基于空域相关性的快速HEVC帧间预测方法北大核心

分析了对应CU分块与其空域上相邻的4个CU之间的相关性,根据分析的最大出现概率的PU模式,以及当前PU分块与前一帧对应不同尺寸CU分块之间的空域相关性,提出了一种基于时域和空域相关性的快速HEVC帧间模式判决方法,跳过当前最大编码单元中各层CU中冗余的Pu模式,从而降低了编码的计算复杂度。实验结果显示,与HM7．0相比,该方法在仅仅损失了0．21％～1．66％压缩率和0．01～0．09dB峰值信噪比的前提下,降低了52_3％～63．5％的编码时间。     

一种基于时域相关性的高性能视频编码快速帧间预测单元模式判决算法

为了降低高性能视频编码(HEVC)的编码计算复杂度,根据视频时域上高度相关性的特点,该文提出一种快速高性能视频编码(HEVC)帧间预测单元(PU)模式判决算法。分析了时域上相邻帧两帧相同位置编码单元(CU)的PU模式之间的相关性;同时,针对视频中可能存在对象运动,还分析了前一帧对应位置CU的周边CU与当前帧中当前CU间PU模式的相关性。根据分析的时域相关性,跳过当前CU中冗余的PU模式,从而降低编码复杂度。实验结果表明,在编码效率和峰值信噪比(PSNR)损失很小的情况下,在目前已有的HEVC快速帧间预测算法的基础上,进一步降低了31.30%的编码时间。     

基于时域相关性的快速HEVC帧间模式判决方法

高效率视频编码(HEVC)相比目前的国际视频编码标准H.264/AVC,在压缩率方面有了较大的提高,但也带来了巨大的编码计算复杂度。为了降低HEVC的编码计算复杂度,提出了一种快速HEVC帧间模式判决方法。统计并分析了相邻两帧之间对应块的编码单元(CU)和预测单元(PU)的时域相关性,在此相关性基础上,跳过了一些冗余CU分割层和PU预测模式,CU层最多只取两种PU预测模式,从而大大减少了所需要进行的率失真代价计算的数量,实验结果显示,与HM7.0相比,该方法在仅损失了0.21%-1.66%的压缩率和0.01~0.09 dB的峰值信噪比的前提下,降低了52.3%~63.5%的编码时间。     

基于时空相关性的HEVC帧间模式决策快速算法

新一代的高效率视频编码标准HEVC采用编码树单元（CTU）四叉树划分技术和多达10种的帧间预测单元（PU）模式,有效地提高了编码压缩效率,但也极大地增加了编码计算复杂度。为了减少编码单元（CU）的划分次数和候选帧间PU模式个数,提出了一种基于时空相关性的帧间模式决策快速算法。首先,利用当前CTU与参考帧中相同位置CTU、当前帧中相邻CTU的深度信息时空相关性,有效预测当前CTU的深度范围。然后,通过分析当前CU与其父CU之间的最佳PU模式空间相关性,以及利用当前CU已估计PU模式的率失真代价,跳过当前CU的冗余帧间PU模式。实验结果表明,提出的算法与HEVC测试模型（HM）相比,在不同编码配置下降低了52%左右的编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与打开快速算法选项的HM相比,所提算法进一步降低了30%左右的编码时间。     

基于感兴趣区域的高性能视频编码帧内预测优化算法

针对高性能视频编码(HEVC)帧内预测编码算法复杂度较高的问题,该文提出一种基于感兴趣区域的高性能视频编码帧内预测优化算法。首先,根据图像显著性划分当前帧的感兴趣区域(ROI)和非感兴趣区域(NROI);然后,对ROI基于空域相关性采用提出的快速编码单元(CU)划分算法决定当前编码单元的最终划分深度,跳过不必要的CU划分过程;最后,基于ROI采用提出的预测单元(PU)模式快速选择算法计算当前PU的能量和方向,根据能量和方向确定当前PU的预测模式,减少率失真代价的相关计算,达到降低编码复杂度和节省编码时间的目的。实验结果表明,在峰值信噪比(PSNR)损失仅为0.0390 dB的情况下,所提算法可以平均降低47.37%的编码时间。     

基于运动特征的HEVC帧间模式快速判决算法*

为降低HEVC帧间预测编码过程的计算复杂度,提出了一种新的基于运动特征的编码单元(Coding Units,CU)及预测单元(Prediction Units,PU)快速判决算法.首先,通过二阶帧差法检测运动剧烈程度,并分析运动特征对CU及PU时域相关性的影响.然后,利用前帧相同位置CU及PU的最优模式预测当前CU的深度范围,并根据运动剧烈程度优化预测范围.最后,根据预测范围跳过和终止部分不必要的CU深度和PU模式,从而加快帧间编码速度.在HM12.0平台上的实验测试表明,该算法在BDPSNR仅降低0.068 dB、BDBR只增加1.530％的情况下,提高了48.389％的编码速度.     

