基于AVS的帧内预测模式快速选择算法

AVS视频标准采用率失真优化（RDO）算法来提高帧内预测的压缩性能。但是RDO算法在保证编码图像获得最佳的压缩效率和图像质量的同时给整个编码过程带来了很大的计算量。提出了一种简单有效的AVS1-P2帧内预测模式的快速选择算法。该算法利用相邻块最佳预测模式之间的相关性和块内亮度变化的方向性来缩小候选模式的范围,从而有效节省了编码总时间。实验结果证明,与AVS1-P2的标准参考软件rm52j相比,本算法在保证图像质量和比特率几乎不变的情况下,编码总时间减少了24%~27%。     

H.264/AVC快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测并采用拉格朗日率失真优化(RDO)技术来选择最佳帧内预测模式,提高I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,根据帧内预测算法特征提出了一种基于像素方向相关性的帧内预测模式快速选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和比特率大致不变的前提下,极大地降低了帧内预测编码的计算复杂度。     

H.264帧内预测快速算法

为了减小基于率失真优化(RDO)和Hadamard变换的帧内预测算法的计算量,H.264编码器同时给出了不采用RDO和不采用Hadamard变换的低复杂度帧内预测算法(H.264参考软件JM11.0的参数RDOptimization和UseHadamard被置0);这种低复杂度算法大大地减小了计算量,然而在实时性较强的场合,帧内预测算法的计算量仍需进一步减小,为此文章提出了一种快速帧内预测算法;该算法首先根据宏块的奇偶性仅选择同一位置的两个色度宏块中的一个宏块的数据来确定这两个色度宏块的预测模式,接着根据低分辨率图像和简化的代价标准确定出亮度宏块的最佳16x16预测模式,最后根据最佳16x16预测模式、快速4x4帧内预测模式选择算法及灵活的代价比较确定出亮度宏块的编码类型及预测模式;试验结果表明,与低复杂度的帧内预测算法相比,在图像质量和码率变化不大的同时,文章的预测算法的平均帧内预测时间能减少50%以上。     

H.264快速帧内预测模式选择算法

为降低视频图像帧内预测的复杂度,提出一种快速的帧内预测模式选择算法。根据图像的自身特征和预测模式的统计特征,参考DC模式提前终止算法和像素快速选择算法中的阈值判断准则,结合8种帧内预测模式中最优模式和次优模式的方向相关性,进一步减少预测的计算量。实验结果表明,该算法能降低30%~45%的帧内预测计算量,同时保持视频的图像质量基本不变。     

H.264帧内预测模式的快速选择算法

为了降低H.264标准中帧内预测模式选择的复杂度,提出一种快速的帧内预测方法.H.264采用率失真优化(RDO)算法,通过计算所有预测组合模式的率失真代价来确定宏块的最优编码模式,其计算复杂度非常大.提出的帧内预测快速选择方法利用宏块的绝对误差和(SAD)来缩小预测模式的范围,减少帧内预测的计算量,从而提高模式判别的速度.实验结果表明,在图像质量和码率基本保持不变的情况下,该算法使Ⅰ帧的编码速度提高约76%.     

基于改进的Canny算子的HEVC帧内模式选择

针对HEVC中帧内预测模式选择算法复杂度问题,提出了一种基于改进的Canny算子的HEVC帧内模式选择算法. 首先,通过改进的Canny边缘检测算子提前分析预测块的方向,将此方向相应的角度预测模式加入到候选模式集中;其次,利用图像空间相关性,将相邻预测单元的最优帧内预测模式添加到候选模式集中,最后,通过RDO代价进行帧内模式选择. 实验结果表明,与粗选择模式相比,该算法将候选模式数目从35种减少到不超过9种,算法编码时间平均减少32%,而BD-Rate损失仅为0.096%,并且编码后的主观图像质量基本没有变化.     

H.264/AVC帧内4×4块快速帧内预测算法

H.264引入帧内预测并采用率失真优化（RDO）技术来选择最佳帧内预测模式,提高I帧的编码效率,但也大大增加了编码的计算复杂度。为了降低计算复杂度,提出了一种基于DCT变换的能量函数的快速帧内预测选择算法。实验结果表明,该算法在保证图像质量和基本保持编码效率的前提下降低了近一半的编码时间。     

