H.264/AVC快速帧内预测算法的研究

H.264/AVC采用先进的帧内预测技术,进一步提高了编码效率,但计算复杂度也随之增高。提出了一种快速的帧内预测算法。该算法充分利用宏块的MAD信息及时间/空间相关性,对宏块进行预判,在帧内4×4（I4）和帧内16×16（I16）预测模式之间进行选择;然后,针对I4预测,计算当前块与参考块之间的相似程度D(b_x,b_r),据此判断是否跳过当前块的模式选择过程,从而减少了编码时间。实验表明,与JM10.2相比,针对全I帧测试：编码时间平均减少约59.03%;针对IPPP测试：编码时间平均减少22.76%;SNRY和码率基本不变。并且,该算法有利于在硬件平台(FPGA)上实现,可用于实际的视频通信产品。     

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.     

基于时/空相关性的H.264帧内预测算法

为了降低H.264编码复杂度,提出一种基于时空相关性的快速帧内预测算法。该算法充分利用视频序列的时间相关性,自适应地根据先前编码宏块对当前宏块进行预判,在Intra_4×4和Intra_16×16预测方式之间进行选择;对Intra_4×4预测方式,依据模式聚集特性,参考先前帧和当前帧已编码宏块的预测模式统计特征,确定当前4×4子块的候选模式。实验结果表明,该算法在保证信噪比和比特率几乎不变的情况下,编码时间减少约40%,提高了编码效率。     

一种基于自适应阈值的H.264/AVC帧内预测模式快速选择算法

在H.264/AVC中,帧内编码采用帧内预测来提高编码效率.色度块尺寸为8×8,亮度块包括4×4和16×16两种尺寸,每种块提供多种预测模式,因此这种多模式选择极大地增加了编码复杂性.本文利用色度块和亮度块以及亮度4×4和16×16块模式选择之间的相关性,提出一种基于RDO(Rate distortion optimization)不同判决依据的快速帧内预测模式选择算法,并能够自适应调整阈值.实验结果表明与校验模型JM7.2相比在信噪比和码率变化不大的同时,能够使Ⅰ帧编码速度平均提高6倍,并可节约P帧25%的编码时间.     

基于H.264宏块预判断的快速帧内算法

针对视频压缩标准H.264/AVC 的压缩率很高,但其算法复杂、编码时间较长,提出了基于MAD值的宏块模式选择的预判断;针对帧内4×4块,提出利用相邻块和相邻方向预测模式的相关性进行帧内模式预测。实验结果表明,与全搜索算法相比,在采用全I帧编码的情况下,该算法的编码时间减少73%,输出的视频比特率仅增加2.14%,且PSNR 基本保持不变。     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择新算法

为了得到最优模式,H.264采用了率失真优化(RDO)技术计算宏块的每种模式的代价,但是这样增加了计算复杂度。结合PAN算法提出了一种快速帧内预测模式选择算法,首先根据宏块是否平坦决定帧内预测的类型——帧内4×4和帧内16×16。其次,改进了PAN算法,提出了一种快速帧内预测模式选择的新算法。实验结果表明,新算法与全搜索算法和PAN算法相比,减少了编码时间,峰值信噪比(PSNR)基本保持不变,输出码率略有增加。     

H.264分辨率缩减快速帧内宏块模式选择算法研究*

H.264视频编码标准对于帧内预测采用了I16×16、I4×4和IPCM三种模式,而前两种模式分别有四种和九种预测方向,这些特性提高了帧内宏块的编码效率,但同时也增加了帧内模式选择的复杂度。提出了一种适用于H.264视频流空间分辨率缩减转码的帧内宏块模式选择算法,主要利用输入码流中的宏块模式信息,推算出下采样后宏块可能的模式及预测方向,从而减少需要计算的宏块模式数目,同时对I4×4宏块采用子块刷新机制,确保转码质量。实验证明,在保持编码效率和视频质量的同时,能有效降低H.264下采样转码过程中帧内宏块模式选择算法的复杂度。     

H.264/AVC标准中帧内预测宏块模式选择的优化

为了减小H.264的编码算法复杂度,提出了一种快速的帧内模式选择算法。根据中心8×8块边界信息判定宏块预测类型,利用改进的pan算法对选定了预测类型的宏块进行模式筛选,采取RDO准则选出最佳的预测模式。实验结果表明：对全I帧序列,与JM10.2中全模式遍历算法相比较,该算法编码时间平均减少了大约70%,而码率和峰值信噪比基本不变。与pan算法相比,编码时间减少最大超过40%。因此,该算法更便于实时应用。     

快速AVS帧内预测模式选择算法

针对AVS视频编码算法降低计算量问题,结合相邻块最佳模式相关性和全零块检测算法,提出一种快速AVS帧内预测模式选择算法。该算法根据相邻宏块的预测模式预先判别待编码宏块的预测模式,若预测模式符合提前中止阈值则停止对其他模式的搜索。通过大量实验得到了对各种图像序列普遍适用的中止阈值经验公式。推导出仅与量化参数QP有关的最佳8×8全零块判决阈值,在模式搜索过程中若预测模式满足全零块判决阈值,就停止对剩余模式的搜索。实验结果表明,在编码效率相当情况下,帧内预测搜索时间减少了15.81%~40.76%。     

