基于相邻像素的帧内预测算法

为了解决H.264帧内预测中运动物体边缘预测不精确的问题,提出了一种基于块内相邻像素的帧内预测算法.根据块内相邻像素相关性更强的特点,采用层次结构,分阶段预测待编码块内像素.在保证模式方向特性的前提下,充分利用块内已经预测过的像素作为参考,预测其他像素,重新统计最优模式的分布规律,基于统计结果确定该算法的预测模式顺序.实验结果证明,这种基于相邻像素的帧内预测算法可以解决预测不精确的问题,提高帧内编码效率.     

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.     

一种降低预测模式开销的帧内预测方法

提出一种新颖的帧内预测方法．比较每种预测模式的预测块与直流(DC)预测模式的预测块之间的绝对差和．进而判断当前块在各种预测模式下的预测块是否相似．若当前块的各种预测块都相似,则将所有预测块的均值作为当前块的最终预测结果,且不必编码预测模式．实验结果表明,提出的方法较H.264/AVC能够获得更高的编码性能,在恢复视频客观质量PSNR相同时,码率平均下降2.40％,编码时间平均减少25.83％．     

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．     

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...     

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中帧内预测模式选择算法的研究

H.264标准中的帧内预测模式在带来高效的压缩编码性能的同时,也带来了极大的运算量。针对这种情况,在对现有的优化思想进行研究的基础上,提出一种新算法,通过对各种预测模式的方向性进行分析,利用相邻模式之间的相关性,跳过一些小概率模式,从而降低模式选择的复杂度。通过仿真实验,对两种算法的编码时间、比特率以及PSNR进行了比较。实验结果表明,在采用新的模式选择算法后,运算复杂度大大降低,极大地减少了编码时间,有效地提高了视频压缩编码效率。     

H.264帧内快速预测算法的研究

新一代视频压缩标准H.264/AVC使用率失真优化算法在提高压缩率的同时增加了计算复杂度。为了减少计算复杂度,提出了一种快速帧内预测算法。通过MAD（平均绝对误差）均值对宏块进行4×4块和16×16块预判,再根据SATD（残差绝对值总和）代价函数计算Cost值,排除较小可能性的模式,缩小4×4块的预测模式范围。用标准视频序列对该算法验证,结果表明该算法在保证峰值信噪比的前提下,节省了预测时间.     

一种基于H.264 Intra帧的差错隐藏方法

为了充分利用H.264新特性带来的冗余信息对视频传输中的错误进行隐藏,提出了一种新的基于Intra帧的差错隐藏方法,根据丢失块周围子块的预测模式推断出丢失块中各子块的预测模式,再根据推断的预测模式重建丢失块. 试验表明,这种方法能很好地预测出丢失块的预测模式,并能适应不同内容类型的图像,差错隐藏的效果明显.     

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． :     

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.     

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.     

块级别自适应层间帧内预测方法

为了提升可分级视频编码的层间帧内预测(ILIP)性能,提出了一种基于维纳滤波器的块级别自适应ILIP方法. 首先,将一帧图像分块;其次,逐块选取原始增强层图像和对应的基本层上采样图像逐帧进行训练,得到维纳滤波器系数;最后,采用获取的滤波器系数对基本层上的采样图像进行滤波,并在块级别加以控制,以便降低预测误差能量. 实验结果表明,与传统ILIP方法相比,新方法可以获得更精确的预测结果,编码器输出比特率下降最高可达14.45%.     

一种利用整数变换快速实现HEVC帧内预测算法

提出了一种利用整数变换快速实现帧内预测的新算法,首先对原图像做DCT变换,然后利用整数变换的系数求出图像块的纹理方向,根据求出的纹理方向及相邻块的最佳预测模式确定候选模式集。这样就可以减少候选模式数目,进而减少计算量,节省编码时间。实验结果表明,该算法与校验模型HM5.0相比,在保持峰值信噪比基本不变和码率略增的情况下,可节省约50%的帧内编码时间。     

一种基于空间预测的背景Sprite编码算法

介绍了一种高效的基于空间预测的Sprite编码方法,提出了一种有效的图像填补技术。在亮度块编码的同时采用多预测模式用于色度块的编码,从而进一步提高图像中色度分量的编码效率,试验结果表明,所提出的方法在相同的比特率时与MPEG-4相比,峰值信噪比(PSNR)平均可以提高0．5dB．并且,该方法还可以用于一般静态图像的编码。