AVS-M帧间预测模式快速选择算法的研究

AVS-M是我国拥有自主知识产权的数字音视频编码系列标准的移动视频标准.AVS-M采用率失真优化(RDO)技术进行帧间模式的选择,增加编码过程中宏块进行模式选择的计算复杂度.本文提出一种快速的帧间模式选择算法.该算法首先对SKIP模式提前判决,再采用二分搜索法对帧间模式的选择,对于宏块层的模式划分采用MAD(平均绝对差...     

一种AVS-M的帧内预测模式快速选择算法

在分析AVS-M帧内预测模式选择原理的基础上,提出了一种基于边缘方向信息和时空相关性的帧内预测模式快速选择算法。该算法的I帧编码时间可降低17%~21%,而PSNR和输出码率均无明显变化,有效地降低AVS-M帧内编码的计算复杂度。     

基于AVS-M的帧间模式快速选择算法

AVS-M是中国自主制订的数字音视频编码系列标准(AVS)中的移动视频编码标准。AVS-M采用了可变块尺寸运动估计和率失真优化模式判决,增加了编码器的复杂度。针对AVS-M帧间预测多预测块模式的特点,文中提出一种选择预测块模式的方法,可以有效地减少判决的模式数量。实验结果表明,该方法保证了视频质量,提高了编码器的编码速度。     

一种用于AVS-M帧内的快速预测模式判断算法

AVS M帧内亮度预测有9种预测模式及两种最优模式选择准则——SAD准则和RDO准则。由于侧重点不同，编码性能和编码效率相差比较大。提出了对SAD准则的结果进行排序，并按一定的条件筛选，缩小最优模式的候选预测模式集，最后通过RDO准则快速确定最佳模式的方法。仿真结果表明，和RDO准则相比较，该算法在视频编码性能基本不变的情况下，编码时间减少30%~40%。     

一种新的HEVC快速帧间预测单元模式判决算法

针对HEVC中帧间预测模式判断所带来的高复杂度计算,根据视频时域上高度相关性的特点,提出了一种减少AMVP模式执行次数的低计算复杂度的快速帧间预测模式判决的方法。基于相邻帧的相同位置编码单元(CU)的预测单元(PU)模式上的时域相关性,跳过当前PU模式选择过程中一些冗余的AMVP模式的计算,以此来降低编码的复杂度。实验结果表明,在编码效率和峰值信噪比(PSNR)损失很小的情况下,比现有HEVC帧间预测算法减少了33.04%的编码时间。     

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。     

一种针对H.264/AVC的帧间模式快速选择算法

为了进一步减小宏块的帧间预测误差,新的视频编码标准H.264/AVC采用了可变块划分运动估计,极大地增加了编码器的复杂度.针对此问题,提出了一种快速的帧间模式选择算法,该算法利用已编码相邻宏块的时间和空间相关性信息预先检测图像,对图像各区域可能采用的编码模式进行判定,从而大大简化了模式选择的过程.实验结果表明,算法可以在图像质量基本保持不变的基础上,有效地降低编码的复杂度.     

多视点视频编码快速帧间模式选择算法

为解决多视点视频编码(MVC)可变尺寸块的模式选择计算复杂度过大的问题,提出了基于模式复杂度的多视点视频编码快速模式选择算法。该算法首先分析了多视点视频编码参考模型(JMVC)中各尺寸块的分布特点。然后,提出模式复杂度的概念以确定当前宏块的模式特征。最后,将宏块分成3个不同的模式类型:如果当前宏块属于简单模式,那么仅16×16分块被检查,其他分块均跳过;若当前宏块属于中等模式,则8×8块被跳过;若当前宏块属于复杂模式,所有模式分块都要检查。这样算法对那些不必要的模式选择过程就可以提前终止,从而使得计算量大大减少。实验结果表明:所提算法能保持同JMVC中全搜索算法几乎相同的编码效率,同时使计算复杂度减少62.75%。     

基于运动信息分布的帧间预测模式选择算法

多模式预测可以提高H.264标准的编码效率和率失真性能,但会增加编码复杂度。针对上述情况,分析多预测模式帧间预测的复杂度,提出一种基于运动信息分布的帧间预测模式选择算法,以宏块中全零子块的分布情况、各子块的绝对误差和及运动向量的大小作为缩小待选模式集的判据,从而提高编码速度。实验结果表明,该算法的编码质量与全搜索算法相当,编码速度提高了37%~93%。     

