基于运动特性的HEVC帧间模式快速决策算法

针对高性能视频编码采用四叉树结构大大增加了编码复杂度的问题,提出了一种基于运动特性的帧间模式快速决策算法。首先,对不同运动区域下的编码单元（Coding Unit,CU）块,利用当前CU与空时域相邻CU深度相关性减少当前CU深度的遍历范围;然后,依据当前CU与其时空域相邻CU及上一深度CU对应的预测单元（Prediction Unit,PU）在空间划分上的相似性,减少PU模式的遍历范围,加速帧间预测过程。实验结果表明,相比于HM16.9,在不同编码接入方式下该算法可平均降低54%左右的编码时间,且输出比特率增加较少。     

联合深度视频增强的3D-HEVC帧内编码快速算法

目的 针对高效3维视频编码标准（3D-HEVC）深度视频编码复杂度高和获取不准确的两个问题,现有算法单独进行处理,并没有进行联合优化。为了同时提升深度视频编码速度和编码效率,提出一种联合深度视频增强处理和帧内快速编码的方法。方法 首先,引入深度视频空域增强处理,消除深度视频中的虚假纹理信息,增强其空域相关性,为编码单元（CU）划分和预测模式选择提供进一步优化的空间;然后,针对增强处理过的深度视频的空域特征,利用纹理复杂度将CU进行分类,提前终止平坦CU的分割过程,减少了CU分割次数;最后,利用边缘强度对预测单元（PU）进行分类,跳过低边缘强度PU的深度模型模式。结果 实验结果表明,与原始3D-HEVC的算法相比,本文算法平均节省62.91%深度视频编码时间,并且在相同虚拟视点质量情况下节省4.63%的码率。与当前代表性的帧内低复杂度编码算法相比,本文算法深度视频编码时间进一步减少26.10%,相同虚拟视点质量情况下,编码码率节省5.20%。结论 该方法通过深度视频增强处理,保证了虚拟视点质量,提升了编码效率。对深度视频帧内编码过程中复杂度较高的CU划分和预测模式选择分别进行优化,减少了率失真代价计算次数,有效地降低了帧内编码复杂度。     

基于局部边界特性的HEVC帧内快速预测算法

HEVC(High Efficiency Video Coding)的编码性能足可以达到H.264/AVC的两倍。在帧内编码方面HEVC的性能提高主要来自于更精准的预测模式和更灵活的分块大小,同时带来了巨大的计算复杂度。为了大幅降低编码复杂度,提出的算法利用视频的局部纹理特性,首先用索贝尔算子提取当前编码单元CU(Coding Unit)的局部边界信息。分析边界信息后,停止不包含明显边界的CU的子块划分,对包含明显边界的CU快速选择预测方向为边界纹理方向。实验结果证明,提出的算法可以在视频质量基本不变的情况下,使帧内编码复杂度降低近一半。     

基于LightGBM的HEVC编码单元快速划分算法

针对高效视频编码帧间预测过程中,编码单元率失真代价计算导致编码复杂度较高的问题,提出一种基于LightGBM的高效视频编码标准（High Efficiency Video Coding,HEVC）快速划分算法。算法将编码单元（Coding Unit,CU）的划分情况视为分类问题,采用LightGBM对CU块进行划分分类预测。实验结果表明,在低时延模式下,该算法与标准编码器相比,平均码率变换率增加1.95%,平均节省的编码时间效率为27.72%,具有较高的编码效率。     

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%.     

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。     

基于随机森林分类的HEVC帧内CU快速划分算法

针对HEVC帧内编码中递归式四叉树编码单元（Coding Unit,CU）划分引起的高计算复杂度问题,提出了基于随机森林分类（Random Forest Classifier,RFC）的CU快速划分算法。该算法包括模型离线训练和CU快速编码算法两部分。在模型离线训练中,将CU最佳划分结果（+1,－1）作为分类标签,将当前CU的对比度、逆差矩和熵信息作为特征属性,训练RFC模型。在编码时,提取当前CU的特征属性值,利用训练好的RFC模型快速预测当前CU的划分结果。实验结果表明,该算法与HEVC的标准算法相比,在保证编码质量的前提下,平均可以节约45.18%的编码时间。     

HEVC快速编码深度选择算法

高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）作为下一代新的视频编码标准,旨在有限网络带宽下传输高质量的网络视频。与现有的视频编码标准相比,高效视频编码具有更高的灵活性和压缩率。编码单元（Coding Unit,CU）是视频编码处理的基本单元,原有的算法通过四叉树递归获取最佳CU深度,在提高视频压缩性能的同时引入了较高的计算复杂度。针对该问题,提出了一种快速编码深度选择算法,该算法利用相邻CU的深度信息计算一个深度预测特征值,通过该特征值进行深度选择,以避免不必要的计算,降低计算复杂度。实验结果表明,该算法在保证视频压缩效果的同时有效降低了计算复杂度。     

