面向H.264/AVC的宏块级码率控制算法

为了降低计算复杂度和提高H.264/AVC编码器的效率，基于一种相对简单的率失真（R－D）模型提出了新的宏块级码率控制算法，并在新算法中引入了一种自适应方法对目标码率分配和编码复杂度进行调整.相比以往算法在码率分配和参数更新中只利用了宏块绝对平均误差预测值的情况，新算法充分利用了已编码宏块的实际绝对平均误差值和相邻帧之间编码特性的相似性，保证了输出码率的稳定性和解码图像的质量.新算法还采用了一种跳块预判断策略来进一步降低编码复杂度.与JVT-G012码率控制算法相比，新算法在信噪比和输出码率基本不变的条件下，整个编码速度平均提高了约10%.     

基于Cauchy分布的二次RDO编码码率控制算法

为提高码率控制精度和图像质量,通过基于Cauchy分布源模型的率失真分析,得出了精确的码率(RQ)模型和失真(DQ)模型,在此基础上提出了一种低码率下的宏块层码率控制算法.该算法在宏块层上利用新的RQ模型计算量化参数,并采用率失真优化技术(RDO)对部分宏块进行二次编码,从而进一步优化选择编码模式,提高了编码效率.实验结果表明,与H.264参考软件JM 8.6中采用的码率控制算法相比,该算法得到的平均峰值信噪比最大提高了0.81 dB,而且能显著降低比特数估计偏差,更准确地进行码率控制.     

基于运动复杂度的码率控制算法研究

针对采用运动估计/补偿（MC/ME）技术的具有多种宏块划分模式的视频编码标准,提出一种基于运动复杂度的码率控制（MBRC）算法.该算法在宏块级把运动估计、模式选择后得到的运动矢量信息(MV)、纹理信息以及宏块编码模式信息作为运动复杂度,并利用它确定宏块的类型,再根据宏块类型调整每个宏块的量化参数,使得人类视觉系统（HVS）更为敏感的运动区域分配到更多的目标比特;利用每帧图像编码后的反馈信息进行帧级码率控制,在信道码率受限的情况下,获得了较好的视觉效果.MBRC不需要额外计算运动矢量信息、纹理信息和宏块编码模式信息,提高了编码器的时间效率.     

H.264中基于预测的快速模式决策算法

针对H.264采用多模式运动估计和模式决策等一系列新算法而引入的高计算复杂度问题,提出了一种基于预测的H.264编码快速模式决策算法.使用一种基于自适应阈值的提早退出检测算法,以较高识别率检测出静止宏块和区域运动宏块,及早作出模式决策;对未被判定的宏块使用基于预测的快速搜索算法得到所有4×4块的运动矢量;利用自底向上合并检测,得到其他模式块的运动矢量和最佳模式.实验结果表明,该算法与参考实现中的快速算法相比,仅损失了少量的图像质量和码率,但平均编码速度提高了30％.     

自适应预测残差和量化矩阵的码率控制

为了进一步提高H.264中码率控制的性能,提出了自适应预测残差和量化矩阵的码率控制. 首先根据宏块梯度方向权值和简化率失真模型,确定是否对宏块进行离散余弦变换(DCT);然后通过新的比特分配模型计算宏块的量化参数,并通过坡度加权确定宏块的坡度系数,最终根据得到的量化参数(QP)和坡度系数计算宏块的量化矩阵,并使用该量化矩阵对宏块进行编码. 仿真结果表明,与H.264基本单元层码率控制算法相比,本算法在严格控制编码时间和输出码率的情况下,使重建图像的峰值信噪比(PSNR)值提高021dB.     

基于线性预测的动态阈值JPEG2000码率控制算法

针对JPEG2000标准建议的码率控制算法的计算复杂度高且占用存储空间大的问题,提出了一种基于线性预测的动态阈值截断的码率控制算法.通过分析小波变换特点及图像边缘和纹理特性,根据图像的压缩倍数线性预测码流截断点的率失真斜率阈值,在编码过程中动态调整此阈值以满足码率的要求.该算法实现了码流的实时截断,降低了计算量和存储空间,提高了编码器的编码效率,保持与原算法相近的图像质量.该算法与JPEG2000码率控制算法相比,峰值信噪比（PSNR）只下降了0.1~0.3 dB,在图像压缩倍数大于8的情况下,计算复杂度下降了41.6％以上,存储空间节省了43.2％以上.     

