一种快速H.264帧内模式选择算法

H.264帧内预测计算复杂,是帧内编码中的瓶颈问题。根据H.264多模式帧内预测特点分析,提出了一种基于纹理和参考像素特性的帧内预测快速算法。算法首先通过Prewitt算子计算得到图像的纹理,根据纹理方向选择相应的帧内预测模式,然后计算参考像素的差异特性,删除已选Intra4x4模式中不必要模式,减少候选模式数目,降低了计算复杂度。对4组不同运动特点序列仿真结果表明:与JM13.2算法相比,本文算法编码时间平均降低75.7%,而图像峰值信噪比平均降低0.16dB,输出码率平均增加3.45%,综合性能优于已有算法。     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测并采用拉格朗日率失真优化(RDO)技术来选择最佳帧内预测模式,提高I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,根据帧内预测算法特征提出了一种基于像素方向相关性的帧内预测模式快速选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和比特率大致不变的前提下,极大地降低了帧内预测编码的计算复杂度。     

基于全零模块检测的H.264/AVC快速帧内模式选择算法*

H.264/AVC采用多方向、多划分的帧内预测模式,与其他视频编码标准相比具有更高的编码效率,但同时也使计算复杂度明显提升。通过分析各编码模式的特点和最佳模式分布规律,提出了基于全零模块检测的快速帧内模式选择算法,略过不可能进一步降低率失真代价的帧内预测模式,以降低编码过程的计算复杂度。实验结果表明,在保证编码性能的前提下,可以有效地降低H.264/AVC的计算复杂度。     

基于梯度的H.265/HEVC帧内预测硬件加速算法研究

HEVC即H.265,是目前最新的视频编码标准。相比于前一代视频编码标准,H.265/HEVC虽然能够明显改善视频压缩效率,但是却带来了更高的计算复杂度,尤其是在帧内预测过程中。为了解决这个问题,提出一种基于梯度的帧内预测硬件加速算法来跳过一些帧内预测模式和划分深度的预测过程,从而达到减少计算的目的。利用图像梯度信息来粗略估计编码单元的纹理方向和纹理复杂度,其中纹理方向用来估计编码单元的最优帧内预测方向,纹理复杂度用来判断是否跳过当前划分深度的预测编码过程。实验表明,相比于H.265/HEVC测试模型HM16.18,本文提出的算法能够减少6059%的编码时间,仅造成0.38 dB的BD PSNR减少和8.52%的BD-Rate增加。     

H.264/AVC高档次标准快速帧内模式选择算法研究

针对H.264/AVC高档次标准中帧内模式选择计算复杂度高的问题,提出一种新颖的基于纹理信息的快速帧内模式选择方法。利用绝对误差均值检测宏块的复杂度,选择块尺寸模式;利用平均绝对相邻像素差来检测图像块的纹理方向,筛选候选预测模式。实验结果表明,上述两部分算法单独使用都能够有效降低帧内模式选择的计算复杂度,使编码速度分别提高27%和64%,并且对率失真性能的影响可以忽略不计。利用整合后的综合算法,在率失真性能几乎保持不变的情况下,帧内编码速度提高超过70%以上。     

基于纹理特征的H.264/AVC帧内预测模式快速选择算法

H.264/AVC视频标准中的帧内编码通常采用率失真优化技术,通过遍历所有可能的编码模式,选择其中一个具有最小率失真代价的模式作为最佳帧内预测编码。率失真优化技术在提高编码可靠性、准确性、抗误码率的同时,增加了编码的复杂度和搜索时间。在分析标准帧内预测的情况下,计算当前4×4块和重建4×4块的残差值,若小于某一阈值可提前结束宏块编码,反之则利用图像块的纹理方向与预测模式选择之间的相关性,提出一种快速的帧内4×4块预测模式选择算法。该算法在结合改进的Canny算子和平方梯度法的基础上,提取出当前块的纹理方向,并详细分析了纹理方向与预测模式之间的对应关系。实验仿真在H.264/AVC的参考模型JM13.2平台上完成。结果表明,与标准算法相比,该算法在编码码率持平和峰值信噪比保持不变的前提下,编码时间有较大幅度的下降。     

H.264帧内预测模式的快速选择算法

为了降低H.264标准中帧内预测模式选择的复杂度,提出一种快速的帧内预测方法.H.264采用率失真优化(RDO)算法,通过计算所有预测组合模式的率失真代价来确定宏块的最优编码模式,其计算复杂度非常大.提出的帧内预测快速选择方法利用宏块的绝对误差和(SAD)来缩小预测模式的范围,减少帧内预测的计算量,从而提高模式判别的速度.实验结果表明,在图像质量和码率基本保持不变的情况下,该算法使Ⅰ帧的编码速度提高约76%.     

