基于SATD准则的HEVC快速帧内预测算法

相比于H.264/AVC视频编码标准,高效视频编码（HEVC）具有更大的压缩率和计算复杂度。HEVC更多的帧内预测模式显著地提升了编码器的率失真性能,但更高的算法复杂度使得编码时间大大增加。通过对典型序列编码的统计分析,提出一种基于变换残差绝对值和（SATD）的帧内预测模式快速选择算法,以降低HEVC帧内预测过程的计算复杂度。所提算法通过比较SATD来加速帧内预测模式的判决,避免了耗时的率失真代价（RD-Cost）计算,并且选择性地降低候选预测模式的数量,以减少总体编码时间。通过与现有其他HEVC快速算法进行比较测试,结果表明,所提算法平均减少了12.90%~19.89%的编码时间（编码器不进行任何优化）,而BD-Rate码率指标仅增加了0.5%~0.96%,几种算法的率失真性能基本一致。     

基于梯度的H.265/HEVC帧内预测硬件加速算法研究

HEVC即H.265,是目前最新的视频编码标准。相比于前一代视频编码标准,H.265/HEVC虽然能够明显改善视频压缩效率,但是却带来了更高的计算复杂度,尤其是在帧内预测过程中。为了解决这个问题,提出一种基于梯度的帧内预测硬件加速算法来跳过一些帧内预测模式和划分深度的预测过程,从而达到减少计算的目的。利用图像梯度信息来粗略估计编码单元的纹理方向和纹理复杂度,其中纹理方向用来估计编码单元的最优帧内预测方向,纹理复杂度用来判断是否跳过当前划分深度的预测编码过程。实验表明,相比于H.265/HEVC测试模型HM16.18,本文提出的算法能够减少6059%的编码时间,仅造成0.38 dB的BD PSNR减少和8.52%的BD-Rate增加。     

一种快速HEVC帧内预测模式决策算法

高性能视频编码(HEVC)标准是视频编码联合小组提出的新的视频编码标准。针对HEVC帧内预测模式决策的高计算复杂度问题,提出一种基于边缘方向强度检测的快速帧内预测模式决策算法。将35种帧内预测模式根据5个基本方向分为5个预测候选模式集合,每个集合中有11种预测模式。分别计算预测单元(PU)的5个方向的方向强度,以及每个方向所占比例,选择比例最大的方向所对应的候选模式集合为该PU块的候选预测模式,有效减少帧内预测的计算复杂度。实验结果证明,与HM8.0相比,该算法能够以保证视频质量为前提,在高效率条件和低复杂度条件下平均节省15%和18%的编码时间。     

基于模式预测的低复杂度高清视频帧内编码方法

为了解决高分辨率及超高分辨率的视频数据量庞大的问题,国际视频编码标准化组织正制定更先进的视频压缩标准——高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC),即H.265。帧内编码作为视频编码的重要组成部分,其编码的复杂度和性能会严重影响整个视频的编码复杂度和压缩性能。为了降低HEVC中帧内编码的复杂度,文章提出了一种重新确定备选模式列表的方法,该方法根据备选模式列表中第一个模式的不同,快速自适应地确定备选模式列表中需要保留的模式,减少执行率失真优化的模式数目。实验结果表明,文章提出的算法在保证与标准测试平台HM8.0编码性能一致的条件下,帧内编码时间与原始HM8.0相比平均节省24.50%,有效地降低了帧内编码的复杂度。同时,所提出的算法能够与其它层次的快速编码方法相融合,以进一步减少复杂度。     

一种HEVC帧内预测快速算法

HEVC作为新一代的视频编码标准,比现有H.264标准的压缩效率提高近一倍,但其存在复杂度较高的问题。为此,针对HEVC中帧内预测最耗时的模块,即编码单元块划分模块和帧内预测模式选择模块,提出一种适合HEVC帧内预测的快速算法。该算法将率失真(RD)代价作为阈值参数,利用候选模式集中预测模式被选中概率快速递减的规律,基于RD代价进行帧内预测块划分和帧内预测模式选择。实验结果表明,该算法在相同编码质量条件下可减少59%的HM10.0帧内预测模块复杂度,相应比特率的增加幅度小于1.34%。     

基于纹理特征的HEVC帧内编码快速算法

为了降低高效视频编码（HEVC）帧内编码的复杂度,提出了一种基于编码块纹理特征的帧内编码快速算法.首先,对当前编码单元（CU）进行预处理,获取CU的纹理复杂程度和方向特性.其次,根据纹理复杂度决定部分CU是否划分,跳过率失真代价计算,减少不必要的划分与裁剪.然后,根据纹理方向减少帧内预测模式的数量,降低帧内预测过程的复杂度.实验结果表明,在全I帧模式下快速算法与HM10.0相比,码率（BR）上升0.649%,峰值信噪比（PSNR）降低0.059 dB,帧内编码时间平均减少56.18%.     

基于HEVC的帧内预测模式快速选择算法

为了节省高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）中的帧内编码时间,提出一种帧内预测模式快速选择算法,通过判断预测编码单元的大小,分别采用像素梯度和方向强度来预测候选模式,利用像素梯度能减少选择候选模式过程的计算量,而方向强度判断能减少候选模式数量。实验结果表明,提出的算法与测试平台HM13.0的快速算法相比,帧内预测时间平均减少了27.15%。达到了降低计算复杂度的目的,有效节省了编码时间。     

3D-HEVC深度图帧内快速模式决策算法

3D-HEVC是多视点纹理加深度视频（MVD）的最新编码标准。针对3D-HEVC中深度图帧内编码过程计算复杂度高的问题,提出了一种减少帧内候选模式数目的快速模式决策算法。该算法基于最佳预测模式与粗选模式列表首位模式与之间的相关性,选择成为最佳预测模式概率较高的几种HEVC帧内预测模式加入到粗选模式列表中。实验结果表明,与原始HTM13.0相比,该算法使得深度图的编码时间减少26.35%,而引起的合成视点的失真忽略不计。     

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。     

基于调色板模式的屏幕视频帧内编码快速算法

基于HEVC的屏幕视频编码根据屏幕视频的特征,引入了调色板模式、基于Hash的块匹配算法等新技术。这些新技术虽然提升了编码的质量,但同时增加了编码器的复杂度。为降低屏幕视频编码器的复杂度,提出了一种基于调色板模式的屏幕视频帧内编码快速算法。该算法结合了屏幕视频的特征和帧内编码模式的空间相关性,有效地减少了帧内编码单元的模式搜索范围。该算法可以在保证视频编码质量的前提下,有效降低编码复杂度,减少编码时间。在屏幕内容编码的标准测试平台SCM5.4的实验结果显示,本算法可以降低21%的编码时间,同时只引起0.93%的BD-Rate的上升。