一种用于AVS-M帧内的快速预测模式判断算法

AVS M帧内亮度预测有9种预测模式及两种最优模式选择准则——SAD准则和RDO准则。由于侧重点不同，编码性能和编码效率相差比较大。提出了对SAD准则的结果进行排序，并按一定的条件筛选，缩小最优模式的候选预测模式集，最后通过RDO准则快速确定最佳模式的方法。仿真结果表明，和RDO准则相比较，该算法在视频编码性能基本不变的情况下，编码时间减少30%~40%。     

H.264/AVC中一种快速帧内预测选择算法

针对帧内预测模式计算量大的问题,有必要研究RDO(Rate Distortion Optimization,率失真优化)模式下的快速帧内预测模式选择算法.详细分析了H.264/AVC中帧内预测的模式选择过程,并且提出一种快速的Intra_4×4模式选择算法.该算法根据相邻块预测模式的相关性及各预测模式的相关性,在计算RD_cost前先对帧内9种模式进行预判断,选择与最可能模式相关的模式作为候选模式,从而使帧内预测的复杂度降低,同时基本保持了H.264/AVC的编码性能.该算法平均节约时间约18%,而图像质量(PSNR)仅平均下降不到0.1dB,比特流平均增加不到2.0%.     

H.264帧内预测模式快速选择算法

为降低帧内预测的复杂度,提出一种快速的帧内预测算法。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,有效减少了预测模式,避免了不必要的RDCost计算。实验结果显示,该算法提高编码时间效率约为50%,同时保持视频的图像质量几乎不变。     

基于梯度和全零块检测的快速帧内模式选择算法

针对移动视频业务的市场需求和移动终端设备的性能局限,提出了一种基于方向梯度特征和全零块检测的H.264快速帧内预测模式选择算法。为降低预处理计算量,对像素进行降幂采样;进行主要预测方向上的纹理梯度检测,排除可能性较小的预测模式;对图像边界块和纹理平滑块进行优化处理;进行4×4全零块检测,略过不可能进一步降低率失真代价的候选模式。实验结果表明,在基本保持编码性能的前提下,该算法平均可降低51.69%的编码时间。     

A Low Complexity Detection of Discrete Cross Differences for Fast H.264/AVC Intra Prediction

A low complexity fast mode decision algorithm for H.264/AVC intra prediction that uses discrete cross differences (DCD) to reduce the unlikely candidate modes in the RDO calculation is proposed. By using horizontal and vertical differences in different locations, the directions of the edges can be precisely detected. Experimental results show that the proposed fast mode decision algorithm reduces the encoding time by about 56%, with negligible loss of video quality. To realize the proposed algorithm, a VLSI design, which is comprised of a cross difference unit and direction detection unit, is implemented for the mode pre-selection stage of intra prediction. The design is synthesized using UMC 0.18 $mu{rm m}$ CMOS technology and simulated with Verilog-XL. The operating frequency of the synthesized core can exceed 50 MHz.      

基于多尺寸特征融合的快速转码算法

为了降低H.264转码器的运算复杂度,满足视频转码实时应用的要求,提出一种结合多尺寸视频特征的快速视频转码帧内预测算法。首先利用二维直方图提取小尺寸视频中宏块的空间特性,结合双阈值的方法,选择Intra 16×16或Intra 4×4模式。然后从输入的视频码流中提取编码信息组成多维特征向量训练支持向量机(SVM)分类器模型,通过SVM建立大尺寸视频编码信息与小尺寸视频宏块编码模式之间的联系,进而对Intra 4×4中的9种模式进行细分。此算法减少了预测模式数量,实现率失真优化算法的提前终止,在高效转码的同时保证了转码后视频的高质量。     

基于AVS-M的帧间模式快速选择算法

AVS-M是中国自主制订的数字音视频编码系列标准(AVS)中的移动视频编码标准。AVS-M采用了可变块尺寸运动估计和率失真优化模式判决,增加了编码器的复杂度。针对AVS-M帧间预测多预测块模式的特点,文中提出一种选择预测块模式的方法,可以有效地减少判决的模式数量。实验结果表明,该方法保证了视频质量,提高了编码器的编码速度。     

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。     

H.264/AVC快速帧间模式选择算法研究

H.264/AVC标准采用可变块运动估计和率失真优化技术进行帧间模式选择,提高了编码效率,但极大地增加了计算复杂度。为了解决这一问题,提出一种快速帧间模式选择算法,它利用了SKIP模式在视频序列中的使用率信息和时空域相邻宏块与当前宏块编码模式之间的高度相关性。该算法缩小了模式选择的范围,并采用阈值来提高预测准确度。仿真结果表明,该算法在保持图像质量和比特率的前提下可以大幅度减少计算复杂度。     

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%。