利用纹理结构的HEVC快速帧内模式选择算法

高性能视频编码（HEVC）是刚确立的最新一代的视频编码标准。对于帧内编码,HEVC最大的特点是采用了从64×64至8×8的编码单元划分和35种帧内预测模式,HEVC通过遍历所有的分块和帧内预测模式,选取最优的预测方式,这种帧内预测方式在提高预测精度的同时也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低帧内预测的计算复杂度,HM2.0版以上的HEVC测试软件采用一种基于两步预测的快速帧内模式选择算法。在此基础上本文首先提出了一种基于纹理方向的快速粗选方案,减少参与计算的粗选模式数,进而提出基于结构相关的决策方法,利用同质图像区域的纹理相似性,减少参与率失真代价函数计算的候选模式数量,进一步降低了帧内预测计算复杂度。实验结果表明,本文所提出的快速算法,在保持编码质量基本不变的条件下,可以使基于两步预测的快速帧内模式选择时间缩短25%。      

面向360°全景视频的帧内预测编码的快速算法

为了节省360°全景视频的编码时间,对通用视频编码标准中的编码单元划分决策过程进行了研究,提出了一种面向360°全景视频的帧内预测编码的快速算法。通过优化编码树单元(Coding Tree Unit, CTU)的编码深度范围和编码单元的划分模式的选择过程,减少编码时间。实验结果表明,在全帧内模式下,所提算法比原始算法平均可以节省34.33%的时间复杂度,同时带来的BDBR平均增量仅为1.665%,BDPSNR的平均降低量仅为0.076 dB。     

基于区域最大概率准则的帧内预测模式编码算法

,H.264标准中亮度分量的9种帧内预测模式的序号是预先设定的,这对于具体的视频序列并不是最优的.为了进一步提高帧内编码的效率,通过对帧内预测编码算法的深入研究,利用相邻宏块间的纹理相关性和预测模式的方向性,提出一种新的帧内预测模式编码算法.通过在和当前编码块纹理相关性最大的区域中动态的统计出各个预测模式的使用概率,然后根据预测模式使用概率的大小来计算当前块的最可能编码模式.实验结果表明:与H.264参考模型JM86相比,该算法可以显著提高当前图像块的最优预测模式和最可能预测模式的匹配概率,使预测模式信息编码所需要的比特数平均减少5%～7%,从而降低了编码后的码率,而峰值信噪比(PSNR)基本保持不变.     

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。     

一种低复杂度的HEVC帧内快速编码算法

为了降低高效视频编码(HEVC)帧内编码复杂度,提出一种HEVC帧内快速编码算法。根据视频图像的纹理复杂性,提前跳过或者中止部分尺寸的编码单元(CU)的划分,减少CU深度遍历区间;同时,根据粗选过程后预测模式和代价值的统计特性采用阈值法或者梯度模式直方图法进一步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(RD)代价计算的帧内预测模式数量,进一步降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法与HEVC原始平台相比,在全I帧编码模式下编码时间平均减少42.20%,码率(BR)上升约1.75%,峰值信噪比(PSNR)降低了0.108dB,有利于实时应用。     

基于帧内帧间联合预测的深度视频编码方法

在基于多视点加深度(MVD)格式的视频编码方案中,深度视频的编码性能直接影响最终绘制的虚拟视点的质量。对于具有边界的深度块而言,传统的帧内预测和帧间预测模式仍存在一定的提升空间。因此,文中提出一种基于帧内帧间联合预测的深度视频编码方法。该方法首先获取当前深度块的最优帧内预测模式和最优帧间预测模式。然后,将这两种模式应用于边界深度块的不同区域。最后,自适应地调整预测结果的加权系数,实现联合预测。实验结果表明,相对于3D-HEVC平台的传统预测模式,本方法实现了更好的编码性能。     

利用变换域信息快速实现H.264帧内预测编码的新算法

新的视频编码标准H.264中采用了帧内预测技术,能够极大地减少空间冗余性,从而进一步提高了对帧内宏块编码的效率,但同时也增大了帧内编码的计算时间。为了减少帧内编码时间和编码延迟,该文提出了一种能够快速实现帧内预测编码的新算法。该文算法先利用变换域的信息得到图像纹理的方向,只在最可能的几个模式中进行模式选择,从而降低了运算量。对不同的视频序列测试的结果表明,使用本算法后帧内编码时间可以减少70%左右,同时保持相近的图像压缩质量和码率水平。对于一些实时性要求苛刻的视频压缩应用,采用该文的快速算法会比较有效。     

