H.264中一种快速分组算术编码器算法

H.264是目前国际上最新、最有前途的视频压缩标准,基于上下文的二进制算术编码算法（CABAC）是H.264中一种高效的熵编码算法,但比较复杂。为此,提出一种快速的分组算术编码算法。通过采用分组化输出有效降低重整次数,从而降低运算复杂度。测试结果表明,该算法能够减小运算复杂度,降低编码时间。     

基于宏块特征的H.264快速帧内预测算法

为了降低H.264的计算复杂度以满足实时应用, 在对H.264帧内编码模式深入研究的基础上, 提出利用宏块灰度直方图特征在Intra4×4和Intra16×16模式中预判, 针对Intra4×4模式采用基于子块预测方向特征的快速帧内预测算法.综合以上2种优化策略, 该优化算法平均码率增加了3.2%, 峰值信噪比基本不变的情况下, 编码速度平均提高了32.8%.     

面向交互应用的HEVC编码性能分析

结合现行的视频编码标准H.264/AVC,分析HEVC的具体编码技术,并对HEVC编码算法的编码效率和编码复杂度进行了对比研究。以交互应用视频序列为样本,对HEVC的具体性能进行测试,结果表明,在交互领域,和H.264/AVC相比,HEVC编码效率获得有大约50%的提升,编码复杂度也增加到了170%左右。     

一种改进的H.264帧内预测模式选择算法

针对H.264帧内预测模式选择中失真估计不准确和计算量大的问题,提出一种改进的H.264帧内预测模式选择算法。该算法首先对像素的递归失真估计方法进行改进,较为准确地估计了多种帧内预测模式下的预测失真,然后利用相邻块预测模式的相关性预先筛除部分预测模式,降低了H.264中帧内预测的复杂度。与JM参考软件的对比结果表明,该优化算法能在保证很好的图像质量的同时,将帧内预测模式选择的时间减少60%以上,有效地提高了视频图像的编码效率和视觉质量。     

基于率失真优化的H.264参考帧选择算法

为了有效抑制H.264/AVC压缩视频流的传输错误扩散,提出一种基于率失真优化的H.264参考帧选择算法。该算法针对H.264/AVC中的多种预测模式,在像素级准确估计了差错环境下的视频传输失真,并将该失真模型与率失真优化准则结合,在率失真框架内选择最合适的参考帧,使解码段的失真度达到最小。实验结果表明,改进算法相比传统的预测编码方法PSNR值大约提高了1²dB,能有效改善H.264视频传输的抗差错性能。     

帧内预测的模式选择快速算法研究及其实现

简要分析了H.264/AVC中的帧内预测模式选择,研究了基于边缘方向信息的模式选择快速算法.通过Sobel算子获得图像的边缘方向信息,并以此为依据确定相应的最优、次优预测模式,有效的减少了候选模式数.另外,在率失真模式选择过程中充分考虑算法的并行效能,减少了冗余计算.仿真结果表明,该方法可以有效的降低帧内预测计算开销,提高编码效率.     

H．264分级编码技术的研究

论文基于传统的视频分级编码的相关技术,提出H.264分级编码的基本思路.并就帧内预测和帧间预测的算法进行仿真实验,和MPEG-2标准就编码性能进行对比,实验结果表明,H.264分级编码的编码性能提升了50%左右.     

H.264的帧间/帧内预测模式快速选择算法

多模式运动估计使H.264比其它视频编码算法具有更高的编码效率,但同时也使计算复杂度明显提升.如果能在搜索进行之前先对模式进行筛选,除去不适用的模式,就可以减少不必要计算,大大提高运动估计的运算速度.通过分析各编码模式的特点和最佳模式分布规律,提出了帧间/帧内预测模式快速选择算法.按照从帧间模式到帧内模式、从大尺寸划分到小尺寸划分的模式选择顺序准则,基于最优匹配的检测来进行帧间/帧内模式的快速选择,略过不可能进一步降低率失真代价的模式,以降低编码过程的计算复杂度,从而提高编码速度.实验结果表明,该模式与全模式搜索相比,在图像质量和码率有少量变化的前提下,编码速度显著提高.     

基于递推模式的帧内预测快速算法

针对H.264帧内预测中存在的边缘像素预测不精确问题,提出一种基于递推模式的帧内预测算法.利用宏块内部像素之间相关性更强的特点,参考同一块内已经预测过的像素预测其他像素.为了降低H.264帧内编码的复杂性,提出一种基于递推模式的帧内预测快速算法.利用4×4块在空域和频域上的特性,采用层次性结构选择需要考察的候选模式,减少帧内预测所要计算的模式数量.根据4×4块与16×16宏块之间的关系,充分利用4×4块的预测结果,快速选择16×16宏块的预测模式.实验结果证明:与以前的快速算法不同,这种基于递推模式的快速算法不仅能在很大程度上减少预测以及重构的计算量,降低帧内编码的计算复杂度,还能提高帧内编码的效率.     

