H.264视频流分辨率缩减转码的快速宏块模式选择算法

H.264视频编码标准采用帧内预测,帧间的宏块分割等新的特性提高了编码效率,同时也较大地提高了模式选择的复杂度,因此H.264视频转码中模式选择算法将显著影响到转码的效率。提出了一种适用于H.264视频流空间分辨率缩减转码的宏块模式选择算法。主要利用输入码流中的宏块模式和运动矢量信息,获得局部的预测方向或者梯度方向,从而根据方向信息,减少需要计算的宏块模式的数目。实验证明,在保持编码效率和视频质量的同时,能够有效地降低H.264下采样转码过程中的宏块模式选择算法的复杂度。     

一种基于快速模式选择的H.264跳帧转码算法的研究

为使视频数据适应异构网络和不同终端设备,基于最新视频编码标准H.264的跳帧转码技术成为当前的研究热点。针对在H.264跳帧转码过程中,对所有帧间候选模式进行运动估计而耗费巨大计算资源等问题,在分析相邻帧对应宏块编码特性的基础上,提出一种基于宏块时域相关性的快速模式选择算法。该算法首先统计不同特性视频序列相邻帧对应宏块编码模式的相关性;选取相关性高的模式作为编码模式可选集合,以减少模式选择遍历数目;在对当前宏块进行编码时,根据前一帧对应宏块的模式从上述集合中选取模式进行遍历,以实现率失真优化算法的提前终止。实验结果表明,该算法在控制比特率增长4%的情况下,缩减编码时间近25%,说明算法在保证视频图像具有较好质量的前提下,能够有效降低算法的时间复杂度。     

H.264中基于时空相关性的帧间模式选择算法

帧间块模式选择是H.264视频编码器巾比较耗时的模块之一,为降低H.264视频编码器帧间模式选择的复杂度,提出了一种利用宏块的时空相关性实现帧间模式快速选择的方法.该算法通过对视频序列连续帧的时间相关性和相邻宏块的空间相关性进行统计、分析,首先得到宏块模式转换的统计分布规律,并根据此规律得到宏块的初始候选模式;然后利用基于主宏块的宏块跟踪,找到最相关宏块,再由率失真门限筛选出最佳编码模式.仿真实验结果表明,该快速模式选择算法可以在保证视频编码质量的同时,很大程度上降低了编码器的计算复杂度,平均节省编码时间约64%,平均信噪比下降约0.31 dB.     

AVS-H.264视频转码快速算法

根据AVS标准和H.264标准的特点,提出一种适用于AVS向H.264转码的快速算法。该算法利用AVS标准中帧间编码宏块的分割模式信息,采用模式映射方法避免H.264编码过程中重新确定每个宏块分割模式,加快了转码速度。仿真实验结果表明,该算法在不影响视频质量的前提下,极大降低了转码的计算复杂度,提高了转码效率。     

H.264分辨率缩减快速帧内宏块模式选择算法研究*

H.264视频编码标准对于帧内预测采用了I16×16、I4×4和IPCM三种模式,而前两种模式分别有四种和九种预测方向,这些特性提高了帧内宏块的编码效率,但同时也增加了帧内模式选择的复杂度。提出了一种适用于H.264视频流空间分辨率缩减转码的帧内宏块模式选择算法,主要利用输入码流中的宏块模式信息,推算出下采样后宏块可能的模式及预测方向,从而减少需要计算的宏块模式数目,同时对I4×4宏块采用子块刷新机制,确保转码质量。实验证明,在保持编码效率和视频质量的同时,能有效降低H.264下采样转码过程中帧内宏块模式选择算法的复杂度。     

H.264/AVC中基于决策树的P帧快速模式选择（HHME2013第61号论文）

目的：H.264/AVC帧间预测编码需要对所有可能编码模式计算并比较率失真代价,众多的模式类型导致了P帧编码的计算复杂度非常高。本文提出了一种针对P帧的基于决策树的快速选择候选模式算法。方法：在对宏块进行16×16的帧间运动估计后,首先根据残差宏块中4×4全零系数块个数对部分宏块直接选择出候选模式;然后使用16个4×4块的SATD值,采用决策树分类方法对其余宏块选择候选模式。结果：由于只需对候选模式进行编码,因此有效降低了编码器的计算复杂度。实验结果表明,与原始全搜索编码算法相比,该算法对不同运动程度的视频序列获得了较一致的编码时间节省,同时平均峰值信噪比的损失和平均比特率的增加均较少。结论：本文提出了一种新的P帧帧间预测候选模式选择算法,根据帧间运动估计后的残差宏块信息,采用决策树方法对候选模式集进行分类。实验结果表明,该算法能在保证视频编码质量的前提下,有效地降低编码过程中的计算量,缩短编码时间。     

