基于调色板模式的屏幕视频帧内编码快速算法

基于HEVC的屏幕视频编码根据屏幕视频的特征,引入了调色板模式、基于Hash的块匹配算法等新技术。这些新技术虽然提升了编码的质量,但同时增加了编码器的复杂度。为降低屏幕视频编码器的复杂度,提出了一种基于调色板模式的屏幕视频帧内编码快速算法。该算法结合了屏幕视频的特征和帧内编码模式的空间相关性,有效地减少了帧内编码单元的模式搜索范围。该算法可以在保证视频编码质量的前提下,有效降低编码复杂度,减少编码时间。在屏幕内容编码的标准测试平台SCM5.4的实验结果显示,本算法可以降低21%的编码时间,同时只引起0.93%的BD-Rate的上升。     

高效视频编码中变换跳过模式的快速选择

目的新一代高效视频编码(HEVC)标准采用了灵活的块结构和大量新颖的编码工具,有效提高了视频编码效率。变换跳过模式作为一种新增加的模式,可以有效地提高编码效率,但是也显著地增加了编码的复杂度,增加了实时编码应用的难度。因此提出一种针对变换跳过模式的提前剪枝算法。方法通过分析不同率失真代价下是否选择变换跳过模式的残差块的分布情况,最终选取率失真代价的平方根作为阈值,并建立了量化参数与阈值之间的模型。之后可以根据量化参数提前计算得到阈值大小,减少变换跳过模式的编码次数,从而降低变换跳过模式的复杂度。结果由于最终只需要对少量的块进行变换跳过模式编码,并且使用模型得到经验阈值并不会额外增加复杂度,因此能减少编码器的计算复杂度。实验结果表明,与标准编码器相比,该算法对于不同场景的标准测试序列平均峰值性噪比和平均比特率变化都非常小,平均减少了70%的变换跳过模式编码的次数。结论该变换跳过模式的剪枝算法,选取率失真代价的平方根作为阈值,根据本文模型获取不同量化参数下的经验阈值,对是否需要进行变换跳过模式提前判断。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由于加入变换跳过模式增加的编码复杂度。     

HEVC中Merge模式候选决策的探究和优化

针对Merge模式中存在的运算时间长且计算复杂度高的问题,通过对候选PU的合并过程进行研究,提出了优化的候选决策算法。基于时域候选和空域候选决策算法在不同情况下对当前块的影响程度不同,自适应地改变候选决策列表来减少计算复杂度和提高预测精度。与标准算法相比,该算法在视频序列的PSNR值略有增高、码率减少的情况下,编码时间得到有效减少。而且该算法在提高HEVC编码率失真性能的同时有效降低了计算复杂度。     

基于模式预测的低复杂度高清视频帧内编码方法

为了解决高分辨率及超高分辨率的视频数据量庞大的问题,国际视频编码标准化组织正制定更先进的视频压缩标准——高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC),即H.265。帧内编码作为视频编码的重要组成部分,其编码的复杂度和性能会严重影响整个视频的编码复杂度和压缩性能。为了降低HEVC中帧内编码的复杂度,文章提出了一种重新确定备选模式列表的方法,该方法根据备选模式列表中第一个模式的不同,快速自适应地确定备选模式列表中需要保留的模式,减少执行率失真优化的模式数目。实验结果表明,文章提出的算法在保证与标准测试平台HM8.0编码性能一致的条件下,帧内编码时间与原始HM8.0相比平均节省24.50%,有效地降低了帧内编码的复杂度。同时,所提出的算法能够与其它层次的快速编码方法相融合,以进一步减少复杂度。     

HEVC快速帧内模式决策算法

在高效视频编码(HEVC)标准中,为降低编码单元和预测单元算法的计算复杂度,提出一种基于编码单元纹理和预测单元模式决策的快速帧内预测算法。通过统计编码单元的纹理复杂度,分析编码单元纹理的相关性,设定合理的纹理阈值,快速地决策当前编码单元的大小。改进预测单元模式决策算法,利用三步搜索方法,减少候选模式数量和帧内模式预测时间。算法结合了编码单元和预测单元的特点,仿真结果表明,与HEVC参考软件HM8.0相比,在增加较少码率,降低较少峰值信噪比的情况下,该算法的编码时间平均缩减40.9%,降低了编码复杂度。     

低复杂度的H.264帧间宏块编码模式选择算法

为了减少H．264／AVC帧间编码模式选择的计算复杂度，利用不同编码模式在实际视频序列中的利用率信息及空时域相邻块之间的相关性，提出了一个低复杂度的快速帧间编码模式选择算法。模拟结果表明，该算法在保持率失真性能的前提下可以大幅度减少模式选择的计算复杂度，有利于H．264的实时应用。     

