基于H.263的甚低比特率视频软件编码器

为了实现实时甚低比特率视频软件编器,在低比特率视频编码标准Ｈ．２６３的基础上,研究了提高编码效率和运算速率的关键技术,提高编码效率和技术有改进的ＰＢ帧、先进的帧内预测编码和先进的预测模式等;而提高运算速率的关键技术主要是采用多媒体增强指令集技术等,所研制的甚低比特率视频软件编码器不但具有实时性而且恢复图像质量良好。     

一种基于H.264/AVC的多参考帧快速选择算法

最新的视频编码标准H.264/AVC采用了多参考帧运动估计来提高编码效率,增加的计算量与参考帧数目成正比。实际中,多参考帧对编码效率的提高并不完全依赖参考帧数目,而是与序列特征有关。为避免搜索多余的参考帧,提出一种参考帧选择算法来快速确定当前宏块所需的参考帧。该算法利用序列的纹理特征来判定可能的参考帧数目,然后再根据帧间运动信息和RDO(Rate DistortionOptimization)的单调性进一步确定16×16,8×8和4×4模式的最佳参考帧,其它模式可根据与这3种模式的参考帧选择相关性来自适应确定可能选中的参考帧。实验结果表明,这种算法在保持码率和信噪比几乎不变的同时,能够节省约30%的编码时间。     

一种新颖的H.264帧内预测快速算法

提出了一种新颖的H.264帧内预测算法．该算法把9种4×4帧内预测(Intra_4×4)模式分为3类,用左面和上面相邻块的模式类预测当前4×4块适合采用的模式类;基于定义的变换系数索引加权绝对值和设计了一种新颖的Intra_4×4模式选择方法;利用连续I帧中16×16帧内预测(Intra_16×16)宏块位置的准平稳性降低了帧内预测的计算复杂度;利用亮度块和色度块帧内预测模式间的相关性加速了色度块的模式选择过程．实验结果表明,本文提出的帧内预测快速算法比Joint Video Team (JVT)-G013平均节省了25%的编码时间,且编码率失真性能较好． :     

基于宏块特征的H.264快速帧内预测算法

为了降低H.264的计算复杂度以满足实时应用, 在对H.264帧内编码模式深入研究的基础上, 提出利用宏块灰度直方图特征在Intra4×4和Intra16×16模式中预判, 针对Intra4×4模式采用基于子块预测方向特征的快速帧内预测算法.综合以上2种优化策略, 该优化算法平均码率增加了3.2%, 峰值信噪比基本不变的情况下, 编码速度平均提高了32.8%.     

基于H.264/AVC的自适应快速多参考帧选择算法

在不同尺寸块编码模式下,时域和空域运动相关性对最优参考帧选取的影响是不同的.本文通过分析视频序列的统计特性和视频帧内的空间相关性,提出了一种基于运动相关性的自适应多参考帧快速选择算法.该算法根据视频序列自身特征,自适应地去除不必要的参考帧,降低编码复杂度.实验结果显示,在保证编码质量的前提下,本算法平均可以节省编码时间40%以上.     

H.264帧间编码模式选择快速算法

作者针对H．264帧间编码宏块模式选择计算复杂度较高的缺点,提出了一种模式选择快速算法。该算法根据帧间编码宏块的树状分割模式特点,应用了若干简单有效的终止搜索准则,并采用动态阈值以进一步加快模式选择的速度。模拟实验表明：提出算法减少了编码器无效遍历过程,在取得相近PSNR和比特率条件下。编码速度得到较大提高,适合实时视频应用。     

PEG-4视频压缩编码标准及其形状编码中的运动估计

MPEG-4视频压缩编码标准由于其强大的功能而获得了日益广泛的应用。本文首先介绍了MPEG-4标准的功能和特点,然后详细介绍了其中的形状编码,并重点讨论了形状编码中的ME(运动估计),以及MPEG-4标准的应用。     

应用于H.26X的通用无损帧内编码优化算法

在H.26X系列视频编码标准的无损压缩方案中,通过帧内预测得到的预测残差仍具有较强的空间相关性,直接参与熵编码将导致编码效率下降.与自然图像不同,帧内预测残差的空间相关性体现为含有丰富的边缘特征.为利用帧内预测残差特殊的空间相关性,进一步降低其空域冗余,提高视频帧内编码的效率,提出一种通用的基于残差中值边缘检测的无损帧...     

