了编码复杂度.     

一种多步骤多分支H.264帧内预测模式选择算法

提出了一种用于H.264/AVC编码的多步骤多分支快速帧内模式选择算法。该算法首先利用整数DCT域的频率分布特点有效减少了候选预测模式的数量,然后使用经过改进的率失真优化模型和H.264原有模型有选择地处理上述模式,并得到最优模式。通过实验发现在图像峰值信噪比(PSNR)和编码比特率基本不变的情况下,编码时间降低到了原来的1/6~1/3,从而达到了降低计算复杂度和提高编码效率的目的。     

一种新颖的H.264帧内预测快速算法

提出了一种新颖的H.264帧内预测算法．该算法把9种4×4帧内预测(Intra_4×4)模式分为3类,用左面和上面相邻块的模式类预测当前4×4块适合采用的模式类;基于定义的变换系数索引加权绝对值和设计了一种新颖的Intra_4×4模式选择方法;利用连续I帧中16×16帧内预测(Intra_16×16)宏块位置的准平稳性降低了帧内预测的计算复杂度;利用亮度块和色度块帧内预测模式间的相关性加速了色度块的模式选择过程．实验结果表明,本文提出的帧内预测快速算法比Joint Video Team (JVT)-G013平均节省了25%的编码时间,且编码率失真性能较好． :     

H.264帧内预测模式快速判决算法

在H.264视频编解码标准中,帧内预测是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的编码效率.但是帧内预测模式的获得需要极其复杂的运算,降低了它的实用性.本文充分利用了时域、空域相关性来预测当前块的最佳模式,结合提前中止算法来减少不必要的模式选择计算.实验结果表明,文中提出的算法能在保证输出码率不变的...     

H.264帧间编码模式选择快速算法

作者针对H．264帧间编码宏块模式选择计算复杂度较高的缺点,提出了一种模式选择快速算法。该算法根据帧间编码宏块的树状分割模式特点,应用了若干简单有效的终止搜索准则,并采用动态阈值以进一步加快模式选择的速度。模拟实验表明：提出算法减少了编码器无效遍历过程,在取得相近PSNR和比特率条件下。编码速度得到较大提高,适合实时视频应用。     

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。     

基于H.264帧内模式快速选择算法

H．264采用RDO技术选择帧内预测模式以进一步提高编码的效率,但同时大幅度增加了预测的复杂度．本文提出一种快速帧内模式选择算法,该算法首先依据图像的纹理特征从9种Intra-4×4的预测模式中选出4种备选模式,然后再根据SATD的特征以及相邻块的预测模式之间的相关性,选出最佳预测模式,从而有效减少预测模式,避免了不必要的RD_Cost计算．实验证明,该算法提高编码时间效率约为35%,而峰值信噪比的减少很小．     

H.264到HEVC的低复杂度视频转码算法

针对H.264视频转码为下一代压缩标准高效电视编码（HEVC）视频过程中耗费大量时间的问题,提出一种低复杂度的视频转码算法.该算法充分利用H.264压缩视频流中包含的信息,基于图像复杂度和编码比特数之间的关系对每帧图像进行编码复杂度分析,并根据分析结果决定编码树单元的搜索深度范围;基于HEVC码流中Skip模式与H.264码流中各种模式的映射关系对Skip模式进行提前判决,通过对编码比特数的统计分析快速选择预测单元的对称与非对称分割模式;依据运动矢量的相似性,优化了HEVC运动估计过程中预测单元的搜索起点和搜索范围,进一步减少了转码过程的计算量.实验结果表明：该算法与参考算法相比转码速度获得了大幅提高,同时还保持了几乎相同的率失真表现.     

一种新的H.264/AVC帧内编码快速算法

针对H.264/AVC帧内编码算法采用率失真优化(RDO)算法提升编码性能导致运算复杂度增加这一问题,提出了一种新的帧内编码快速算法。该算法采用待预测块的纹理方向误差值判断待编码块的纹理特征,结合相邻块的预测模式相关性减少须遍历预测模式的数量,并结合全零块检测的提前终止判定准则加快编码速度。实验结果表明,与标准算法相比,该算法在保证输出码率和图像质量基本不变的情况下能够将帧内编码时间减少约67.2%,显著提高了H.264的帧内编码效率。     

一种结合全零块检测和纹理特征的快速帧内 预测模式选择算法

在H.264的帧内编码算法中,提出了从多个方向进行多种模式预测。为使率失真性能最优,需要对所有17种候选模式进行遍历,从中选择最适合的模式,这无疑会大大增加了编码器的计算复杂度。为避免多余候选模式的遍历,提出了一种快速H.26帧内预测模式选择算法。该算法结合了3个准则来加快编码速度,一是相邻块预测模式相关性准则,二是基于结合全零块提前中止准则,三是基于纹理特性的预测模式尺寸预先选择准则。先根据相邻宏块的预测模式来预先判别待编码宏块的预测模式;若预测模式不符合提前中止准则,就根据纹理的复杂度来预先选择预测模式的尺寸;对已选择尺寸的各种模式进行搜索,在搜索过程中同样遵循全零块提前退出的准则。实验结果表明,在编码效率相近的情况下,与H.264原有的全搜索算法相比,编码速度能够平均提高42.45%~73.71%。与单纯基于纹理特性的FIPAMP算法相比,编码速度能够平均提高23.19%~55.83%。     

帧内预测的模式选择快速算法研究及其实现

简要分析了H.264/AVC中的帧内预测模式选择,研究了基于边缘方向信息的模式选择快速算法.通过Sobel算子获得图像的边缘方向信息,并以此为依据确定相应的最优、次优预测模式,有效的减少了候选模式数.另外,在率失真模式选择过程中充分考虑算法的并行效能,减少了冗余计算.仿真结果表明,该方法可以有效的降低帧内预测计算开销,提高编码效率.     

融合空域相关和率失真代价的HEVC帧内编码算法

新一代视频编码标准HEVC采用基于编码单元(CU)四叉树递归的分割结构,与上一代视频压缩标准H.264/AVC的高档次相比,最高能够节省50%的比特数.然而,由于HEVC增加了更多的划分块尺寸和预测模式,导致了编码复杂度急剧上升.因此,本文提出了一种融合空域相关信息和率失真代价值的帧内编码模式.本文首先根据各序列的不同运动和纹理特性,通过寻找编码单元深度预测值和实际值之间的误差,从训练帧得到最佳的加权系数,最后决定编码单元是否继续分割;其次,将每个编码单元划分为四个子单元,计算每层的率失真代价总和,据此计算出率失真代价的阈值,按照每秒训练两帧情况更新阈值,以此阈值决定该编码单元是否继续分割.实验结果表明,本文算法相对于原始编码器,平均可以降低48%的编码复杂度,平均比特率BDBR仅增加0.91%,平均峰值信噪比BDPSNR仅下降0.05 d B.     

H.264帧内预测快速算法

在研究H．264帧内预测算法的基础上，提出一种新颖实用的自适应帧内预测快速算法．首先，利用前一帧和当前帧对应位置宏块的帧内预测模式进行预测，从而减少当前宏块的预测模式数量，降低编码复杂度；然后根据量化因子。自适应地插入使用各种帧内预测模式的修正帧，并改变候选预测块的数量来保证帧内预测快速算法的准确性．实验结果表明，在码率增加小于3％，恢复图像平均峰值信噪比下降不到0．04dB的情况下，使用帧内预测快速算法，编码速度可提高22％～35％，满足实时视频通信的要求．该算法与H．264标准兼容，可用于实际视频通信产品．