四级自适应H.264计算资源分配算法

分析影响H.264运动估计复杂度的因素,提出一种新的H.264计算资源分配算法。该算法可以根据视频运动复杂性和能量受限设备的电池能量自适应调整H.264编码参数。实验结果表明,该算法在保持视频编码质量基本不变的同时,可以降低编码器的计算复杂度,减少电池能量消耗,延长能量受限设备的工作时间。     

AVS块模式选择提前中止算法

AVS视频编码标准是由中国音视频标准工作组自主研发的,具有很高编码效率的视频编码标准,其算法的复杂度比之前的标准有明显的增加.在AVS的编码部分中,最费时的部分就是多种块模式的运动估算.为了降低运动估算的复杂度,该文提出了一种提前中止算法.该算法通过对一个搜索点的运算,给出最佳的运动估算矢量.利用这种算法,一些运动搜索流程可以被提前中止,大量的搜索点可以被省略掉.实验结果显示,采用这种算法后算法的复杂度大幅度的下降,而编码的比特率仅上升了很小的百分比.     

大规模MIMO中基于低复杂度雅克比预编码算法及实现

迫零线性预编码可以获得接近最优的系统容量,不同于传统MIMO系统,大规模MIMO将会配置成百根天线,随着天线数量增加,使得迫零线性预编码矩阵求逆计算复杂,不利于在应用中实现。为了减小线性预编码计算复杂度,提出基于低复杂度的雅克比迭代算法,该算法通过线性迭代,避免了矩阵求逆运算,减少了计算量。为了更进一步的减少计算时间,提出基于统一计算架构的异构多核并行算法,该方法利用GPU具有多核多线程结构特点,实现了异构多核并行计算。仿真结果表明,基于低复杂度雅克比预编码算法可以达到迫零预编码算法性能,同时与传统的线性预编码相比,该算法的计算量更少、时间更短。     

H.264/AVC快速帧间模式选择算法研究

H.264/AVC标准采用可变块运动估计和率失真优化技术进行帧间模式选择,提高了编码效率,但极大地增加了计算复杂度。为了解决这一问题,提出一种快速帧间模式选择算法,它利用了SKIP模式在视频序列中的使用率信息和时空域相邻宏块与当前宏块编码模式之间的高度相关性。该算法缩小了模式选择的范围,并采用阈值来提高预测准确度。仿真结果表明,该算法在保持图像质量和比特率的前提下可以大幅度减少计算复杂度。     

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。     

H.264快速帧内预测模式选择算法

为降低视频图像帧内预测的复杂度,提出一种快速的帧内预测模式选择算法。根据图像的自身特征和预测模式的统计特征,参考DC模式提前终止算法和像素快速选择算法中的阈值判断准则,结合8种帧内预测模式中最优模式和次优模式的方向相关性,进一步减少预测的计算量。实验结果表明,该算法能降低30%~45%的帧内预测计算量,同时保持视频的图像质量基本不变。     

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。     

基于边缘检测的快速帧内预测算法

介绍基于边缘检测的两种快速帧内预测算法,通过对两种算法在预测一致性方面的仿真,比较了它们在预测精度上的差异,对基于区域边缘强度的快速算法进行了分析和仿真,并提出了一种改进的快速帧内预测算法.     

高效帧内预测模式选择算法

帧内预测技术是H.264不同于以往标准的特点之一.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,提出了一种新的帧内预测模式选择算法.算法通过相邻宏块预测模式相关性原则、预测模式尺寸预先选择原则、提前中止原则来加快编码速度.实验结果表明,与全搜索算法相比,在编码质量相近的情况下,能够节省51.01%～72.91%的编码时间,与FIMDA算法相比,能够节省15.63%～27.31%的编码时间.     

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.     

基于H.264的高分辨率序列帧内预测的改进算法

针对高清视频序列帧内预测的编码特点,得出禁用Intra4×4预测模式,使用Intra8×8和Intra16×16模式进行亮度预测,可显著提高编码速度,同时码率和SNR基本不变。基于上述结论,提出一种新的帧内预测快速算法。该算法在帧内预测之前进行预判决,从Intra8×8和Intra16×16中选择一种预测模式,从而减少了算法复杂度。实验结果表明,算法在码率只有少许增加的情况下,编码速度提高了27.8%,SNR值基本不变。     

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。     

空间可扩展视频编码中增强层上的帧内预测算法研究

针对空间可扩展视频编码,提出了一种新的增强层上的帧内预测算法。该算法充分考虑了相邻层间所固有的空域相关性,在无法正确获取本层邻块预测值的情况下,利用基本层上插值放大后的解码,通过重构宏块来对增强层上的编码宏块进行帧内预测。此外,还在预测过程中,通过引入与图像纹理特征相关联的自适应加权因子对(Wv,Wh)来进一步提高新算法的编码性能。实验结果表明,与H.264标准中的帧内预测算法相比,新算法在保持原有码率和不增加额外的计算复杂度的前提下,可一定程度地提高亮度分量的PSNR值,因此可以作为空间可扩展视频编码中增强层上的帧内编码方案。