H.264帧间预测快速算法

帧间预测是实时视频编解码技术的研究重点,高精度的匹配和补偿可以减少帧间预测误差,提高视频图像的压缩效果．为了降低在视频编码标准H．264中帧间预测的高计算复杂度问题,提出一种帧间预测快速算法．该算法在利用运动矢量的时空相关性对最优匹配点位置进行预测的基础上,依次进行“十”字形分布的五点搜索和九点均布的矩形搜索;并在搜索过程中引入根据最优点和次优点界定搜索方向、搜索窗口自适应伸缩和中途截止等多种优化策略,以提高整像素块匹配的搜索速度．实验结果表明,与全搜索算法相比,文中算法在不降低搜索精度的情况下,其运动估计速度约为全搜索算法的12倍;与UMHexagonS算法相比,在重建图像质量和码率接近的情况下,速度提高了1．87倍．     

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.     

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%.     

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的快速帧间模式选择算法

针对H.264视频编码器中计算量大的帧间模式选择过程,提出一种快速帧间模式选择算法。根据编码块的边缘特征信息和模式相关性,预测当前宏块可能的候选模式类型。统计并分析帧间编码的最佳模式分布,通过设定基于统计数据的自适应提前中止门限,对预测模式进行筛选,以获取最匹配块模式。实验结果表明该算法能在保证重构图像质量与编码性能的情况下,减少51%~68%的编码时间,降低编码器的计算复杂度。     

H．264中基于零块检测的模式选择算法

H．264是最新的国际视频标准。与其它视频编码标准相比，它在编码效率方面有强大的优势：在相同的重建图像质量下，H．264比H．263＋＋和MPEG-4的第2部分节约近50％的码率。但是，H．264中编码效率的提高是以增加巨大的运算量为前提的。本文提出了在模式选择算法中引入零块检测机制，并主动放弃对部分小系数块进行编码的新的模式选择算法。实验结果表明：该算法在保证图像主观质量不下降的前提下，可以大幅度提高H．264高码率下的编码效率，加快中低码率下的视频编码速度。     

H．264快速帧间模式选择算法

为降低H．264编码器复杂度,提出一种新的快速帧间模式选择算法。结合skip模式的特性,对其进行优先判断,在此基础上缩小宏块级模式范围。根据亚宏块模式与量化参数的关系,缩小亚宏块级模式范围。实验结果表明,该算法在图像质量和压缩效率基本不变的情况下,能减少31．9％～75.3％的编码时间。     

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。     

一种快速H.264帧间模式选择算法

本文提出了一种快速帧间模式选择算法。算法首先完成P16x16模式运动矢量搜索,然后分析所有4x4块的预测差值绝对值和(SAD)值分布特性,基于SAD值分布特性选择P16x8、P8x16和P8x8中的一种模式进行搜索,如果P8x8被选中,则在运动搜索后,使用同样的算法选择P8x4、P4x8、P4x4中一种模式进行搜索。对6组不同运动特点序列仿真结果表明:与JM13.2算法相比,本文算法编码时间平均降低59.72%,而图像峰值信噪比(PSNR)平均降低0.07dB,输出码率增加为-1.22%。     

H.264帧间模式选择快速算法

为尽可能降低H.264标准中的帧间模式选择时间复杂度,降低码率,提出一种快速帧间模式选择算法。算法利用目标检测技术中的Surendra算法以及所提出的速度特性和方向特性检测算法提前判定最佳候选模式,降低了帧间模式选择算法时间复杂度。实验结果表明,在保证重建视频质量的前提下,算法不仅能有效降低时间复杂度,还能降低码率;算法总体性能优于H.264标准算法和目前常见的帧间模式选择快速算法;对于含有大量静止背景或只含少量低速运动的视频,算法性能更加优越。     

H.264/AVC中基于全零块的预测模式选择

多种预测模式的采用是H.264/AVC的特点,但带来了大量的计算。针对该问题,将全零块检测技术推广应用于H.264/AVC视频编码中对多种预测模式的快速选择,提出一种模式选择的快速算法。使用该算法,通过一些简单的比较等操作,就能跳过对某些预测模式的选择,减少了H.264/AVC视频编码器的运算复杂度。     

H.264中Pslices帧间快速自适应模式判决算法

为了进一步提高编码效率,提出了一种新的H.264中Pslices帧间快速自适应模式判决算法。在该算法中,SKIP模式无需经过拉格朗日率失真优化就可以判定为最佳模式;P8×8模式也可以在拉格朗日率失真优化之前从候选模式中排除。通过对以上两种特殊模式的判决,可以大大减少整个编码时间。仿真结果表明,和H.264参考软件JM10.2相比,该算法在整个编码时间上节省60%~80%的时间,而在PSNR和码率上的变化则可以忽略不计。     

基于H.264的模式选择和运动估计快速算法

作为视频编码领域的最新标准,H.264比以前的标准有着更好的编码效率。然而却使得编码器的计算复杂度急剧增加,在模式选择和运动估计部分尤为突出。论文提出了一种新方法,主要包括块合并、中止判别准则、改进的DS和快速亚象素搜索算法,在保持高信噪比和低比特率的同时,有效地降低了编码器复杂度。     

H.264中基于全零块检测的快速运动搜索算法

为了降低视频编码标准H．264中运动搜索的复杂度，提出了一种新的基于全零块检测的运动搜索提前中止算法。根据整数离散余弦变换（DCT）和量化的特点，该算法给出了自适应的检测门限和提前中止条件。通过检测门限与绝对差和（SAD）的比较来判断是否停止运动搜索。实验结果表明，在图像质量基本不变的情况下，此方法可以有效减少运动搜索的计算量。     

H.264的帧内预测模式快速选择算法

在研究H.264帧内预测算法的基础上,应用并且改进一种快速帧内预测4×4子块模式选择算法,并且把这种算法应用到16×16子块模式选择算法中,同时,通过计算16×16块的平滑程度来决定是否进行4×4的模式选择.实验结果表明:对全I帧序列,与H.264参考代码中模式遍历算法相比较,该算法均有一定的优越性和实用价值.     

H.264快速模式确定方法

H.264/AVC是最新的视频编码标准,与以前的视频标准相比编码效率最多提高了50%。与此同时,H.264编码器的计算复杂度也比H.263提高了约3倍。这对于资源受限的应用系统来说是个巨大的挑战。分析发现,H.264编码器中宏块的模式确定占了编码时间的90%左右。论文提出了一种简单而有效的快速模式确定方法,模拟试验的结果表明,该方法在编码性能几乎没有降低的情况下,总体编码时间比传统方法减少了50%以上。     

基于H.264/AVC整数变换的全零块检测方法

在低比特率视频压缩编码中,全零块的检测是一种常用的技术,用来减少编码器的计算复杂性。该文提出了一种基于H.264/AVC整数变换的全零块检测方法,并在仿真实验中取得较好的效果。     

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。