基于H.264的快速帧间模式选择算法*

为了降低H.264编码器的计算复杂度,提出了一种快速帧间模式选择算法.该算法利用宏块的图像内容特征和量化参数,对宏块帧间编码模式进行预选择,从而有效跳过不必要的帧间预测待选模式,提高了编码速度.实验结果表明,该算法在保持图像质量和码率变化很小的前提下,平均编码时间减少了39.14%.     

基于H.264的帧间预测快速算法

为了快速地进行运动估计,针对H.264帧间编码全搜索的计算复杂度太高,不能应用于实时处理的缺点,本文实现了一种适合于H.264的快速搜索算法。该算法针对H.264多预测模式的特点,利用其相互间的相关性来确定预测点;同时利用运动图像的一般规律来确定预测点,从而使得预测点的确定时间得以减少。在预测点确定后再用钻石算法搜索,这使得整个帧间预测时间大为缩短。实验结果表明,该算法能够在码率增加不超过1%,信噪比(signal noise ratio,SNR)下降不超过0.1dB的情况下,使得运动估计速度提高将近65%。     

基于H.264的快速帧间预测模式选择算法研究

本文从H.264编码的模式选择算法入手,研究一种基于已编码宏块的运动矢量分析的模式选择算法.该算法利用宏块之间的相关性,对当前编码宏块周围已编码宏块的运动矢量进行聚类分析,然后根据聚类分析的结果进行相应的模式选择,提高编码的效率,降低算法的复杂度.     

H.264帧间模式快速预测算法研究

H．264采用时间域上的帧间预测技术,进一步提高了编码效率,为降低H．264的编码复杂度,提出了一种快速帧间预测算法。此算法从以下两个方面进行改进：在选择帧闻宏块分割模式时,先根据部分模式的计算结果提前判断出侯选模式组,再从侯选模式组中计算选出最佳模式;与此同时,在分割块的运动估计时,先检测局部典型位置并根据检测结果对块的运动区域进行预测,再据此有针对性地采用相应的搜索模板进行搜索。实验表明,与JM（H．264标准参考软件）目前版本的几种预测算法相比,此算法PSNR保持较高,编码速度明显提高。     

H.264帧内预测模式选择快速算法

帧内预测是H.264视频编码标准的重要组成部分。为了保证在图像质量和编码比特率大致不变的前提下,减少帧内预测模式选择的编码时间,提出了一种基于4′4块的纹理方向性和4′4块与16′16块之间的相关性并通过设置双阈值进行选择预测模式的快速算法。实验结果表明该算法与帧内预测编码的全搜索算法相比,编码时间节约了35%～40%,信噪比损失了0.03～0.1dB。     

基于方向梯度的H.264帧内预测模式选择算法

率失真优化(RDO)技术的应用大幅提高了H.264的编码性能,但全搜索方式下,每一宏块所有模式都要进行R-D代价计算,复杂度非常大.文中利用参考像素与当前块之间的方向梯度检测预测方向上的纹理方向与边缘强度,预先筛除部分方向梯度较大的预测模式,形成一种基于方向梯度的快速帧内预测模式选择算法,并利用预测模式的空间相关性采用最有可能模式替换直流模式作为缺省候选模式,改进了基本算法.对10个标准序列进行测试,两个算法应用在亮度分量帧内预测模式选择中均比JM18.0全搜索方式减少了50％以上的编码时间,且编码性能损失很小,保持峰值信噪比与JM全搜索方式相同时,基本算法码率平均上升2.361％,改进算法码率平均上升1.477％.     

基于多分辨率的H.264多参考帧运动估计算法

提出一种基于多分辨率的H.264多参考帧运动估计算法,通过引入多分辨率的思想,迅速得到第1个参考帧的运动矢量,利用该运动矢量和已建立的临时矢量映射表预测其余参考帧的运动矢量,无须对多参考帧中的每一帧都进行同等复杂度的运动搜索。在x264编码平台下的实验结果表明,该算法在保持H.264编码器编码性能的同时,可显著提高编码器的编码速度。     

H.264编码中的帧内预测模式选择算法

H.264使用率失真优化提高了编码的效率,但也增加了计算复杂度,不利于编码的实时实现。该文分析了H.264中计算复杂度较高的帧内预测模式选择部分,提出一种快速的帧内预测模式选择算法。对方向性较强的几种模式进行SATD计算,分析其中较小的两个模式的相关性来选择新的模式添加到模式选择的计算范围中,从而减少了预测模式的数量。实验结果证明,在图像性能和码率基本保持不变的情况下,总的编码时间下降了约25％,I帧的编码时间下降了约62％,满足了实时视频通信的要求。     

一种基于H.264的快速帧间预测模式选择算法

提出了一种基于H.264的快速帧间预测模式选择算法,该算法针对H.264中帧间预测模式采用的对所有候选模式进行全搜索的方法,提出了一种基于图像运动剧烈程度分级的模式选择算法,达到快速选择预测模式的效果。实验证明,本文提出的模式选择算法与H.264原算法相比在基本保持原算法率失真特性良好的同时较大幅度的提高了编码效率。     

