基于纹理特性与空域相关的高效视频编码帧内分级快速算法

为了降低高效视频编码(HEVC)标准的编码复杂度,提出一种基于纹理特性与空域相关性的帧内分级快速算法。首先,采用最大编码单元(LCU)级的快速算法,通过利用相邻LCU的编码深度值加权预测得到当前LCU的预测深度,并利用块标准差和自适应阈值策略确定当前LCU的纹理复杂度,将当前LCU的预测深度和纹理复杂度相结合来预测当前LCU的最有可能深度范围(MPDR);其次,采用编码单元(CU)级的深度判决快速算法(CUDD-FA),将基于边缘图的CU深度预判策略和基于率失真(RD)代价相关性的CU提前中止策略相结合,实现了CU级深度的提前确定,进一步降低了帧内编码复杂度。与原始HEVC算法相比,所提算法在全I帧编码模式下编码时间平均减少41.81%,BD-rate(Bjøntegaard Delta bit rate)仅上升0.74%,BDPSNR(Bjøntegaard Delta Peak Signal-to-Noise Rate)仅降低0.038 dB;与代表性文献算法相比,所提算法在编码时间节省更多的情况下率失真性能更好。实验结果表明,在率失真性能损失可以忽略不计的前提下,所提算法能有效降低HEVC帧内编码复杂度,特别是高分辨率视频序列,有利于HEVC的实时视频应用。     

一种新的HEVC快速帧间预测单元模式判决算法

针对HEVC中帧间预测模式判断所带来的高复杂度计算,根据视频时域上高度相关性的特点,提出了一种减少AMVP模式执行次数的低计算复杂度的快速帧间预测模式判决的方法。基于相邻帧的相同位置编码单元(CU)的预测单元(PU)模式上的时域相关性,跳过当前PU模式选择过程中一些冗余的AMVP模式的计算,以此来降低编码的复杂度。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,比现有HEVC帧间预测算法减少了33.04%的编码时间。     

基于背景帧的监控和会议视频帧间快速算法

为降低高性能视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）中监控和会议视频的编码复杂度,减少编码时间,提出了一种基于虚拟背景帧的监控和会议视频帧间编码的快速编码单元（Coding Unit,CU）划分和预测单元（Prediction Unit,PU）模式选择算法。对原始视频序列进行像素统计分析生成虚拟背景帧,利用生成的虚拟背景帧对CU分类。通过分析不同类别的CU继续划分的比例和其纹理复杂度,快速决策当前CU的划分和PU的模式类型。这种利用虚拟背景帧做判决的算法通过减少CU深度和PU模式遍历而降低编码复杂度,达到快速帧间编码的效果。实验结果表明,与HM16.9相比,该算法在峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）平均下降0.07 dB和码率平均增加1.93%的情况下,能平均减少33.31%的编码时间。     

基于时空域相关性的屏幕内容帧间快速编码算法

针对屏幕内容视频帧间编码的高复杂度问题,提出了一种基于时空域特性的帧间快速编码算法。首先,根据运动静止检测算法将待编码帧分为静止帧和运动帧;然后,对运动和静止帧分别采用不同的编码策略。对于静止帧,在统计分析时域对应编码单元（CU）分割深度和预测模式的基础上,确定CU最佳分割深度和最优预测模式。对于运动帧中的静止最大编码单元（LCU）,利用时域相关特性提前终止CU分割,模式选取则只针对大尺寸模式进行预测;对于运动帧中的运动LCU,根据其相邻LCU的运动静止特性确定CU分割深度以及预测模式。实验结果表明,所提算法相比原始编码平台,在BDBR平均上升3.65%的情况下,编码时间平均节省46.40%。所提算法在率失真性能损失可接受的前提下,有效地降低了屏幕内容视频帧间编码复杂度,有利于屏幕内容视频的实时应用。     