多视点视频编码快速帧间模式选择算法

为解决多视点视频编码(MVC)可变尺寸块的模式选择计算复杂度过大的问题,提出了基于模式复杂度的多视点视频编码快速模式选择算法。该算法首先分析了多视点视频编码参考模型(JMVC)中各尺寸块的分布特点。然后,提出模式复杂度的概念以确定当前宏块的模式特征。最后,将宏块分成3个不同的模式类型:如果当前宏块属于简单模式,那么仅16×16分块被检查,其他分块均跳过;若当前宏块属于中等模式,则8×8块被跳过;若当前宏块属于复杂模式,所有模式分块都要检查。这样算法对那些不必要的模式选择过程就可以提前终止,从而使得计算量大大减少。实验结果表明:所提算法能保持同JMVC中全搜索算法几乎相同的编码效率,同时使计算复杂度减少62.75%。     

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。     

AVS-M亚像素运动估计快速算法

针对AVS-M亚像素运动矢量搜索的复杂性,提出一种基于预测的亚像素运动估计快速搜索算法。算法通过分析亚像素候选点的匹配误差关系排除可能性小的点,保证了亚像素搜索的准确性。通过有效的搜索策略,对于不同运动特征的视频序列,在平均PSNR下降不超过0.01 dB的情况下,与亚像素全搜索算法相比,搜索点数减少65.25%~87.69%,与中心偏置亚像素搜索算法相比,搜索点数减少43.67%~67.38%,有效减少了亚像素运动估计的计算量。     

一种AVS-M整数像素运动估计快速算法

根据AVS-M编码过程中运动估计的特点,在整数像素运动矢量搜索过程中,提出一种基于起点预测和早停止的自适应运动估计快速搜索算法.与MVFAST算法相比,大大减少了搜索点数,加速了搜索过程,平均速度提高了39.9%~45.7%,减少了整数像素运动估计的计算量,在保持较低的编码码率和较好的图像质量的同时,提高了编码速度.     

基于背景帧的监控和会议视频帧间快速算法

为降低高性能视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）中监控和会议视频的编码复杂度,减少编码时间,提出了一种基于虚拟背景帧的监控和会议视频帧间编码的快速编码单元（Coding Unit,CU）划分和预测单元（Prediction Unit,PU）模式选择算法。对原始视频序列进行像素统计分析生成虚拟背景帧,利用生成的虚拟背景帧对CU分类。通过分析不同类别的CU继续划分的比例和其纹理复杂度,快速决策当前CU的划分和PU的模式类型。这种利用虚拟背景帧做判决的算法通过减少CU深度和PU模式遍历而降低编码复杂度,达到快速帧间编码的效果。实验结果表明,与HM16.9相比,该算法在峰值信噪比（Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR）平均下降0.07 dB和码率平均增加1.93%的情况下,能平均减少33.31%的编码时间。     

一种用于AVS-M视频编码的快速帧内预测模式判断算法

AVS-M作为中国具有自主知识产权的移动视频压缩标准,是采用基于块的混合编码方法,其帧内预测针对4×4块进行。由于AVS-M对亮度块考虑9种预测模式,从而导致最优预测模式判断的计算相当复杂。为了提高编码速度,提出通过计算块内下采样像素点代价,然后确定候选预测模式集的方法来实现帧内预测模式的快速判决。仿真结果表明,该快速算法在保证编码性能几乎不变的前提下可使得全帧内编码的总时间减少约20%~30%。     

一种AVS-M运动搜索快速算法

针对AVS-M运动搜索算法的复杂性,根据其变换量化的特点,推导全零块判决准则,提出一种基于全零块检测的AVS-M运动搜索快速算法,在运动搜索的同时判决出全零块,从而节省运动搜索和变换量化的时间。实验数据显示,该算法节省的计算量最多可达77.4%,且比特率下降程度大于峰值信噪比下降程度。结果表明,在不降低编码性能的情况下,该算法能有效提高运动估计的编码速度。