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%。     

一种快速H.264帧内模式选择算法

H.264帧内预测计算复杂,是帧内编码中的瓶颈问题。根据H.264多模式帧内预测特点分析,提出了一种基于纹理和参考像素特性的帧内预测快速算法。算法首先通过Prewitt算子计算得到图像的纹理,根据纹理方向选择相应的帧内预测模式,然后计算参考像素的差异特性,删除已选Intra4x4模式中不必要模式,减少候选模式数目,降低了计算复杂度。对4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75.7%,而图像峰值信噪比平均降低0.16dB,输出码率平均增加3.45%,综合性能优于已有算法。     

基于H.264的高分辨率序列帧内预测的改进算法

针对高清视频序列帧内预测的编码特点,得出禁用Intra4×4预测模式,使用Intra8×8和Intra16×16模式进行亮度预测,可显著提高编码速度,同时码率和SNR基本不变。基于上述结论,提出一种新的帧内预测快速算法。该算法在帧内预测之前进行预判决,从Intra8×8和Intra16×16中选择一种预测模式,从而减少了算法复杂度。实验结果表明,算法在码率只有少许增加的情况下,编码速度提高了27.8%,SNR值基本不变。     

基于边缘方向直方图的H．264帧内预测快速算法

H．264／AVC是最新的视频编码标准,和以往的标准相比,它具有更高的压缩性能。H．264／AVC采用了非标准方法率失真优化（RDO,Rate Distortion Optimization）技术,提高编码性能的同时也使得计算复杂度大大增加,难以适应实时性要求较高的场合。为了降低帧内预测模式选择的复杂度,在Pan算法的基础上提出了快速模式选择新算法。对Pan的基于边缘方向直方图的快速算法进行了改进;同时,结合色度预测模式与亮度预测模式的相关性,以及Intra16×16与Intra4×4的相关性,从而降低了模式选择的计算复杂度。实验结果表明,该方法在PSNR和码率基本不变的情况下,编码时间大大缩短。     

基于边缘方向直方图的H.264帧内预测快速算法

H.264/AVC是最新的视频编码标准,和以往的标准相比,它具有更高的压缩性能.H.264/AVC采用了非标准方法率失真优化(RDO,Rate Distortion Optimization)技术,提高编码性能的同时也使得计算复杂度大大增加,难以适应实时性要求较高的场合.为了降低帧内预测模式选择的复杂度,在Pan算法的基础上提出了快速模式选择新算法.对Pan的基于边缘方向直方图的快速算法进行了改进;同时,结合色度预测模式与亮度预测模式的相关性,以及Intra16×16与Intra4×4的相关性,从而降低了模式选择的计算复杂度.实验结果表明,该方法在PSNR和码率基本不变的情况下,编码时间大大缩短.     

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/AVC帧内预测模式快速选择算法研究

提出一种H.264/AVC帧内预测模式快速选择算法,该算法利用差值直方图和Prewitt梯度算子检测图像纹理特性来选择编码模式。对于4×4子块首先利用Prewitt算子计算子块四个方向的梯度值,再通过坐标合成法得出该4×4子块的梯度向量,根据梯度向量来选择编码模式。对于16×16和8×8块,首先利用差值直方图判断图像纹理的平整性,然后再根据4×4块的算法计算纹理的方向性,对预测模式数量进行削减。实验结果显示,该算法在不影响图像的质量和码率的情况下,编码时间大约减少了65%。     

H．264／AVC帧内预测模式选择的快速算法

H．264视频编解码标准中,帧内预测是很重要的一部分,它显著提高了压缩率,但增加了计算复杂性。H．264帧内预测编码包括9种Intra_4×4和4种Intra_16×16的共13种预测模式,在分析当前帧内预测模式快速算法的基础上,提出设置阈值与变换域相结合的方法来快速选择Intra_4×4、Intra_16×16预测模式的最优模式,并以此对原算法进行了改进。仿真实验表明,改进的算法在保持PSNR和码率微小变化的情况下,计算复杂度能明显降低。     

H.264/AVC帧内预测模式选择的快速算法

H.264视频编解码标准中,帧内预测是很重要的一部分,它显著提高了压缩率,但增加了计算复杂性。H.264帧内预测编码包括9种Intra_4×4和4种Intra_16×16的共13种预测模式,在分析当前帧内预测模式快速算法的基础上,提出设置阈值与变换域相结合的方法来快速选择Intra_4×4、Intra_16×16预测模式的最优模式,并以此对原算法进行了改进。仿真实验表明,改进的算法在保持PSNR和码率微小变化的情况下,计算复杂度能明显降低。     

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。     

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.     

