实时监控系统中H.264 模式选择算法的优化

由于实时监控系统对视频压缩的需要,本文针对H.264 标准的多模式运动估计算法编码模式复杂、计算量大的不足之处,在宏块编码模式选择统计规律的基础上,通过对纹理复杂度的分析,提出了一种利用预判法与部分模式排除法相结合的快速模式选择算法。该方法提前排除Skip 模式和inter16×16模式,再根据纹理复杂度将其余的模式分为两部分,对每部分包含的模式根据纹理方向再逐一排除,最后得到最优的模式。实验结果表明,本文提出的快速模式选择算法,在码率增加较小和视频质量损失不大的情况下,将编码时间平均缩短了76.95%。     

基于宏块预判的快速帧内预测模式选择算法

针对H.264/AVC帧内预测模式选择部分计算复杂度问题,提出一种基于宏块预判的快速帧内预测模式选择组合算法.该算法采用低复杂度的三点梯度算子改进了边缘方向直方图帧内预测模式选择算法（Pan算法）中利用Sobel算子得到边缘方向矢量.首先运用平均绝对误差（Mean Absolute Difference,MAD）值对编码宏块类型结合QP下的阈值进行预判;预判后的宏块采用改进的Pan算法进行模式筛选,最后确定最佳的预测模式.实验结果表明,在6个不同视频序列全I帧编码情况下,该算法与全搜索算法相比编码时间平均减少大约72.4%,与Pan算法相比编码时间减少28.6%,而码率仅分别增加4.21%、1.8%,峰值信噪比基本不变.     

适合于空间可伸缩编码的帧内快速算法

根据空间可伸缩编码的特征,提出一种适合于增强层的帧内快速编码算法.首先根据基本层和相邻宏块提出当前宏块的块模式选择,并利用残差预测来加快编码速度;然后提出Intra16和Intra42种块模式的方向模式选择.在Intra16模式中,根据宏块纹理来预测采用各种方向模式的可能性,按照其从大到小顺序编码,并结合残差预测来加快编码速度;在Intra4中,根据基本层子块和相邻子块的方向预测当前子块可能的方向模式和各种方向模式的可能性,并结合零块提前预测来进一步加快编码速度.实验结果证明,与标准算法相比,文中算法的计算复杂度平均降低了75%,同时对编码质量和比特率几乎没有影响.     

一种适用于视频监控系统的快速模式选择算法

针对当前模式选择中复杂性较高的问题,分析了视频监控序列图像模式选择情况,总结出了视频监控序列模式选择中存在大量SKIP模式和16×16模式的特点,并根据此特点,提出了一种SKIP模式和16×16模式的预判方法.又针对运动宏块候选模式过多的问题,结合视频监控序列部分模式使用率较低的特点,提出了一种部分模式预排除方法.实验结果表明,对于视频监控序列图像,该快速模式选择算法可以在视频质量几乎没有损失的前提下,编码速度比H.264中的算法平均提高84%,与Yury V的54%相比,更加适合于视频监控序列图像的编码.     

基于时/空相关性的H.264帧内预测算法

为了降低H.264编码复杂度,提出一种基于时空相关性的快速帧内预测算法。该算法充分利用视频序列的时间相关性,自适应地根据先前编码宏块对当前宏块进行预判,在Intra_4×4和Intra_16×16预测方式之间进行选择;对Intra_4×4预测方式,依据模式聚集特性,参考先前帧和当前帧已编码宏块的预测模式统计特征,确定当前4×4子块的候选模式。实验结果表明,该算法在保证信噪比和比特率几乎不变的情况下,编码时间减少约40%,提高了编码效率。     

基于H.264宏块预判断的快速帧内算法

针对视频压缩标准H.264/AVC 的压缩率很高,但其算法复杂、编码时间较长,提出了基于MAD值的宏块模式选择的预判断;针对帧内4×4块,提出利用相邻块和相邻方向预测模式的相关性进行帧内模式预测。实验结果表明,与全搜索算法相比,在采用全I帧编码的情况下,该算法的编码时间减少73%,输出的视频比特率仅增加2.14%,且PSNR 基本保持不变。     