基于H.264的低复杂度参考帧确定的算法

H.264/AVC采用的多参考帧技术,在提高图像质量的同时,也极大地增加了编码器的计算复杂度.文中提出一种基于H.264/AVC的低复杂度参考帧确定的算法,利用相邻宏块预测模式之间的时空相关性,缩小了参考帧的选择范围,从而快速确定当前宏块所需的参考帧.实验表明,这种算法在保持码率和信噪比几乎不变的同时,能够大大的节省编码时间.     

基于全局和局部残差复杂度的帧间模式选择

针对H.264/AVC传统帧间模式选择算法的高复杂度,提出了一种适合各种视频分辨率格式的快速帧间模式选择算法.该算法基于全局残差复杂度(General residual complexity,GRC)和局部残差复杂度(Local residual complexity,LRC),通过GRC与QP来近似计算一个阈值,然后通过对局部残差复杂度跟该阈值比较来决定宏块的活跃度,再根据宏块的活跃度选出候选的帧间模式,由此进行率失真优化(Rate-distortion Optimization,RDO)计算,从而减少了不必要帧间模式的RDO计算,取得了较高的编码效率.实验结果表明,与JM18.4默认的帧间模式选择算法相比,该算法在峰值信噪比和码率基本不变的前提下,可以平均减少大约60%的帧间编码时间.     

基于内容复杂度的HEVC帧层码率控制算法

针对高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)在码率控制中采用平均绝对误差对图像复杂度估计不准确和比特分配偏差较大问题,提出一种基于内容复杂度的HEVC码率控制改进算法。该算法首先从帧层出发,估计出待编码帧的预测方差,并由此方差构建内容复杂度模型,然后通过复杂度模型对参数更新,实现对帧层码率的重新分配。以4种不同类型的测试序列为研究对象,实验结果表明,与R-λ模型标准算法及低复杂度的码率控制算法相比,提出的改进算法的输出码率更加接近目标码率,实际编码码率偏差平均减少了3.35‰和1.50‰,峰值信噪比的平均值分别提高0.27dB和0.09dB,视频视觉质量较好。所提算法可用于HEVC编码的码率控制中。     

基于直线方向搜索的光线空间数据压缩方法

为了提高光线空间数据的压缩效率，提出了一种基于直线方向搜索的数据压缩方法.基于光线空间描述，讨论了其数据相关性和数据分布特性.在光线空间的数据压缩中，计算了数据的相关系数，采用二维离散余弦变换（DCT）进行了变换域分析.在片间预测中，通过对光线空间片的纹理统计，确立初始的搜索方向，实现分层的直线方向搜索方法.以复杂度失真最优化作为层间判别准则，通过引入自适应阈值实现块匹配.实验结果表明，与全搜索方法相比，该方法计算复杂度明显降低，同时保持了近似的解码图像质量和编码码率，进一步提高光线空间数据的编码效率.     

H.264视频鲁棒传输的最优宏块模式选择

分析了受损宏块的信道失真及其差错扩散,研究了宏块编码模式对信源失真和信道失真的影响,提出了结合信源信道编码的一种基于率失真优化的快速模式选择算法。通过估算不同宏块模式的信源失真和信道失真,自适应地选择最佳编码模式,使得视频序列的整体传输失真最小。模拟实验显示,相对于H.264参考软件的模式选择算法,该算法显著降低了计算复杂度并提高了视频差错恢复性能。     

单通道视频编码的可变码率控制方法

为提高实时视频编码的图像质量,提出了一种低复杂度单通道视频编码的可变码率(VBR)控制算法.通过简化经典率失真R-D模型推导得到图像复杂度和空间活动性的线性公式,根据运动估计过程的残差信息计算当前编码图像的复杂度.在编码过程中,动态地改变该公式的参数来适应各种不同的视频场景.利用图像复杂度和编码比特数的线性模型来分配当前图像的目标编码比特数,同时结合先前实际编码比特率和期望比特率之间的偏差调整目标比特数.实验结果表明,该算法可以有效地进行码率控制,对场景复杂度变化有很强的适应性,得到相对平稳的图像质量.与TM5算法相比,平均峰值信噪比(PSNR)提高了0.7～1.0dB.     