H.264标准在视频监控系统中的应用

针对H.264的编码特性,选择了编码代价最小的帧间编码模式,通过改变搜索范围来优化多帧运动估计。实验结果验证,该编码算法可以平均节省H.264编码时间的30%。     

基于H.264-SVC编码结构优化的差错恢复编码方法

提出了一种在丢包环境下的基于H.264-SVC扩展的率失真（RD－rate distortion）优化的宏块模式判决模型。在编码器中，在基于块的基础上综合考虑了信源编码失真、时间可分级的等级B图像编码结构和误差扩散失真。在当前的H.264-SVC的丢包环境下宏块模式判决模型的基础上，结合H.264-SVC的等级B图像编码结构的特点，一个时间级的参数被加入到RD代价函数的计算中。实验结果表明，本方法比没有经过时间可分级编码结构优化的的差错恢复率失真模型的差错恢复性能要好。     

基于H.264/AVC的帧内4×4预测模式快速选择算法

在H.264/AVC视频编解码标准中,帧内预测利用周围像素预测当前块来降低空间冗余,能极大地提高H.264/AVC的编码效率。然而,帧内预测的4×4预测有9种模式,为选出最佳模式,全搜索算法需要花费极大的计算量。为了降低帧内预测的复杂度,文章结合9种预测模式的各自特点和整数变换的线性性质,提出一种适用于H.264/AVC帧内4×4模式选择的快速变换和量化算法来减少对应模式变换和量化操作步骤的计算量。实验结果表明,优化算法可以有效地减少整数变换和量化操作的计算量。     

H.264中帧内预测模式选择算法的研究

H.264标准中的帧内预测模式在带来高效的压缩编码性能的同时,也带来了极大的运算量。针对这种情况,在对现有的优化思想进行研究的基础上,提出一种新算法,通过对各种预测模式的方向性进行分析,利用相邻模式之间的相关性,跳过一些小概率模式,从而降低模式选择的复杂度。通过仿真实验,对两种算法的编码时间、比特率以及PSNR进行了比较。实验结果表明,在采用新的模式选择算法后,运算复杂度大大降低,极大地减少了编码时间,有效地提高了视频压缩编码效率。     

基于H.264的FGS实时编码技术及实现

分析了基于H．264的FGS编码器框架及增强层残差系数的编码方法,提出了一种在PC平台上实现实时FGS编码器的方法．实验结果表明,经过优化后的FGS编码器能够满足实时要求,与优化前结果相比,编码器速度幅度提高,但码率有所增加．     

带有模式选择的快速运动估计算法

为了减少视频编码标准H.264运动估计模块的计算复杂度，提出了一种带有模式选择的快速运动估计算法.基于编码块模式最终选择结果的统计分析，讨论了图像特征与模式选择之间的关系，得出大块模式选择的比例远高于小块模式.采用运动估计块匹配过程中得到的中间结果绝对值误差和（SAD）与运动矢量，分别给出了三条模式选择准则.将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码块模式判断，再进行选中块匹配搜索过程.实验结果表明，与全搜索算法相比，该算法平均搜索时间明显减少，同时保持了非常近似的解码图像质量和编码码率，保持了多模式运动估计的优点.     

H.264快速多参考帧选择算法

提出了一种新的快速多参考帧选择算法。用边缘检测及相关性信息确定候选参考帧集合,并利用P8×8模式下的运动矢量分布情况判断宏块的运动特性。该算法在JM10.2平台上进行了实验验证,在编码质量下降不大的情况下,大大提高了编码速度。     

H.264整数变换零块的预先判决算法

基于H.264整数变换和量化的特点,在选择最佳预测编码模式的过程中,预先判决变换系数量化后可能全部为零的块,特别是假定图像块未发生位移,其帧差信号变换系数判决为零的块,则可省去位移估值、变换、量化等复杂过程．与不用预先判决零块算法相比,在恢复图像平均峰值信噪比下降不到0.1dB的情况下,使用预先判决快速算法,编码速度可以提高58.4%,满足实时视频通信的要求．     

基于帧内快速选择的视频压缩算法研究

随着多媒体技术的飞速发展,许多应用领域对数字视频图像的压缩提出了更高的要求,快速、高效的压缩算法是解决这一问题的关键.H.264标准的出现解决了高效的问题,但是其压缩速度远远不能达到实时的要求.本文深入研究了H.264的帧内预测模式及帧内快速选择算法,提出了一种基于阈值和相邻块预测方向相关性的帧内预测快速选择算法.实验结果显示,本算法在峰值信噪比降低不超过0.03dB,码率增加不足1%的情况下,平均节约了约22.67%的编码时间,同时编码后的图像主观质量基本没有变化.     

一种基于H.264的帧内模式选择快速算法

帧内预测模式选择是影响H.264编码速率的瓶颈问题。在分析H.264帧内预测算法基础上,提出了一种快速模式选择算法。该算法利用16×16块帧内预测后的SAD值判断是否能够跳过4×4块帧内预测;在4×4块帧内预测中根据SAD特征缩小候选模式范围。实验结果表明：该算法较大地提高了帧内编码速度,同时保证图像质量下降在可接受范围之内。