基于H.264帧内模式快速选择算法

H．264采用RDO技术选择帧内预测模式以进一步提高编码的效率,但同时大幅度增加了预测的复杂度．本文提出一种快速帧内模式选择算法,该算法首先依据图像的纹理特征从9种Intra-4×4的预测模式中选出4种备选模式,然后再根据SATD的特征以及相邻块的预测模式之间的相关性,选出最佳预测模式,从而有效减少预测模式,避免了不必要的RD_Cost计算．实验证明,该算法提高编码时间效率约为35%,而峰值信噪比的减少很小．     

基于H.26L的视频抗误码方法研究

根据视频编码标准H．26L算法的新特点，基于用户自定义信息域，提出多种视频抗误码方法．在编码端根据视频信息的重要程度相应采用了自适应不等保护算法，当恢复视频仍有误码时，则在解码端使用时／空误码掩盖方法提高恢复视频质量．通过编解码端的信息交互，使用SP帧来防止误码扩散．在高误码率环境下，与只使用筒单误码掩盖和BCH(5ll，493)码保护相比，综合使用文中给出的视频抗误码方法。恢复图像的峰值信噪比可以提高7-18dB．该算法与H．26L标准兼容，具有实用价值．     

基于视频监控应用的改进的H.263算法

介绍了H．263视频压缩算法的编码器结构以及码流语法结构。通过深入研究，提出了对H．263算法的基于视频监控应用的3点改进：定制量化器，分散更新Intra块，设置监控窗口，研究了DCT／IDCT 快速算法，并直接采用MMX 实现了DCT／IDCT和运动向量估计等大运算量模块。通过实验，对比了使用不同量化器的效果。应用本文提出的方法，完整地 实现了整套基于H．263的软件监控系统，在实际中得到较好的应用。     

H.264编码参数研究及编码性能分析

H.264编码自适应性是与编码参数的多样性息息相关的,选择了H.264标准关键技术中的部分编码参数测试编码性能,对其相关性进行了分析。测试结果表明I帧周期、参考帧数量和量化系数等编码参数的变化能够适应于各种不同的视频内容和信道环境。     

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.     

H.264 SVC层间预测选择快速算法

针对H.264 SVC采用层间预测编码工具而引起的高计算复杂度问题,提出H.264 SVC层间预测选择快速算法.在层间残差预测方面,先作一次运动搜索,估计宏块在2种层间残差预测选择结果之间的模式代价比,利用该模式代价比预测残差数据对增强层宏块编码的影响,从而快速选择层间残差预测.在层间运动预测方面,利用宏块的运动信息和模式代价信息来快速选择层间运动预测.实验结果表明,与参考算法相比,该算法在同等质量条件下,编码速度平均提高了30%左右.该算法可以与模式选择快速算法结合使用,进一步提高编码速度．     

H.264帧内预测模式快速判决算法

在H.264视频编解码标准中,帧内预测是利用周围像素预测当前块来降低空间冗余,能极大地提高H.264的编码效率.但是帧内预测模式的获得需要极其复杂的运算,降低了它的实用性.本文充分利用了时域、空域相关性来预测当前块的最佳模式,结合提前中止算法来减少不必要的模式选择计算.实验结果表明,文中提出的算法能在保证输出码率不变的...     

基于率失真优化的H.264参考帧选择算法

为了有效抑制H.264/AVC压缩视频流的传输错误扩散,提出一种基于率失真优化的H.264参考帧选择算法。该算法针对H.264/AVC中的多种预测模式,在像素级准确估计了差错环境下的视频传输失真,并将该失真模型与率失真优化准则结合,在率失真框架内选择最合适的参考帧,使解码段的失真度达到最小。实验结果表明,改进算法相比传统的预测编码方法PSNR值大约提高了1²dB,能有效改善H.264视频传输的抗差错性能。     

H.264 SVC快速模式选择算法

为了减小可伸缩视频编码(SVC)的编码复杂度,提出了一种H.264 SVC快速模式选择算法.通过分析SVC各编码模式的使用频率和条件概率情况,对出现概率高的模式进行优先搜索,当满足局部最优和率失真代价单调性条件时,提早结束模式搜索.同时,利用层间模式相关性,除去不适用的模式.缩小候选模式搜索范围.实验结果表明,与模式全搜索方法相比,本文算法在图像质量和码率损失极小的前提下,编码速度显著提高.     

基于运动特性的帧间预测模式快速选择算法

高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）大部分编码时间消耗在帧间预测,为了缩短编码时间,本文提出了一种基于CU （Coding Unit）块运动特性的帧间模式快速选择算法。首先,运用本文定义的运动特征对帧间预测模式分类;然后让CU进行尺寸N×N的帧间预测,获取子PU （Prediction Unit）块运动矢量,根据4个运动矢量的关系确定当前CU块的运动特性;最后通过运动特性确定要遍历的帧间预测模式,从而实现快速编码算法。实验结果表明,与HM16.15相比,本文提出的算法在低时延和随机接入配置下分别降低了31.6%和27.4%的编码时间,而编码器的编码性能基本不受影响。