基于结构张量的H.266帧内预测快速算法

新一代视频编码标准H.266将帧内预测模式从35种扩展到67种,提高预测准确率的同时大大增加了编码的计算复杂度。本文根据视频内容纹理方向和帧内预测模式选择相关性强的特点提出了一种基于结构张量的H.266帧内预测模式快速选择算法,以编码单元CU为单位,计算其结构张量矩阵,再依据结构张量奇异值分解后得到的特征向量来确定当前CU的纹理方向,缩小候选模式的选择范围,减少进行代价计算的模式数量。实验结果表明,在全I帧条件下,该算法相较于H.266 VTM-7.3标准平台在节省17.28%编码时间的同时只增加1.12%的码率,有效地降低了编码复杂度。      

基于视频时空相关性的帧内预测模式抉择

提出了一种帧内预测模式抉择方法,利用视频图像的时间相关性和空间相关性,选择部分预测模式对图像块进行帧内预测处理和编码,减少编码的计算复杂度,保持其原有的编码效率。同时提出了一种复杂度分级方法,通过准确控制帧内预测的复杂度,以匹配通信终端有限的计算资源。该方法在AVS-M平台中进行了验证。     

面向绘制质量的深度图像快速帧内编码

与彩色视频用来直接显示不同,在三维视频系统中深度视频序列的作用是在绘制虚拟视点时提供所需的几何信息,所以直接将现有编码算法应用于深度图像存在一定的局限性.针对深度视频序列的作用以及深度图像自身特征,提出了一种面向绘制质量的深度图像快速帧内编码方法,该方法包括基于深度图像统计特性和空域相关性的图像区域划分算法、HEVC的快速编码单元(CU)和预测块(PB)决策算法和帧内编码模式预先选择算法.实验结果表明:与直接利用HEVC测试软件编码深度视频相比,该快速算法在保证几乎相同的主客观绘制质量的前提下,每个视点的编码速度平均提升了35％以上.     

一种基于预测模式差值的HEVC信息隐藏算法

针对当前HEVC视频信息隐藏算法对视频码率和质 量影响较大等问题,结合HEVC编码标准中 帧内预测模式的特点,提出一种基于帧内预测模式差值的HEVC视频信息隐藏算法。对于连续 两个帧内4×4亮度块预测编码过程中具有方向性的33种预测模式,建立隐秘信息与 预测模式差值的映射关系,根据拉格 朗日率失真模型调制预测模式完成隐秘信息的嵌入。为了保证隐秘信息的嵌入容量,对于连 续两个无方向 性的planar模式或DC模式,根据隐秘信息修改其值实现隐秘信息的嵌入。信息的提取过程, 只需对码流中 的预测模式解码即可。实验结果表明,隐秘信息的嵌入对视频序列的影响较小,亮度分量的 峰值信噪比 (PSNR)值平均下降约0.05dB,对码率 影响仅在1.1%以下,隐秘信息嵌入前后的结构相似度(SSIM)值均 在0.94以上。因此,本文算法能很好保证视频的主客观质量。     

结合内容特性与纹理类型的HEVC-SCC帧内预测快速算法

本文提出了一种结合内容特性与纹理类型的HEVC-SCC帧内预测快速算法。利用自然内容和屏幕内容视频DCT变换后系数能量分布不同的特点,结合当前预测单元（Prediction Unit, PU）梯度信息,将编码树单元（Coding Tree Unit, CTU）分成自然内容CTU,简单屏幕内容CTU和复杂屏幕内容CTU。对于自然内容CTU,选择35种传统帧内模式作为候选模式,跳过帧内块复制（Intra Block Copy, IBC）和调色板（Palette mode, PLT）模式;对于简单屏幕内容CTU,选择DC,PLANAR,水平和垂直模式作为候选模式,跳过IBC和PLT模式;对于复杂屏幕内容CTU,选择IBC和PLT模式,跳过其他候选模式。实验结果表明,在全I帧条件下,该算法相较于SCM-8.3可以节省38.55%的编码时间,大幅度降低了编码复杂度的同时只增加了1.82%的码率。      