利用运动信息及率失真代价的HEVC帧间快速算法

针对高效视频编码（HEVC）帧间预测过程所引入较高的复杂度,分别提出提前决策skip模式,编码单元（CU）提前终止分割以及变换单元（TU）提前终止分割。首先,根据自然视频序列多采用skip模式,利用当前块和空间相邻块的已编码信息提前决定skip模式;其次,为了避免编码不必要的深度,利用先前已编码块的率失真代价（rdcost）决策[CU]提前终止分割;最后,利用当前预测残差块的纹理复杂度决策TU的提前终止分割。实验结果表明,提出的算法最终可以节省编码时间43.78%,同时造成bj?ntegaard delta bit rate（BDBR）的损失为1.675%。通过实验数据的比较,在对视频质量的影响忽略不计的情况下,能够很大程度上减少复杂度。     

基于深度预测的HEVC编码单元快速划分算法

高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)采用计算复杂度较高的率失真优化方法对编码单元CU(Coding Unit)划分进行判决,具有较高的时间复杂度,编码所需时间较长。为降低HEVC编码复杂度,加快编码速度,提出一种基于深度预测的CU快速划分算法。首先依据当前CU与周围相邻CU和参考帧中当前位置CU的深度相关性,预测当前CU的最优深度,然后使用相邻相关分割法或依据当前CU深度和预测深度的关系对当前CU进行递归划分。为减少预测带来的误判,在CU深度级别由2级到3级的划分中,使用率失真或百分比的方式进行二次判定。实验结果表明,该算法与原始的HEVC编码方法相比,在亮度峰值信噪比减小0.07 d B,编码比特率增加0.88%的情况下,整体编码单元划分时间缩短37.7%,具有较高的时间效率。     

3D-HEVC深度图帧内预测快速算法

目的 多视点纹理加深度视频（MVD）格式逐渐成为立体视频的主流表现形式之一。新一代高效率立体视频编码（3D-HEVC）继承了HEVC的编码结构并引入一些新的编码技术,导致深度图帧内编码过程具有较高的计算复杂度。针对这一问题,提出了一种深度图帧内编码快速算法。方法 本文算法利用深度图的特征分别对CU分割过程和粗略模式选择（RMD）过程进行优化。首先在四叉树编码结构上,利用基于纹理元的图像分析方法计算编码单元的梯度矩阵,若梯度矩阵中的梯度值之和小于给定的阈值,则终止该CU的分割进程。同时,对大尺寸的PU和小尺寸的PU分别利用纹理特征与粗略模式选择过程中Planar和DC进行低复杂度率失真计算后的最小率失真代价,跳过RMD中角度模式的检查过程。结果 实验结果表明,与原始算法相比,本文算法平均节省40.64%的深度图编码时间,而合成视点的平均比特率仅仅增加了0.17%。本文算法不仅能对平坦的CU跳过不必要的深度决策过程,而且有效地减少了RMD中需要遍历的模式数目,提高了编码器的效率。结论 该算法对CU分割进程和粗略模式选择过程都进行优化,在合成视点的视频质量几乎不变的前提下,有效降低了深度图的帧内编码复杂度。     

基于率失真代价的SCC帧间快速算法

为降低屏幕内容编码的计算复杂度,提出一种针对编码单元(CU)划分和预测单元(PU)模式选择的快速算法。根据时空域相邻CU的深度信息及平均率失真代价,对CU划分进行早期决策。依据merge模式的率失真代价均值,终止PU模式的选择过程。实验结果表明,与SCM6.0相比,该算法在平均码率仅增加1.59%的情况下,编码时间节省了35.4%,有效降低了编码的计算复杂度。     

基于运动特性的HEVC帧间模式快速决策算法

针对高性能视频编码采用四叉树结构大大增加了编码复杂度的问题,提出了一种基于运动特性的帧间模式快速决策算法。首先,对不同运动区域下的编码单元（Coding Unit,CU）块,利用当前CU与空时域相邻CU深度相关性减少当前CU深度的遍历范围;然后,依据当前CU与其时空域相邻CU及上一深度CU对应的预测单元（Prediction Unit,PU）在空间划分上的相似性,减少PU模式的遍历范围,加速帧间预测过程。实验结果表明,相比于HM16.9,在不同编码接入方式下该算法可平均降低54%左右的编码时间,且输出比特率增加较少。     