基于H.264的立体视频压缩中的快速帧间模式选择算法*

为了在保证PSNR和bitrate的基础上,提高立体视频编码的速度,首先,对立体视频序列各模式进行统计分析,然后进行快速帧间模式选择算法的比对,并最终确定使用基于图像细节程度的快速帧间模式选择算法进行编码。实验结果表明,在图像质量和压缩效率基本不变的情况下,大幅度提高了H.264立体视频编码的速度。     

一种基于H.264的快速运动估计算法

H.264标准采用了新的编码模式,使H.264的编码压缩效率比先前的标准提高了50%以上,但这些新的编码模式也增加编码器的复杂度和编码运算时间.一种基于H.264的全方向十字型快速运动估计搜索算法,能够在视频质量最少损失的情况下,显著提高运动估计的搜索速度,降低编码器的设计复杂度并可以节省编码时间.     

基于H.264视频编码的快速模式决策算法

针对H.264视频压缩中模式决策部分计算复杂度过高的问题,提出了一种实时的快速模式决策算法。首先,在帕累托最优宏块分类方法的基础上制定类决策指标,划分宏块类;然后,检测宏块的运动活跃性,为当前宏块选择率失真代价较小的模式,提前作出模式决策,得到最佳模式。实验结果表明,该算法与参考编码器相比,在比特率平均增加0.09%、峰值信噪比平均损失0.19dB的情况下,编码时间平均减少了64.28%。     

H.264中高效块匹配运动估计方法研究

为降低在视频编码标准H.264中运动估计的高计算复杂度问题,通过对H.264运动估计算法的深入研究,提出了一种利用时空域运动相关性的高效块匹配搜索算法。该算法充分利用视频序列的运动程度与宏块编码模式间的关联特性以及运动矢量的统计特征进行运动模式判定,实现了一种简单高效的块匹配方法,并且根据不同的运动模式动态改变搜索策略。实验结果表明,在保持PSNR方面性能不受损失的同时,减少了运动估计的搜索复杂度,降低了运算复杂度,提高了编码的实时性。     

基于H.264的多参考帧快速运动估计算法

在H.264标准中,为提高图像质量和压缩效率,编码器支持7种块类型在多个参考帧中搜索最佳运动矢量。参考代码采用对参考帧逐一搜索的方式,极大地增加了计算复杂度。根据相邻帧间运动矢量的相关性和连续性,使用合成运动矢量来预测最佳的匹配位置。同时,结合分块模式的终止准则可以避免不必要的参考帧搜索。实验表明,较JVT参考模型该算法编码速度能提高6倍以上,同时保证了图像的高质量和低比特率。     

基于统计分析与纹理预测的H.264快速模式选择算法

论文在对各种模式进行统计分析的基础上,针对SKIP 模式,提出了一种将SKIP 模式与inter16×16 模式的率失真代价进行比较的快速判决算法;针对inter8×8 模式,提出了一种基于纹理预测的快速选择算法;针对intra4×4 模式,提出了一种简化算法。最后实验结果显示,相对于JM8.6 参考软件,PSNR平均下降0.05 dB左右,而编码时间平均下降38％。     

一种基于H.264/AVC的快速运动估计算法

提出了一种基于H.264/AVC的快速运动算法。根据运动矢量的时空相关性建立一个预测运动矢量集合,再采用小交叉(SCSA)模板和大六边形(LHSP)搜索进行搜索。在搜索过程中采用提前终止技术,进一步减少计算量。实验结果和分析表明,该算法能够显著提高运动估计的搜索速度,节省了大量运动估计时间,而图像质量和比特率只有少量变化。     

基于H.264的快速运动估计算法

运动估计在视频编码中有着举足轻重的地位,其性能的优劣在很大程度上影响着输出码流的质量.为了克服视频编码标准H.264中运动估计运算量大的困难,在深入研究H.264编码标准的基础上,利用视频图像序列的帧间统计特性,提出了一种改进的非对称十字型多层次六边形格点搜索算法来搜索最佳运动矢量.实验结果表明,该算法对于各种运动序列,在保持编码性能不受损失的同时,可以使得运动估计的运算复杂度大为降低.     

基于EPZS的H.264/AVC运动估计改进算法

为了减少视频编码的运算量,对全零块判决进行了深入的研究,并结合图像的纹理信息和帧间编码模式给出了自适应的全零块判决阈值,以此为基础提出了EPZS（enhanced predictive zonal search）的改进算法。实验结果表明,改进的EPZS算法在较好地保持H.264/AVC原有编码算法图像质量的同时,减少了运算量,大幅度提高了编码速度。     

基于H.264的一种快速1/4像素运动估计算法

提出了一种新的1/4像素运动估计算法.新算法根据相邻分数像素点之间高度相关的运动估计匹配误差和运动矢量方向,选择最优整像素点周围最有可能的1/2像素点进行搜索,摈弃可能性较小的1/2像素点,在最优1/2像素点周围进行钻石搜索得到最优的1/4像素点.新算法只搜索7个点,与全搜索的16个点相比少了56.3%.实验证明,与全搜索法相比,新算法的峰值信噪比平均下降了0.06 dB,比特率平均上升了1.3%.