H.264/AVC中基于决策树的P帧快速模式选择

目的 H.264/AVC帧间预测编码需要对所有可能编码模式计算并比较率失真代价,众多的模式类型导致了P帧编码的计算复杂度非常高。为此提出一种针对P帧的基于决策树的快速候选模式选择算法。方法在对宏块进行16×16的帧间运动估计后,首先根据残差宏块中4×4全零系数块个数对部分宏块直接选择出候选模式;然后使用16个4×4块的变换域系数绝对值之和(SATD)值,采用决策树分类方法对其余宏块选择候选模式。结果由于只需对候选模式进行编码,因此有效降低了编码器的计算复杂度。实验结果表明,与原始全搜索编码算法相比,该算法对不同运动程度的视频序列获得了较一致的编码时间的节省,同时平均峰值信噪比的损失和平均比特率的增加均较少。结论新的P帧帧间预测候选模式选择算法,根据帧间运动估计后的残差宏块信息,采用决策树方法对候选模式集进行分类。实验结果表明,该算法能在保证视频编码质量的前提下,有效地降低编码过程中的计算量,缩短编码时间。     

基于H.264的快速帧间模式选择算法

针对H.264视频编码器中计算量大的帧间模式选择过程,提出一种快速帧间模式选择算法。根据编码块的边缘特征信息和模式相关性,预测当前宏块可能的候选模式类型。统计并分析帧间编码的最佳模式分布,通过设定基于统计数据的自适应提前中止门限,对预测模式进行筛选,以获取最匹配块模式。实验结果表明该算法能在保证重构图像质量与编码性能的情况下,减少51%~68%的编码时间,降低编码器的计算复杂度。     

基于宏块内部特征的H.264快速预测模式决策算法*

为了提高视频质量、降低码率,H.264/AVC采用了七种块划分类型,使得在提高编码性能的同时带来了高计算复杂度。研究了宏块的内部特征,提出了一种基于宏块内部信息复杂度的快速帧间模式选择算法。实验数据表明,在保证重建图像信噪比的情况下,该算法降低了帧间预测的复杂度,可平均节省17%24%的编码时间,满足了实时视频通信的要求。     

基于多尺寸特征融合的快速转码算法

为了降低H.264转码器的运算复杂度,满足视频转码实时应用的要求,提出一种结合多尺寸视频特征的快速视频转码帧内预测算法。首先利用二维直方图提取小尺寸视频中宏块的空间特性,结合双阈值的方法,选择Intra 16×16或Intra 4×4模式。然后从输入的视频码流中提取编码信息组成多维特征向量训练支持向量机(SVM)分类器模型,通过SVM建立大尺寸视频编码信息与小尺寸视频宏块编码模式之间的联系,进而对Intra 4×4中的9种模式进行细分。此算法减少了预测模式数量,实现率失真优化算法的提前终止,在高效转码的同时保证了转码后视频的高质量。     

Dyadic spatial resolution reduction transcoding for H.264/AVC

In this paper, we examine spatial resolution downscaling transcoding for H.264/AVC video coding. A number of advanced coding tools limit the applicability of techniques, which were developed for previous video coding standards. We present a spatial resolution reduction transcoding architecture for H.264/AVC, which extends open-loop transcoding with a low-complexity compensation technique in the reduced-resolution domain. The proposed architecture tackles the problems in H.264/AVC and avoids visual artifacts in the transcoded sequence, while keeping complexity significantly lower than more traditional cascaded decoder–encoder architectures. The refinement step of the proposed architecture can be used to further improve rate-distortion performance, at the cost of additional complexity. In this way, a dynamic-complexity transcoder is rendered possible. We present a thorough investigation of the problems related to motion and residual data mapping, leading to a transcoding solution resulting in fully compliant reduced-size H.264/AVC bitstreams.     