HEVC 熵编码算法优化

新一代视频编码标准HEVC提供了更加灵活的编码工具选择,在提高压缩率的同时也提高了编码的计算复杂度。由于可选择更大的变换单元以及编码中更强的系数间依赖关系,在率失真优化（RDO）模式选择过程中,HEVC熵编码的计算复杂度显著高于H．264/AVC。为了解决这一问题,本文对HEVC熵编码算法进行优化,通过优化熵编码的上下文空间选择过程、非零系数的编码结构,以及对不同大小的变换矩阵进行整体优化。实验结果表明,本文提出的优化算法能够在保证视频编码质量基本不变的同时,平均降低约43％的熵编码时间。     

Fast encoding algorithm for high-efficiency video coding (HEVC) system based on spatio-temporal correlation

Video compression technology is an important research part to the intelligent user interface for interactive multimedia system using technologies and services such as image processing, pattern recognition, computer vision and cloud computing service. Recently, high-efficiency video coding (HEVC) has been established as the demand of very high-quality multimedia service like ultrahigh definition video service. High-efficiency video coding (HEVC) standard has three units such as coding unit (CU), prediction unit (PU) and transform unit. It has too many complexities to improve coding performance. We propose a fast algorithm which can be possible to apply for both CU and PU parts. To reduce the computational complexity, we propose CU splitting algorithm based on rate–distortion cost of CU about the parent and current levels to terminate the CU decision early. In terms of PU, we develop fast PU decision based on spatio-temporal and depth correlation for PU level. Finally, experimental results show that our algorithm provides a significant time reduction for encoding with a small loss in video quality, compared to the original HEVC Test Model (HM) version 10.0 software and the previous algorithm.     

Fast transcoding from H.264 to HEVC based on region feature analysis

The new video coding standard, High Efficiency Video Coding (HEVC), achieves much higher coding efficiency than the state-of-the-art H.264. Transcoding H.264 video to HEVC video is important to enable gradual migration to HEVC. Therefore, a fast H.264 to HEVC transcoding algorithm based on region feature analysis is proposed. First, each frame is segmented into three regions in units of coding tree unit (CTU) based on the correlation between image coding complexities and coding bits of the H.264 source stream. Then the searching depth range of each CTU is adaptively decided according to the region type. After that, motion vectors are de-noise filtered and clustered in order to analyze the region features of coding unit (CU). Based on the analysis results, the minimum searching depth of CU and partitions of prediction unit (PU) are optimally selected, and the motion vector predictor and search window size of motion estimation are also optimally decided for further reduction of the computational complexity. Experimental results show that the proposed algorithm achieves a significant improvement on transcoding speed, while maintaining high Rate-Distortion performance.     

Square-type-first inter-CU tree search algorithm for acceleration of HEVC encoder

In this paper, a fast inter-coding algorithm is proposed to reduce the computational load of HEVC encoders. The HEVC reference model (HM) employs the recursive depth-first-search (DFS) of the quad-tree search in terms of rate-distortion optimization in selecting the best coding modes for the best CU, PU, TU partitions, and many associated coding modes. The proposed algorithm evaluates the RD costs of the current CU only for its square-type PUs in the top-down search of the DFS. When the CU partition with the square-type PU is better than its sub-level CU partitions in terms of RD cost in bottom-up search of the DFS, the square type of current CU partition, along with its coding mode, is selected as the best partition. Otherwise, non-square-type PUs for the current CU level are evaluated. If the sub-partition is better than the CU with the non-square PUs, the sub-partition is finally selected as the optimum PU. Otherwise, the best non-square PU is selected as the best PU for the current level. Experimental results demonstrate that the proposed square-type-first inter-PU search can reduce the computational load in average encoding time by 66.7 % with 1–2 % BD loss over HM reference software. In addition, the proposed algorithm can yield an additional average time saving of 26.8–35.5 % against the three fast encoding algorithms adopted in HM.     