基于边缘特征的H.264/AVC帧内模式选择算法

为降低H.264帧内预测模式的计算复杂度,提出了一种率失真优化（RDO）准则下的基于边缘特征的快速帧内模式选择算法。该算法根据主要边缘强度（KES）等边缘方向特征,选择出与该特征相对应的模式子集进行RDO计算,大幅度降低了帧内预测的模式选择数;同时将亮度宏块和色度宏块分别优化以降低计算复杂度。仿真结果表明,与原H.264相比,所提出的算法在比特率略有增加和信噪比基本保持不变的条件下,大约减少75%的计算时间,大大降低了算法的计算复杂度;与PAN FENG等人提出的基于Sobel算子的边缘矢量检测算法相比,两者的比特率基本相同,但算法的平均峰值信噪比明显高于PAN的算法,编码时间也有明显降低,同时运算简单规则,更易于VLSI的实现。     

基于纹理特征的H.264/AVC帧内预测模式快速选择算法

H.264/AVC视频标准中的帧内编码通常采用率失真优化技术,通过遍历所有可能的编码模式,选择其中一个具有最小率失真代价的模式作为最佳帧内预测编码。率失真优化技术在提高编码可靠性、准确性、抗误码率的同时,增加了编码的复杂度和搜索时间。在分析标准帧内预测的情况下,计算当前4×4块和重建4×4块的残差值,若小于某一阈值可提前结束宏块编码,反之则利用图像块的纹理方向与预测模式选择之间的相关性,提出一种快速的帧内4×4块预测模式选择算法。该算法在结合改进的Canny算子和平方梯度法的基础上,提取出当前块的纹理方向,并详细分析了纹理方向与预测模式之间的对应关系。实验仿真在H.264/AVC的参考模型JM13.2平台上完成。结果表明,与标准算法相比,该算法在编码码率持平和峰值信噪比保持不变的前提下,编码时间有较大幅度的下降。     

简单的4×4块帧内模式选择算法

帧内预测的模式选择问题是H.264帧内编码中的瓶颈问题。参考算法中对每个4×4子块的9种预测模式进行遍历运算寻找最佳模式,耗费了极大的计算量,不利于实现实时编码。文章提出了一种快速帧内预测4×4子块模式选择算法。该算法采用子抽样模型和边界纹理信息提取技术,按照“足够好就停止”原则,提前中止算法,减小备选模式数量,简化模式选择过程,降低了模式选择的复杂度。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,该算法的帧内模式选择计算复杂度减小56%～78%,由于不同序列内容不同,在不同QP参数下,该部分代码运行时间节约不等(1%～30%),而同时保证图像质量下降在可接受范围之内。     

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帧内预测编码模式选择的快速算法研究

H.264引入帧内预测编码并用率失真优化（RDO）进行预测模式选择,显著提高了压缩率,但增加了计算复杂性。H.264帧内预测编码包括Intra_4×4、Intra_16×16两种预测模式,在分析此两种帧内预测模式特性的基础上,提出设置阈值的方法来快速选择Intra_4×4、Intra_16×16预测模式的最优模式,并以此对原算法进行了改进。仿真实验表明,改进的算法在保持PSNR基本不变和码率微小增加的情况下,计算量能显著减少。     

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。     

关于H.264帧内预测模式选择快速算法的研究

H.264引入帧内预测编码并用率失真优化(RDO)进行预测模式选择,这显著提高了压缩率,但增大了计算复杂性。文章对H.264帧内预测编码模式选择快速算法研究现状进行了分析评述,基于Intra_4×4、Intra_16×16预测模式的特性,亮度与色度预测模式的相关性,提出了一种改进的算法。仿真实验表明,该算法在保持PSNR基本不变和码率微小增加的情况下,计算复杂性进一步减少。     

基于模式特征的H.264/AVC可逆视频水印

目的 针对当前可逆视频水印隐蔽性和篡改定位能力不足问题,提出一种新颖的基于帧内预测模式的可逆视频水印算法。方法 首先,深入分析I帧亮度分量的预测模式对不同类型篡改的敏感性,提取每个帧内编码宏块的预测模式,通过预测模式生成特征码。然后,结合H.264/AVC编码特性和误差补偿算法,在每个亮度4×4残差块中筛选出误差最小系数。最后,运用差值扩展的方法将特征信息作为水印可逆的嵌入到所选系数。结果 在含水印视频未受到篡改时,解码端提取水印后可对原始视频进行无损恢复。当视频受到篡改时,算法能精确定位篡改区域并且篡改定位精度达到4×4子块级。由于水印嵌入在误差最小的系数中,能够有效地降低水印嵌入对于视频质量的影响,嵌入水印后图像的PSNR值比现有的基于H.264/AVC可逆水印方案平均提高10%,测试序列的码率增量平均降低了22%左右。结论 本文算法较现有算法具有更好的嵌入率、隐蔽性、篡改检测精度, 适用于医学、军事、卫星等领域。