一种基于H.264/AVC的帧内预测模式选择快速算法

视频编码标准H.264/AVC用帧内和帧间模式预测来提高率失真性能。但是这种多模式选择和穷举式搜索大大增加了编码复杂度。本文提出了一种帧内预测模式选择快速算法,其i核心思想是根据已确定的Intra_16x16最优预测模式来削减Intra_4x4块的预测模式数。通过本算法,可在比特率和PSNR值基本上不变的情况下使得H.264/AVC编码时间大为降低。     

基于SAD和SATD的H.264快速帧内预测算法

H.264在空域上进行多模式帧内预测,用RDO准则选择最优模式,提高了压缩率,但是增加了计算复杂度。该文提出一种快速帧内预测算法,利用SAD值对Intra_4×4方式进行预判,根据SATD特征排除可能性小的Intra_4×4预测模式。实验结果表明,该算法在保持峰值信噪比基本不变和码率略增的情况下,可节省69.3%的帧内编码时间。     

基于H.264的快速帧间预测模式选择算法研究

本文从H.264编码的模式选择算法入手,研究一种基于已编码宏块的运动矢量分析的模式选择算法.该算法利用宏块之间的相关性,对当前编码宏块周围已编码宏块的运动矢量进行聚类分析,然后根据聚类分析的结果进行相应的模式选择,提高编码的效率,降低算法的复杂度.     

运用H.264/AVC宏块编码特征的低复杂度率

分析H.264/AVC各帧间编码模式与最佳模式编码同一宏块（MB）时在比特率、参考帧选择及CBP（coded block pattern）上具有的相似性,对MB各最佳编码模式的比特率和CBP分布进行了统计,根据统计结果分析出比特率和CBP相结合能对编码模式进行比较准确的区分定位。并由此提出一种联合参考帧选择和模式选择的低复杂度RDO（rate distortion optimization）算法。算法利用P16×16模式编码得到的比特率和CBP来确定候选编码模式,用P16×16模式的参考帧来确定其余帧间模式的参考帧。最后将候选模式在候选参考帧中进行运动估计和编码模式的RDO,选出最佳编码模式。实验结果表明,提出算法与H.264/AVC参考软件JM12.0相比,平均比特率增加1.32%、 亮度PSNR减小0.0752dB,编码时间减少71.20%。     

Joint rate control for VBR MPEG video on PVC ATM links

A joint rate control algorithm for variable bit rate (VBR) MPEG-compressed digital video on point-to-point permanent virtual circuit (PVC) ATM links is proposed. The algorithm controls the encoding mode of a number of video encoders that operate either on VBR or constant bit rate (CBR) mode. The algorithm selects the encoding mode based on the buffer occupancy of a multiplexer co-located with the encoders that interfaces them to the PVC link. VBR encoding is the predominant encoding mode used during congestion-free periods. CBR mode is used only during congested periods. When CBR is selected, new bit rates are jointly assigned to the encoders based on their relative encoding complexities. The bit rate assigned to the encoders are enforced by a CBR rate control local to each encoder. The performance of the joint rate control algorithm is evaluated through simulation of a packet multiplexer, where a number of connections are multiplexed onto a fixed-capacity channel. The performance is compared to that of multiplexing conventional CBR and open-loop VBR from the video quality and bandwidth efficiency points of view. Simulation results show that the proposed algorithm improves performance over multiplexed conventional CBR or open-loop VBR MPEG video, without significantly increasing implementation complexity. The application of the algorithm to video-on-demand over ATM is discussed.     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择算法*

提出一种基于边缘方向预测模式度量的快速预测模式选择算法,通过对当前4×4 块帧内预测方向的度量,根据估计的块边缘方向来选择候选预测模式。实验结果表明,与全搜索算法相比,该算法在保证图像质量和比特率基本不变的前提下,编码时间平均减少了40%,提高了编码效率。     

基于H.264的立体视频压缩中的快速帧间模式选择算法*

为了在保证PSNR和bitrate的基础上,提高立体视频编码的速度,首先,对立体视频序列各模式进行统计分析,然后进行快速帧间模式选择算法的比对,并最终确定使用基于图像细节程度的快速帧间模式选择算法进行编码。实验结果表明,在图像质量和压缩效率基本不变的情况下,大幅度提高了H.264立体视频编码的速度。     