基于方向测度的H.264快速帧内预测算法

H.264在空间域上从多个方向进行多种模式的帧内预测,并使用率失真优化算法选择最佳模式,使编码的复杂度大幅增加。为此,提出了一种基于方向测度的快速帧内预测算法。该算法使用方向测度来判断块的平坦程度和纹理方向,它可以预先排除可能性小的预测模式,避免了不必要的代价计算。实验结果表明,算法在保持信噪比平均降低0.05 dB和码率平均增加1.27%基础上,编码时间平均减少了39.16%。     

基于图像特征的H.264快速帧内模式预测算法①

H.264引入帧内预测技术提高了I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。在深入分析帧内预测原理以及预测模式选择过程的基础上,提出了一种快速H.264帧内预测模式选择算法。该算法通过预测模式尺寸预先选择原则、帧内预测模式快速选择原则和提前中止原则来加快编码速度。实验结果表明,该算法在保证图像质量和比特率大致不变的前提下,与H.264原有的全搜索算法相比,编码速度能够平均提高41.3%～53.4%;与快速三步法相比,编码速度能够平均提高21.4%～32.4%。     

H.264视频流分辨率缩减转码的快速宏块模式选择算法

H.264视频编码标准采用帧内预测,帧间的宏块分割等新的特性提高了编码效率,同时也较大地提高了模式选择的复杂度,因此H.264视频转码中模式选择算法将显著影响到转码的效率。提出了一种适用于H.264视频流空间分辨率缩减转码的宏块模式选择算法。主要利用输入码流中的宏块模式和运动矢量信息,获得局部的预测方向或者梯度方向,从而根据方向信息,减少需要计算的宏块模式的数目。实验证明,在保持编码效率和视频质量的同时,能够有效地降低H.264下采样转码过程中的宏块模式选择算法的复杂度。     

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。     

A fast DEA-based intra-coding algorithm for HEVC

As the newest video coding standard, High Efficiency Video Coding (HEVC) greatly enhances the encoding performance of H.264/AVC. However, HEVC also has high computational complexity, which limits application of this new standard. In this paper, we propose a fast DEA-based intra-coding algorithm, including block partitioning; prediction mode selection and edge offset (EO) class decision algorithms. The idea behind the proposed algorithm is to utilize the texture characteristics of the encoding image, which are quantified by dominant edge assent (DEA) and its distribution, to reduce the decision space. Specifically, for block partitioning, we propose the most possible depth range (MPDR) and employ DEA to determine whether the current coding block can use the MPDR to predict the partitioning depth or not; for intra-prediction mode selection, we use DEA and its distribution to reduce the range of prediction direction; for the EO class decision, we use DEA to determine the EO class of the sample adaptive offset. We integrate the proposed algorithm into the test model HM 13.0 and present a detailed comparative analysis. Experimental results show that the proposed fast DEA-based intra-coding algorithm reduces the computational complexity of HM 13.0 to about 46% in encoding time with 2.08% increases in the Biontegaard-Delta bitrate (BD-rate). Moreover, the proposed algorithm also demonstrates better performance over other state-of-the-art work.     

H.264/AVC中基于全零块的预测模式选择

多种预测模式的采用是H.264/AVC的特点,但带来了大量的计算。针对该问题,将全零块检测技术推广应用于H.264/AVC视频编码中对多种预测模式的快速选择,提出一种模式选择的快速算法。使用该算法,通过一些简单的比较等操作,就能跳过对某些预测模式的选择,减少了H.264/AVC视频编码器的运算复杂度。     

改进的H.264快速帧内预测模式选择算法

为了减小H.264编码算法的复杂度,提出一种快速的帧内模式选择算法。根据宏块内部相邻像素差的特点判定宏块预测类型,对基于边缘方向直方图的Pan算法进行改进,利用改进的算法对选定了预测类型的宏块进行预测,选出最佳的预测模式。实验结果表明,该算法在保证失真率和码率性能的前提下,编码时间平均减少了71.6%,大大提高了编码效率。     

基于纹理特征的HEVC帧内编码快速算法

为了降低高效视频编码（HEVC）帧内编码的复杂度,提出了一种基于编码块纹理特征的帧内编码快速算法.首先,对当前编码单元（CU）进行预处理,获取CU的纹理复杂程度和方向特性.其次,根据纹理复杂度决定部分CU是否划分,跳过率失真代价计算,减少不必要的划分与裁剪.然后,根据纹理方向减少帧内预测模式的数量,降低帧内预测过程的复杂度.实验结果表明,在全I帧模式下快速算法与HM10.0相比,码率（BR）上升0.649%,峰值信噪比（PSNR）降低0.059 dB,帧内编码时间平均减少56.18%.