基于机器学习的HEVC帧内模式快速决策算法

针对高效视频编码(HEVC)计算复杂度过高的情况, 提出了一种基于机器学习的帧内快速决策算法。根据图像内容的平滑 程度将PU划分成3类,对具有一定平滑度的预测单元(PU)不需要遍历完所有的帧内预测模式 ,从而有效降低算法的计算复杂度。首 先,计算各个PU的左边参考像素方差、上边参考像素方差和总参考像素的方差,以及各个P U采用的最优的帧内预测模式, 这些方差反映了参考像素的平滑程度;然后,利用机器学习软件Weka对得到的数据进行分类 处理,得到分类决策树; 最后,根据决策树来判定各个PU需要测试的帧内模式,再对各个PU 遍历这些帧内模式,确 定最优的模式,减少不必要 预测,从而降低编码复杂度。实验结果表明,本文算法相对于标准的HEVC 15.0编码算法,在高码率的情况下,编码时间平 均节省约16.18%,BD-rate平均升高约0.25%,BD-PSNR平均降低约0.02 dB;在低码率的情况下,编码时 间平均节省约20.75%,BD-rate平均升高 约0.04%,BD-PSNR平均降低约0.00dB。     

H.264帧内模式快速选择算法研究

在对校验模型帧内预测算法分析的基础上,提出了一种帧内模式快速选择算法:在帧内编码中采用亮色分离方案对模式进行选择,在帧间编码中利用最佳帧间模式信息对帧内预测模式进行选择.实验证明,与原校验模型JM72相比,平均编码速度提高约29%,亮度PSNR平均下降在0.01 dB之内,平均比特率上升约0.34%.     

An efficient scalable intra coding algorithm for spatial scalability in enhancement layer

Scalable video coding (SVC) is attractive due to the capability of reconstructing lower resolution or lower quality signals from partial bit streams, which allows for simple solutions adaptted to network and terminal capabilities. This article addresses the spatial scalability of SVC and proposes an efficient H.264-based scalable intra coding algorithm. In comparison with precious single layer intra prediction (SLIP) method, the proposed algorithm aims to improve the intra coding performance of the enhancement layer by a new inter layer intra prediction (ILIP) method. The main idea of ILIP is that up-sampled and reconstructed pixels of the base layer are very useful to predict and encode those pixels of the enhancement layer, especially when those neighbouring pixels are not available. Experimental results show that the peak signal to noise ratio (PSNR) data of luminance component of encoded frames are improved, and both bit-rates and computation complexity are maintained very well. For sequence Football, the average increase of PSNR is up to 0.21?dB, while for Foreman and Bus, they are 0.14?dB and 0.17?dB, respectively.     

Highly Efficient Video Codec for Entertainment‐Quality

We present a novel video codec for supporting entertainment‐quality video. It has new coding tools such as an intra prediction with offset, integer sine transform, and enhanced block‐based adaptive loop filter. These tools are used adaptively in the processing of intra prediction, transform, and loop filtering. In our experiments, the proposed codec achieved an average reduction of 13.35% in BD‐rate relative to H.264/AVC for 720p sequences.     

基于感兴趣区域的自适应帧内更新编码算法

针对视频压缩码流对信道差错异常敏感的问题,提出了一种基于感兴趣区域的自适应帧内更新编码算法。该算法利用人眼的视觉感知特性设计感兴趣区域提取模型,根据信道差错累积情况自适应调整帧内更新编码策略,将更少的失真分配给人眼感兴趣区域,提高差错信道下传输视频图像的主客观质量。实验结果表明,与基于端到端失真的帧内更新算法相比,在不同的信道丢包条件下,所提算法可以获得更好的主客观质量,感兴趣区域的峰值信噪比(PSNR)平均提高0.87 dB左右,提高了差错信道下视频通信的鲁棒性。     

Error Concealment Using Inter‐layer Correlation for Scalable Video Coding

In this paper, we propose a new error concealment (EC) method using inter‐layer correlation for scalable video coding. In the proposed method, the auxiliary motion vector (MV) and the auxiliary mode number (MN) of intra prediction are interleaved into the bitstream to recover the corrupted frame. In order to reduce the bit rate, the proposed method encodes the difference between the original and the predicted values of the MV and MN instead of the original values. Experimental results show that the proposed EC outperforms the conventional EC by 2.8 dB to 6.7 dB.     

Piecewise DC prediction in HEVC

In this paper, we propose an improved DC prediction method for high-efficiency video coding (HEVC) intra coding. The technique involves the application of pixel-wise predictors rather than block-based predictor in the DC mode. In HEVC, the pixels of neighboring reconstructed blocks are used to support multiple directional spatial prediction modes and reduce spatial redundancy. For lossless coding, pixel-by-pixel differential pulse code modulation (DPCM) is applied to directional predictions. Consequently, residuals are reduced and coding efficiency is improved. Since DC prediction still employs block-based coding, pixel-wise DC prediction is needed for better coding efficiency. When compared to HEVC lossless intra coding, the proposed algorithm reduces the bit rate by 5.95%. Furthermore, with pixel-by-pixel DPCM, the average bit rate reduction is 10.64% when compared to HEVC lossless intra coding.