H.264/AVC高档次标准快速帧内模式选择算法研究

针对H.264/AVC高档次标准中帧内模式选择计算复杂度高的问题,提出一种新颖的基于纹理信息的快速帧内模式选择方法。利用绝对误差均值检测宏块的复杂度,选择块尺寸模式;利用平均绝对相邻像素差来检测图像块的纹理方向,筛选候选预测模式。实验结果表明,上述两部分算法单独使用都能够有效降低帧内模式选择的计算复杂度,使编码速度分别提高27%和64%,并且对率失真性能的影响可以忽略不计。利用整合后的综合算法,在率失真性能几乎保持不变的情况下,帧内编码速度提高超过70%以上。     

基于纹理估计的H.264帧内预测快速算法

帧内预测是H.264取得高编码效率的关键技术之一,但其计算复杂度是H.264帧内编码中的瓶颈问题。结合H.264帧内预测特点,提出一种基于纹理估计的帧内预测快速算法。首先通过计算相邻宏块的边界像素差值,估计图像的纹理方向,再根据此方向选择相应的帧内预测模式,减小候选模式数量,简化模式选择过程,降低了帧内预测的计算复杂度。实验结果表明,在保证图像质量和编码码率的前提下,本算法能有效提高H.264的编码速度,有利于实时应用。     

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/AVC帧间预测模式的快速分类方法

H.264/AVC采用RDO技术进行帧间模式选择,提高了编码效率,但增加了计算复杂度。该文提出了快速分类算法,利用相邻宏块率失真特征以及预测模式之间的时空相关性,缩小了模式选择的范围,降低了帧间预测的复杂度。结果表明,该方法可减少25%~46%的序列编码时间,保持了H.264/AVC的编码性能与视觉效果。     

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(RD Cost)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。     

H.264快速帧内预测模式选择算法

H.264引入帧内预测技术提高了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,根据预测模式算法的特征提出了一种基于像素边缘矢量方差及子块宏块映射关系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/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。     

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视频流分辨率缩减转码的快速宏块模式选择算法

H.264视频编码标准采用帧内预测,帧间的宏块分割等新的特性提高了编码效率,同时也较大地提高了模式选择的复杂度,因此H.264视频转码中模式选择算法将显著影响到转码的效率。提出了一种适用于H.264视频流空间分辨率缩减转码的宏块模式选择算法。主要利用输入码流中的宏块模式和运动矢量信息,获得局部的预测方向或者梯度方向,从而根据方向信息,减少需要计算的宏块模式的数目。实验证明,在保持编码效率和视频质量的同时,能够有效地降低H.264下采样转码过程中的宏块模式选择算法的复杂度。     

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。     

基于全零模块检测的H.264/AVC快速帧内模式选择算法*

H.264/AVC采用多方向、多划分的帧内预测模式,与其他视频编码标准相比具有更高的编码效率,但同时也使计算复杂度明显提升。通过分析各编码模式的特点和最佳模式分布规律,提出了基于全零模块检测的快速帧内模式选择算法,略过不可能进一步降低率失真代价的帧内预测模式,以降低编码过程的计算复杂度。实验结果表明,在保证编码性能的前提下,可以有效地降低H.264/AVC的计算复杂度。     

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。     

一种基于方向相似性的帧内预测算法

摘要：H．264帧内预测是采用率失真优化（RDO）技术来达到编码效率,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,因此,如何减小计算复杂度是算法研究的核心问题。本文从另外一个思路着手,基于方向的相似性提出一种新的算法。测试结果显示,本算法在保证视频质量的前提下降低了计算复杂度。     

低复杂度的H.264帧间宏块编码模式选择算法

为了减少H．264／AVC帧间编码模式选择的计算复杂度，利用不同编码模式在实际视频序列中的利用率信息及空时域相邻块之间的相关性，提出了一个低复杂度的快速帧间编码模式选择算法。模拟结果表明，该算法在保持率失真性能的前提下可以大幅度减少模式选择的计算复杂度，有利于H．264的实时应用。     

H.264/AVC中基于决策树的P帧快速模式选择（HHME2013第61号论文）

目的：H.264/AVC帧间预测编码需要对所有可能编码模式计算并比较率失真代价,众多的模式类型导致了P帧编码的计算复杂度非常高。本文提出了一种针对P帧的基于决策树的快速选择候选模式算法。方法：在对宏块进行16×16的帧间运动估计后,首先根据残差宏块中4×4全零系数块个数对部分宏块直接选择出候选模式;然后使用16个4×4块的SATD值,采用决策树分类方法对其余宏块选择候选模式。结果：由于只需对候选模式进行编码,因此有效降低了编码器的计算复杂度。实验结果表明,与原始全搜索编码算法相比,该算法对不同运动程度的视频序列获得了较一致的编码时间节省,同时平均峰值信噪比的损失和平均比特率的增加均较少。结论：本文提出了一种新的P帧帧间预测候选模式选择算法,根据帧间运动估计后的残差宏块信息,采用决策树方法对候选模式集进行分类。实验结果表明,该算法能在保证视频编码质量的前提下,有效地降低编码过程中的计算量,缩短编码时间。