基于率失真优化的快速帧内更新算法

提出了一种近似估计整帧图像最小量化失真度的模型和新的率失真优化的实时帧内更新准则,可使编码器直接计算出编码一帧图像的最小量化失真度,通过评估宏块帧内编码所增加的总量化失真度和减小的扩散失真度,以决定是否需要对此宏块进行帧内更新。经与传统的基于率失真的帧内更新相比和实验结果表明,更新算法在具有更小计算复杂度的同时,在大多数情况下可以取得更好的峰值信噪比值。     

基于自适应块尺寸的H.264时域错误隐藏算法

为提高在视频通信中重建图像质量,充分利用运动矢量的空间相关性、相邻宏块的编码模式信息,提出了一种新的H.264时域错误隐藏算法。该算法根据误码块周围的邻块模式,自适应决定隐藏块的尺寸;对于每个尺寸块,都从多个候选运动矢量集合中选取使外边界对应像素差值最小的运动矢量;并利用运动估计技术更精确地恢复丢失宏块的运动矢量,从而提高所恢复视频信号的质量。实验结果表明：对于不同运动类型序列和不同宏块丢失率,该算法不仅计算量较小,而且恢复后的图像质量均优于传统的时域错误隐藏算法。     

H.264帧间模式选择新算法

基于H.264视频序列连续2帧时间与空间邻域内已编码宏块(MB)的模式上下文信息,自适应地为当前编码宏块选择合适的候选模式类. 把亮度16×16块和8×8块各自包含的4×4残差子块的变换系数绝对值和组成2个矩阵,利用在其上定义的梯度值分别设计了新颖的宏块级和亚宏块级模式选择准则. 实验结果表明,与joint video team(JVT) J033和JVT K021中提出的模式选择快速算法相比,本算法分别平均节省了近11％和7％的编码时间,而几乎没有带来编码率失真性能损失.     

一种用于极低码率视频编码的码率控制算法

针对目标码率低于10kbps的视频编码的应用,提出了一种新的码率控制算法.建立一种自适应编码比特数分配模型,引入重建图像质量控制机制,通过衡量重建图像的质量调节码率控制参数.对交通监控系统中一个视频序列进行测试,采用新算法编码的视频序列的平均帧率比采用TMN8码率控制的结果提高了35%,平均信噪比提高了约0.7 dB.新算法在确保输出码率保持稳定的同时,也保证了重建视频具有稳定的质量,实现了帧率的自适应调节.     

面向码通并行的JPEG2000实时码流控制算法

为了提升基于码通并行的熵编码速度，提出了一种新的实时码流控制算法.该算法采用基于码通失真权重的失真模型估计失真，并行地调整三码通斜率，将斜率调整后的预备截断码通信息存储在查找表1中，并将预备截断点在表1中的首地址和最后一个截断码通相对于该地址的偏移量存储在查找表2中，通过更新和搜索两张查找表，动态地生成斜率门闸.实验结果表明，该算法节省了存储面积，减少了存储器访问次数，降低了计算复杂度.与JPEG2000评估软件模型相比，使用该算法重构的图像质量只下降了大约0.3 dB，在低比特图像压缩情况下，码通并行的熵编码执行时间可减少50％以上.     

感知信道失真的GOP结构视频编码速率控制

针对采用GOP结构的低码率视频,提出了一种结合了信源失真特性与信道失真特性的信源编码的速率控制算法。该方法基于以GOP为单元的端到端的动态率失真模型,利用最小代价优化法搜索各帧的最佳量化参数。在不改变信源编码速率限制的条件下,通过合理地调整各帧之间的比特分配,有效提高了端到端的视频质量。实验表明,与JVT-G012相比,本文提出的速率控制算法对于中高速运动的视频序列PSNR的平均增益可达1dB以上。