基于纹理方向和空域相关的HEVC帧内快速编码算法

为了降低高效视频编码(HEVC)的复杂度,提出了一种基于纹理方向和空域相关性的帧内快速编码算法。一方面,利用相邻编码单元(CU,coding unit)的最佳分割尺寸确定相关性的权重,并根据已编码CU的率失真代价值定义了CU分割尺寸的相关性因子,通过比较该因子提前终止CU分割;另一方面,利用Sobel算子求取预测单元(PU,prediction unit)子块的纹理方向,通过判定其纹理方向显著性确定相应的候选模式集,然后根据PU大小对所得的预测模式修正处理,最后遍历这些候选模式选取最优模式。实验结果表明:本文算法相对于原始HEVC编码方法,在全I帧模式下编码时间平均减少36.84%,BDBR(Bjntegaard delta bit rate)上升约0.81%,BDPSNR(Bjntegaard delta peak signal-to-noise rate)降低了0.047dB。     

一种HEVC帧内快速编码算法

高效视频编码(HEVC)采用编码单元(CU)四叉树的 分割结构,相比H.264/AVC显著地提升了编码效 率,但却使编码复杂度急剧增加。为此,本文提出一种帧内快速编码算法。首先,根据视 频图像纹理复 杂度,提前判断是否进行最大编码单元(LCU)分割。然后,根据空域相邻CU的深度预测当前C U的深度范围, 跳过不必要的计算;最后,根据预测模式被选为最优预测模式的统计特性,去掉可能性小的 帧内预测模式。本文算法在HM14.0的基础上实现。 仿真结果表明,本文算法在全I帧模式下与HM14.0相比,帧内编码时 间平均减少38%,码率(BR)只增加1.41%,峰值信噪比(PSNR)只降低0.29dB,在保证编码性能和视频质量几乎不变的 情况下,本文算法降低了编码的计算复杂度。     

基于决策树的HEVC SCC帧内编码快速算法

为减少HEVC屏幕内容编码的编码时间,提高编码 效率,本文提出了一种基于决策树的HEVC屏幕内容帧内编码快速 CU划分和简单PU模式选择的算法。对视频序列特性分析,提取有效的特征值,生成决策树模 型。使用方差、梯度信息熵和 像素种类数用于生成CU划分决策树,使用平均非零梯度、像素信息熵等用于生成PU模式分类 决策树。在一定深度的决策 树模型中,通过对相应深度的CU的特征值的计算快速决策当前CU的划分与PU模式的类型。这 种利用决策树做判决的算法 通过减少CU深度和PU的模式遍历而降低编码复杂度,达到快速帧内编码的效果。实验结果表 明,与HEVC屏幕内容的标 准算法相比,该算法在峰值信噪比(PSNR)平均下降0. 05 dB和码率 平均增加1.15%的情况下,能平均减少30.81% 的编码时间。     

x265的低复杂度帧内编码快速算法

为了降低x265的帧内编码复杂度,减少编码所需时间,本文针对新一 代高效视频编码标准(HEVC)帧内编码单元(CU)划分以 及预测单元(PU)模式选择的快速算法进行研究。采用经典的差分矩阵计算纹理复杂度,提出 了一种根据当前编码单元子块的纹理复杂 相似度与其编码所需要的总比特数以及量化参数之间的关系作为提前终止CU划分的判决 条件,通过增加SATD的计算进一 步减少PU模式选择的RDO候选列表的个数从而减少率失真代价计算的快速算法。实验结果 表明,与x265的标准算法相比, 该算法在平均峰值信噪比(PSNR)仅减少0.028dB和码率平均增加1.27%的情况下,能够平均减少32.34%的帧内编 码时间。     

Rough mode cost–based fast intra coding for high-efficiency video coding

The quadtree-based coding unit (CU) and transform unit (TU) structure, as well as various prediction units (PUs) of HEVC, considerably increase encoding complexity in intra coding and inter coding. This paper proposes a rough mode cost (RMC)-based algorithm for accelerating CU/TU depth decisions and PU mode decisions in HEVC intra coding. For CU depth decisions, RMC values are used for the fast determination of CU partition. In the case of PU mode decisions, modes with higher RMCs are removed from the candidate list to reduce the number of test modes. For TU depth decisions, the TU partition of the mode with the least RMC is used to determine the TU partitions of remaining modes. The proposed TU partitioning method demonstrates superior performance to the default method in reference software. The proposed algorithm can reduce encoding time by approximately 51% on average, with a 0.69% increase in the Bjøntegaard-Delta (BD) rate.     