MPEG-2到H.264/AVC转码中的快速模式选择算法

为了降低MPEG-2到H.264/AVC的转码复杂度,针对转码过程中H.264/AVC编码的多模式预测,提出一个有效的快速模式选择算法.算法用MPEG-2中已有的运动矢量的差异来衡量宏块的运动情况,对运动矢量进行聚类,进而用聚类结果来选择预测模式.实验结果表明,算法可以在视频质量损失很小的情况下大幅度降低转码中再编码的复杂度.     

Motion mapping and mode decision for MPEG-2 to H.264/AVC transcoding

This paper describes novel transcoding techniques aimed for low-complexity MPEG-2 to H.264/AVC transcoding. An important application for this type of conversion is efficient storage of broadcast video in consumer devices. The architecture for such a system is presented, which includes novel motion mapping and mode decision algorithms. For the motion mapping, two algorithms are presented. Both efficiently map incoming MPEG-2 motion vectors to outgoing H.264/AVC motion vectors regardless of the block sizes that the motion vectors correspond to. In addition, the algorithm maps motion vectors to different reference pictures, which is useful for picture type conversion and prediction from multiple reference pictures. We also propose an efficient rate-distortion optimised macroblock coding mode decision algorithm, which first evaluates candidate modes based on a simple cost function so that a reduced set of candidate modes is formed, then based on this reduced set, we evaluate the more complex Lagrangian cost calculation to determine the coding mode. Extensive simulation results show that our proposed transcoder incorporating the proposed algorithms achieves very good rate-distortion performance with low complexity. Compared with the cascaded decoder-encoder solution, the coding efficiency is maintained while the complexity is significantly reduced.

H.264帧内预测快速模式选择

H.264/AVC视频编码标准中用率失真优化(RDO)方法为一个宏块(MB)判决最佳编码模式来提高编码效果,加大了算法复杂度并且计算冗余大。为了克服这一缺点,一种快速帧内预测模式选择算法被提出。在色度预测中,根据宏块的色度纹理复杂度,把原先的4种模式降到1或2种;在亮度16×16块模式判决中,根据最小哈达玛变换的绝对误差和(SATD)来选择最佳模式;在亮度4×4块模式判决中,该算法在9种模式中选择3种可能模式作为候选模式。通过比较16个4×4块总代价与1个16×16块的代价来选择最佳块选择模式,实验表明,该算法能在节省69%左右编码时间的情况下,比特率与峰值信噪比(PSNR)保持不变。     

Effective algorithms for fast transcoding of AVS to H.264/AVC in the spatial domain

This paper proposes a transcoding scheme from AVS to H.264/AVC. As high-compression video coding standards, H.264/AVC jointly developed by MPEG and ITU and AVS developed by the Audio Video Coding Standard Working Group of China will co-exist in the future market. Therefore, it is worthy to transcode the AVS format to the H.264/AVC format or vice versa. After an insight into the inter transcoding from AVS to H.264/AVC, a simple and effective method is proposed by reusing the mode and motion vectors to achieve high-efficient and fast transcoding. The problem in reusing the skip mode is studied and an effective method to eliminate the artifacts is proposed. Furthermore, a fast intra transcoding algorithm based on the distribution of the DCT coefficients is proposed to speed up the transcoding process. Detailed experiment results demonstrate that the proposed algorithm can effectively reduce the transcoding complexity.

Fast macroblock mode decision for H.264/AVC baseline profile video transcoder based on support vector machines

In video transcoding, accuracy and efficiency of macroblock mode decision are critical issues at the re-encoder side due to the changes in frame size, frame rate, and bit rate. In this paper, a fast macroblock mode decision scheme based on support vector machines is proposed for H.264/AVC baseline profile video transcoder. Features including motion vectors, residual data, pre-encoded macroblock modes, and quantization parameters are extracted from incoming bitstream in both of training stage and classification stage. Feature extraction methods are investigated for spatial resolution transcoder, temporal resolution transcoder, and bit-rate transcoder. After off-line training and simplification of support vectors, the obtained support vector machine classifier can determine macroblock mode in the re-encoder accurately. Extensive experiments are carried out on different types of transcoders and results show that the proposed method can save about 80% in computational complexity compared to full mode search algorithm implemented in the latest H.264/AVC reference software (JM17.1), while maximum peak signal-to-noise ratio is degraded by 0.2–1.1?dB depending on different sequences and bit rate.