可分级视频编码空域增强层的快速帧间模式选择算法

针对可分级视频编码(SVC)技术中层间残差预测(ILRP)大大增加了编码复杂度的问题,提出一种快速算法。带残差的帧间预测和不带残差的帧间预测都采用全搜索的预测算法,编码复杂度很大,所提算法分析了增强层带残差的帧间预测和不带残差的帧间预测之间的率失真代价(RDCost)差异,动态判定增强层是否需要采用层间残差预测以减少层间残差预测过程;同时依据层间预测模式相关性,利用基本层最优帧间预测模式指导增强层最优帧间预测模式的选择过程,进一步节省编码时间。实验结果表明,与参考模型JSVM中的算法相比,改进的快速算法在编码质量降低小于0.01dB,码率提高不大于3%的前提下,可节省平均编码时间50%左右,有效地降低了编码复杂度,对于编码器的优化方面有理论参考价值和实际应用意义。     

H．264快速帧间模式选择算法

为降低H．264编码器复杂度,提出一种新的快速帧间模式选择算法。结合skip模式的特性,对其进行优先判断,在此基础上缩小宏块级模式范围。根据亚宏块模式与量化参数的关系,缩小亚宏块级模式范围。实验结果表明,该算法在图像质量和压缩效率基本不变的情况下,能减少31．9％～75.3％的编码时间。     

快速AVS2帧内预测选择算法

针对目前数字音视频编解码技术标准(AVS2)中帧内预测模式判断过程计算较为复杂,而如今超高清视频的普及给编解码系统带来很大压力的问题,提出了一种快速帧内预测选择算法.该算法先对最底层最小编码单元(SCU)进行预测模式删选,减少了底层SCU的计算量;再通过下层编码单元(CU)的预测模式得到上层CU的预测模式,从而减少了上层CU的计算量.实验表明,该算法对压缩效率的影响很小,并且编码时间平均下降超过15%,并可有效地降低帧内编码的复杂度.     

一种HEVC帧内预测模式快速选择算法

针对HEVC帧内预测模式选择过程计算较为复杂的问题,提出了一种帧内预测模式快速选择算法。在统计实验数据的基础上,针对64[×]64、32[×]32、16[×]16较大尺寸的预测单元类型,采用阈值法筛选掉粗选后可能性较小的预测模式,针对8[×]8、4[×]4较小尺寸的预测单元类型,根据代价值的分布情况,直接筛减或者采用模式梯度直方图法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代价精密计算的帧内预测模式数量,降低帧内编码复杂度。实验结果表明,在保证图像质量和编码码率的情况下,该算法能有效提高HEVC的编码速度,有利于实时应用。     

一种快速帧内预测算法

为进一步提高帧内预测的编码性能,提出一种新的帧内预测算法。该算法对用于预测的参考像素进行相似度检测,当参考像素相似度高时,直接使用平均模式预测,省去了用于编码预测模式的比特,节省了码率,并降低了计算复杂度。实验结果表明,该算法在同样的峰值信噪比(PSNR)下,平均码率降低了1.42%,编码速度提高了32.1%。     

分级视频编码中宏块相关性快速模式决策

为降低空时分级视频编码中自适应层间预测模式的计算复杂度,利用增强层中时域宏块相关性的特点,提出一种随时间等级变化的快速模式决策算法。该算法将参考宏块使用过的模式按照其率失真优化代价排序,选择其中代价较小的模式作为当前宏块的动态备选方案,从而有效地提高编码效率。在JSVM上的实验结果表明,同原有非优化决策算法相比,在PSNR平均降低0.0148dB、比特率增加0.55%的情况下,该优化算法使得平均编码时间减少21.67%。     

一种用于AVS-M帧内的快速预测模式判断算法

AVS M帧内亮度预测有9种预测模式及两种最优模式选择准则——SAD准则和RDO准则。由于侧重点不同，编码性能和编码效率相差比较大。提出了对SAD准则的结果进行排序，并按一定的条件筛选，缩小最优模式的候选预测模式集，最后通过RDO准则快速确定最佳模式的方法。仿真结果表明，和RDO准则相比较，该算法在视频编码性能基本不变的情况下，编码时间减少30%~40%。