一种基于子块纹理差异的VVC快速CU划分算法

针对多功能视频编码(versatile video coding, VVC)由于在四叉树(quadtree, QT)划分的基础上引入多叉树(multi-type tree, MTT)划分结构导致编码复杂度过高的问题,本文提出了一种基于编码单元(coding unit, CU)子块纹理特征差异的VVC快速CU划分算法。该算法能够有效降低VVC的编码复杂度,缩短编码时间。首先通过不同划分方向的子块的纹理复杂度差异提前判断MTT划分的方向,跳过不必要的MTT划分方向;然后根据当前CU的相邻子块间的纹理差异判断是否跳过三叉树(ternary tree, TT)划分,以进一步减少候选列表中划分模式的数量。实验结果表明,在全帧内(all intra, AI)的编码配置下,与官方测试平台VTM-7.0相比,本文算法平均能够节省47.24%的编码时间,BDBR(Bj?ntegaard delta bit rate)仅增加1.26%。     

基于零块分析的高效视频编码通信

为了实现高清、超高清视频实时编码通信传输, 针对高效视频编码(HEVC)帧间编码计算复杂度过高的问题,根据图像的文理复杂度和 编码单元的零块统计特征,提出一种新的HEVC快速帧间模式判决算法。根据Merge模式下 整单元一分为四的4个子编码单元纹 理相似度确定是否提前终止编码单元(CU)划分,同时利用帧间2N×2N预测模式下零系数与非零系数分布的区域统计特征,选择符合零块分 布特征的最佳预测单元(PU)模式。实验结果表明,在低延迟B(LDB,low-delay B)和随机访 问(RA,random access)配置条件下,提出的算法在保持编码 性能基本不变的情况下,HEVC帧间预测编码时间分别平均减少了60.2%与59.4%。     

基于相似度的HEVC帧内低复杂度算法

针对高清视频编码(HEVC)标准帧内编码计算 复杂度过高的问题,提出了基于最大编码单元(LCU)相似度的 深度范围及率 失真代价阈值预测低复杂度算法。首先分析LCU相似性并将其量化,然后利用该量化变量概 率密度分布规律, 采用贝叶斯分类方法估计当前编码LCU深度范围;同时考虑到编码单元(CU)之 间相关性,自 适应设定率失真代价阈值,用以提前结束模式选择及继续分割过程:通过LCU编码深度范围 预测和率失真代 价阈值实现快速CU划分方案。实验结果表明,在性能几乎不变的情况下,本文算法较标准 编码算法编码 时间平均减少了39.55%,平均BDBR增加在1%以内,BD-PSNR仅降低了 0.03dB,在保持良好视频质量下有效降低了编码复杂度。     

多描述分层编码技术的研究

介绍了多描述分层编码的最新研究现状,分析了多描述分层编码设计方法,并提出结合MDLC和多路径传输的方案,最后对该技术进行了展望.     

空时编码在宽带无线接入系统空中接口中的应用

近年来 ,空时编码作为一种发送分集技术已引起人们广泛的关注。空时编码技术是一种把发送分集和编码相结合的技术 ,它能在不牺牲带宽的情况下提供好的性能。本文介绍了空时编码及其相关的概念 ,阐述了正交空时分组编码的编解码过程。本文还讨论了空时编码技术在固定宽带无线接入系统空中接口部分的应用。     

一种HEVC的快速帧间编码新方法

为了降低新一代高效视频编码(HEVC)的计算复杂度 ,融合基于人眼恰可察觉失真(JND)的快速帧间 模式选择和自适应编码单元深度范围(ACUDR)两种算法,提出了一种快速帧间 编码新方法。首先,通过建立时空域JND和最佳预测模式的统计关系,利用JND 阈 值指导帧间预测模式的快速选择,以减少遍历的模式个数从而降低复杂度;然后,利用编码 的前一帧定义与当前帧 的平均深度差(ADD),通过ADD自适应加权时空域相邻最大CU(LCU) 的平均深度值预测当前LCU的深度范围(DR)类型,减少当前LCU遍 历的深度个数从而降低算法复杂度; 最后,融合这两种算法以进一步降低了视频编码的计算复杂度。结果表明,所提出方法 在低延时和随机访问两种 编码结构下,降低了40%以上的计算复杂度,但编码性能降低很小,在同等码率下的峰值信 噪比(BDPSNR)仅分别降低0.058dB和0.037dB,同等客观质量下 的码率(BDBR)仅分别增加1.71%和1.06%。