Fast CU size decision and mode decision algorithm for intra prediction in HEVC

In the intra prediction process, High Efficiency Video Coding (HEVC) provides a quadtree-based coding unit (CU) block partitioning structure and up to 35 kinds of prediction modes to improve the coding performance. These technologies improve the coding efficiency significantly while the coding complexity is simultaneously increased rapidly as well. In this paper, a novel fast CU size decision and mode decision algorithm is proposed for the intra prediction of HEVC. The overall algorithm consists of two processes, the fast CU size decision and fast mode decision. In the fast CU size decision process, we adopt an adaptive discretization total variation (DTV) threshold-based CU size determination algorithm to skip some specific depth levels. In the fast mode decision process, an orientation gradient-based mode decision is proposed to reduce the candidate modes involved in the rough mode decision (RMD) and the rate distortion optimization (RDO) process. The experimental results on the HEVC reference software HM demonstrate that the proposed algorithm can significantly reduce the coding time with negligible performance loss.     

基于图形信息的HEVC帧间预测快速算法

由于最新的视频编码标准HEVC（high efficiency video coding）应用四叉树的递归结构进行编码单元的划分,使得帧间预测的过程极为复杂,编码的时间效率比较低下。针对HEVC帧间预测过程,提出了一种基于纹理信息和稳定区域检测的快速算法,旨在检测出相对平坦的区域和随时间变化较稳定的区域,来提前终止四叉树的编码单元的划分。这些平坦或者稳定的区域用较大的编码预测单元就能进行比较准确的运动估计和预测,不需要再进行更小编码预测单元的划分,因此HEVC编码器的时间复杂度大幅度降低。实验结果表明,改进后的算法编码时间平均节省了34%左右,并且造成的视频质量损失非常低,有0.038 dB的PSNR下降和0.56%的码率增加。     

面向CPU-GPU平台的HEVC编码器优化

针对CPU-GPU平台提供了一种能显著降低高效视频编码(high efficiency video coding,简称HEVC)复杂度的优化方案.根据编码器的复杂度分布及不同模块的特点,针对帧内预测、帧间预测以及环路滤波分别进行了优化.在帧内预测中,基于相邻编码单元(coding unit,简称CU)之间的相关性,提出了一种CU的深度决策方法以及一种减少率失真优化(RDO)的模式数量的方法,降低了帧内编码的复杂度.在帧间预测中,提出将耗时最大的运动估计模块完善在图形处理单元(GPU)上,通过中央处理单元(CPU)和GPU的流水线工作获得了明显的加速,并基于预测残差的能量提出了一种编码单元提前终止划分的方法,有效降低了帧间编码复杂度.在环路滤波中,提出了一种GPU端的自适应样本点补偿(sample adaptive offset,简称SAO)参数决策方法及去块滤波方法,有效分担了CPU端的复杂度.上述优化实现在HM16.2上,实验结果表明,提出的优化方案可以获得高达68%的编码复杂度节省,而平均性能损失仅为0.5%.     

基于随机森林分类的HEVC帧内CU快速划分算法

针对HEVC帧内编码中递归式四叉树编码单元（Coding Unit,CU）划分引起的高计算复杂度问题,提出了基于随机森林分类（Random Forest Classifier,RFC）的CU快速划分算法。该算法包括模型离线训练和CU快速编码算法两部分。在模型离线训练中,将CU最佳划分结果（+1,－1）作为分类标签,将当前CU的对比度、逆差矩和熵信息作为特征属性,训练RFC模型。在编码时,提取当前CU的特征属性值,利用训练好的RFC模型快速预测当前CU的划分结果。实验结果表明,该算法与HEVC的标准算法相比,在保证编码质量的前提下,平均可以节约45.18%的编码时间。