H.264/AVC帧内预测模式快速选择算法研究

在H.264/AVC中,采用帧内预测来提高帧内编码的效率,色度块尺寸为8×8,亮度块包括4×4和16×16两种尺寸。其中,色度块8×8有4种预测模式,亮度块16×16有4种预测模式,而亮度块4×4有9种预测模式,这么多模式选择大大增加了编码的复杂性。文中介绍一种基于RDO的单阈值快速算法和一种基于RDO的双阈值快速算法,并阐述了两种算法在性能上的优越性。     

一种基于BP网络的H.264快速帧内模式选择算法

H.264/AVC采用17种预测模式和率失真优化模型来进行帧内模式的选择,复杂度很高。目前的快速帧内模式选择算法能有效减少模式选择的复杂度,但还存在很大的不足。提出了一种基于BP神经网络的快速帧内模式选择算法。该算法使用BP神经网络对大量视频序列预先训练的结果对宏块进行预判,得出当前宏块采用Intra16×16或Intra4×4模式,然后使用Pan Feng的方法判断具体选择何种模式。实验结果表明,该算法在保证视频质量几乎不变（PSNR平均降低约0.01 dB）的同时,可以有效减少计算复杂度,与JM86相比减少75%～83%,与Pan Feng的方法相比减少30%～70%。     

一种HEVC帧内编码的快速算法

针对高效视频编码（HEVC）帧内预测复杂度高和耗时长的缺点,提出一种HEVC帧内编码的快速算法。首先根据相邻编码单元的时空域相关性,缩小编码单元深度遍历范围,提前中止或跳过不必要的深度,同时在选择当前编码单元的最佳模式时,根据Planar模式是否可为最佳模式,分别采取不同的方案减少预测模式数量。实验结果表明,与HM10.0相比,提出的算法能在保持编码性能的同时将编码时间减少约30%,加快了帧内编码的速度,具有很好的实用性。     

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。     

基于纹理特征的H.264帧内预测快速算法

H.264/AVC是最新的视频压缩编码标准,在帧内预测过程中,采用了率失真优化技术（RDO）进行预测模式的选择,使编码性能得到显著提高,但同时编码复杂度和计算量也明显增加。研究了现有的典型快速帧内预测算法,并提出一种融合宏块平坦性特征和4×4块纹理特征的快速帧内预测算法。算法通过判断宏块的平坦性提前选定块大小,根据4×4块内部纹理特征,确定预测模式集,降低算法复杂度。实验结果表明,较之JM95,在峰值信噪比(PSNR)基本不变,输出码率略有升高的情况下,本文算法对一个宏块的RDO计算次数平均降低了71.3%。     

H.264帧内预测快速模式选择

H.264/AVC视频编码标准中用率失真优化(RDO)方法为一个宏块(MB)判决最佳编码模式来提高编码效果,加大了算法复杂度并且计算冗余大。为了克服这一缺点,一种快速帧内预测模式选择算法被提出。在色度预测中,根据宏块的色度纹理复杂度,把原先的4种模式降到1或2种;在亮度16×16块模式判决中,根据最小哈达玛变换的绝对误差和(SATD)来选择最佳模式;在亮度4×4块模式判决中,该算法在9种模式中选择3种可能模式作为候选模式。通过比较16个4×4块总代价与1个16×16块的代价来选择最佳块选择模式,实验表明,该算法能在节省69%左右编码时间的情况下,比特率与峰值信噪比(PSNR)保持不变。     

H.264帧内4×4块预测模式选择快速算法研究

在H．264视频编码过程中，编码时间受诸多因素的影响，如帧间／帧内模式选择、运动估计（ME）、率失真优化（RDO）等。为了以较快速度和较好质量进行编码，针对H．264帧内模式选择，提出了一种适用于H．264帧内4×4块预测的模式选择快速算法。该算法利用帧内4×4块最优预测模式与和它相邻的预测模式之间率失真代价（RDCost）的高相关性，以及绝对变换误差和（SATD）与率失真（RD）性能之间的强相关性，有效地跳过一些不太可能的预测模式，从而使帧内4×4块模式选择过程只需进行4次率失真代价计算即可。实验结果显示，该算法在编码性能和编码速度之间取得了很好的折衷。     

A low energy intra prediction hardware for high efficiency video coding

Intra prediction algorithm in the recently developed high efficiency video coding (HEVC) standard has very high computational complexity. Therefore, in this paper, we propose pixel equality and pixel similarity based techniques for reducing amount of computations performed by HEVC intra prediction algorithm and, therefore, reducing energy consumption of HEVC intra prediction hardware. The proposed techniques significantly reduce the amount of computations performed by 4 × 4 and 8 × 8 luminance angular prediction modes with a small comparison overhead. Pixel equality based technique does not affect the PSNR and bit rate. Pixel similarity based technique increases the PSNR slightly for some video frames and it decreases the PSNR slightly for some video frames. We also designed and implemented a low energy HEVC intra prediction hardware for 4 × 4 and 8 × 8 angular prediction modes including the proposed techniques using Verilog HDL. The proposed techniques significantly reduce the energy consumption of this HEVC intra prediction hardware.     

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。