基于运动复杂度的快速模式选择算法

H.264/AVC是ITU-T和ISO/IEC联合制定的最新视频压缩标准。它采用了可变块运动估计和率失真优化模式判决。H.264需要对10 种模式进行率失真优化计算才能得到一个宏块的最优编码模式,极大地增加了编码器的复杂度。为了提高模式选择效率,提出了一种基于运动复杂度的快速模式选择算法。实验结果表明,在PSNR仅有微小下降情况下,该算法可大幅提升编码速度。     

基于混合特征的H.264/AVC快速帧内预测模式决策

H.264/AVC中采用率失真优化(RDO)代价函数对多种帧内预测模式进行全搜索决策,为了克服这种决策方法运算复杂度较大的弊端,提出了一种基于混合特征的快速帧内预测模式决策算法。该方法针对最耗时的4×4亮度块模式决策环节,强调了DC模式的重要性,并将其与混合代价函数特征相结合形成混合决策信息,以此对候选模式进行预先筛选,从而加快了决策速度。实验结果表明,该方法可以使图像序列的I帧编码速度提高近30%,且与原全搜索算法相比,其峰值信噪比(PSNR)的减少和比特率的增加均小到可以忽略不计。     

H.264/AVC快速模式选择算法的研究与改进

针对H.264 运用基于率失真优化的全模式搜索技术,带来的模式选择异常复杂的计算,JVT提出了一种新的快速模式选择算法（简化为NFMD）。介绍了该新算法,对其综合性能的优越性进行了初步研究和分析,并提出了改进策略,如早期预测当前宏块编码模式、引入适时终止模式选择策略、快速帧内模式选择判断。实验结果表明,改进的策略能减少NFMD算法35%~55%的编码时间和45%~60%的运动估计时间,而码率和率失真性能的变化可以忽略不计。     

一种H.264帧内预测模式的快速选择算法

H.264/AVC视频编码标准采用码率—失真度最优化(RDO)算法,以保证更高的压缩效率和更好的图像质量,但同时也大大增加了编码器的复杂度和运算负担。本文提出了一种新型的帧内预测模式的快速选择算法,该算法基于图像内部信息的变化剧烈程度进行判断,并通过方向矢量来减少候选帧内预测模式。试验结果表明,该算法可以将整个编码时间减少到原来采用RDO算法时的40%~50%,而且和RDO算法比较,最终压缩后的视频图像质量基本没有下降。     

H.264/AVC快速帧间模式选择研究

在帧间预测编码过程中,常采用多种模式和多参考帧进行精确的运动估计,使用穷举搜索模式选择算法获取最佳模式,提高H.264/AVC的率失真性能,但穷举搜索的计算量非常大.该文研究了快速模式选择算法,改进了H.264时间效率、提高了实时性,提出了模式选择优化算法的基本思路,讨论了几种有代表性的快速帧间模式选择算法,分析了各种快速算法的优化依据和性能,探讨了快速帧间模式选择算法的研究方向.     

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。     

H.264帧间块模式选择与快速运动估计算法

该文提出了一种基于H.264的快速运动估计算法。首先,基于当前宏块的纹理特征和局部运动性选择一组有效的预测块模式;其次,基于运动矢量的时空相关性建立一个预测运动矢量集合;最后,采用六边形模板和正方形模板进行运动搜索。另外,在匹配搜索过程中采用提前终止技术,进一步减少计算量。实验结果和分析表明,该算法能够显著提高运动估计的搜索速度,而图像质量和比特率只有少量变化。     

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。     

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。     

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。     

带有模式选择的改进的方向性菱形搜索算法*

针对H.264/AVC标准的多模式运动估计算法编码模式复杂、计算量大的不足,提出了一种带有模式选择的方向性菱形搜索算法。基于宏块最佳编码模式的统计分析,按运动特征的不同进行分类,将运动估计的直接搜索过程改进为先进行编码模式判断,再利用改进的方向性菱形搜索算法进行块匹配搜索。实验结果表明,该算法有效地减少了搜索点数,与DS的快速搜索算法相比,编码时间减少了32%。     

H.264中运动矢量特征分类的快速运动估计算法

提出了一种应用在H.264中的快速运动估计算法(TAMV)。该算法根据运动矢量自身特性，将宏块分为3种运动类型：大运动快，中等运动块和小运动块。对每类宏块自适应地选择一种或者几种编码模式进行预测，有效地减少了由7种宏块(亚宏块)模式所引起的计算量；同时选用精确而且快速的方向性菱形模板，对不同的模式采用不同的搜索策略。实验分析表明，该算法搜索精度接近于全搜索算法，而搜索时间只为全搜索算法的5.4%～10.5%。     

基于结构相似度的快速运动估计算法*

基于人眼视觉系统和视觉域抽取的结构信息高度相关的原理,提出了一种基于结构相似度的快速运动估计算法(FMEBS).该算法针对H.264率失真优化算法存在的不足,引入基于结构相似度的图像质量衡量标准,对失真度的表示进行修正,并采用快速的模式选择算法和有效的搜索模板.实验表明,在获得相近重建图像质量的前提下,FMEBS算法较之全搜索算法可节省约2.7%的比特率和91.2%用于运动估计的时间,较之UMHexagonS算法可节省约1.9%的比特率和35.6%的时间.     

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。     

基于方向场和中止模式的H.264帧内模式选择方法

利用图像边界具有的方向性特征,提出了一种快速的基于方向场和中止模式的H.264的帧内模式选择方法,并将它嵌入到H.264的参考代码JM9.3中。试验结果表明,这种方法在PSNR和比特率改变很少的情况下,可以减少平均46%的计算量。     

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。     

一种基于TMN8模型的H.264码率控制方法

针对TMN8码率控制模型存在的一些局限客观上限制了其在实时视频通信中性能的问题,提出了3个方面的改进措施:目标比特率计算、图像中心加权、分层次码率控制.同时,针对H.264码率控制中存在的码率控制与RDO运动估计间互为因果的矛盾,提出一种两遍运动估计的解决方案,并充分利用预运动估计阶段产生的附带信息来加速和优化编码过程.最终实现了一种基于TMN8模型的精确的H.264码率控制方法.实验结果和在SIP视频会议系统中的具体应用都表明,本方法对提高实时通信系统的视频品质和QoS均起到了积极效果.