高效视频编码帧内快速深度决策算法

针对新一代高效视频编码（HEVC）帧内预测中编码单元（CU）的编码深度选择过程中计算复杂度较高的问题,提出了一种基于空域相关性的帧内快速深度决策算法。首先,利用相邻已编码树单元（CTU）的深度通过线性加权得到当前CTU深度估计值;然后,对当前CTU深度估计值设置较为合适的深度双阈值提前终止编码树单元的划分或跳过CTU的某些深度,来缩小当前CTU的深度范围,从而减少不必要的深度计算。实验结果表明：与HM12.0相比,所提算法对比较简单的视频序列编码时间的减少比较明显,在亮度峰值信噪比（Y-PSNR）几乎不变的情况下（平均降低0.02 dB）,编码时间平均减少了34.6%。此外,所提算法容易与其他算法进行融合,能进一步降低HEVC的帧内计算复杂度,最终达到实时传送高清视频的目的。     

3D-HEVC深度图帧内预测快速算法

目的 多视点纹理加深度视频（MVD）格式逐渐成为立体视频的主流表现形式之一。新一代高效率立体视频编码（3D-HEVC）继承了HEVC的编码结构并引入一些新的编码技术,导致深度图帧内编码过程具有较高的计算复杂度。针对这一问题,提出了一种深度图帧内编码快速算法。方法 本文算法利用深度图的特征分别对CU分割过程和粗略模式选择（RMD）过程进行优化。首先在四叉树编码结构上,利用基于纹理元的图像分析方法计算编码单元的梯度矩阵,若梯度矩阵中的梯度值之和小于给定的阈值,则终止该CU的分割进程。同时,对大尺寸的PU和小尺寸的PU分别利用纹理特征与粗略模式选择过程中Planar和DC进行低复杂度率失真计算后的最小率失真代价,跳过RMD中角度模式的检查过程。结果 实验结果表明,与原始算法相比,本文算法平均节省40.64%的深度图编码时间,而合成视点的平均比特率仅仅增加了0.17%。本文算法不仅能对平坦的CU跳过不必要的深度决策过程,而且有效地减少了RMD中需要遍历的模式数目,提高了编码器的效率。结论 该算法对CU分割进程和粗略模式选择过程都进行优化,在合成视点的视频质量几乎不变的前提下,有效降低了深度图的帧内编码复杂度。     

利用运动信息及率失真代价的HEVC帧间快速算法

针对高效视频编码（HEVC）帧间预测过程所引入较高的复杂度,分别提出提前决策skip模式,编码单元（CU）提前终止分割以及变换单元（TU）提前终止分割。首先,根据自然视频序列多采用skip模式,利用当前块和空间相邻块的已编码信息提前决定skip模式;其次,为了避免编码不必要的深度,利用先前已编码块的率失真代价（rdcost）决策[CU]提前终止分割;最后,利用当前预测残差块的纹理复杂度决策TU的提前终止分割。实验结果表明,提出的算法最终可以节省编码时间43.78%,同时造成bj?ntegaard delta bit rate（BDBR）的损失为1.675%。通过实验数据的比较,在对视频质量的影响忽略不计的情况下,能够很大程度上减少复杂度。     

快速AVS2帧内预测选择算法

针对目前数字音视频编解码技术标准(AVS2)中帧内预测模式判断过程计算较为复杂,而如今超高清视频的普及给编解码系统带来很大压力的问题,提出了一种快速帧内预测选择算法.该算法先对最底层最小编码单元(SCU)进行预测模式删选,减少了底层SCU的计算量;再通过下层编码单元(CU)的预测模式得到上层CU的预测模式,从而减少了上层CU的计算量.实验表明,该算法对压缩效率的影响很小,并且编码时间平均下降超过15%,并可有效地降低帧内编码的复杂度.     

HEVC视频编码器快速算法

高效视频编码(HEVC)采用了多种先进的编码工具来大幅度提高压缩效率,但同时也带来了高的编码复杂度。考虑到LCU编码时需遍历所有的CU模式、PU模式和TU模式,来确定当前LCU的最优模式组合,其过程耗时较大。针对这点本文分别对CU、PU和TU提出模式判决过程优化算法,同时,每一种PU模式在进行运动矢量搜索时复杂度较高,继而提出运动估计优化方法。实验结果表明,相比于原始的HEVC编码方法,高速模式判决算法可将编码速度提高近15～20倍。     

基于纹理特性与空域相关的高效视频编码帧内分级快速算法

为了降低高效视频编码(HEVC)标准的编码复杂度,提出一种基于纹理特性与空域相关性的帧内分级快速算法。首先,采用最大编码单元(LCU)级的快速算法,通过利用相邻LCU的编码深度值加权预测得到当前LCU的预测深度,并利用块标准差和自适应阈值策略确定当前LCU的纹理复杂度,将当前LCU的预测深度和纹理复杂度相结合来预测当前LCU的最有可能深度范围(MPDR);其次,采用编码单元(CU)级的深度判决快速算法(CUDD-FA),将基于边缘图的CU深度预判策略和基于率失真(RD)代价相关性的CU提前中止策略相结合,实现了CU级深度的提前确定,进一步降低了帧内编码复杂度。与原始HEVC算法相比,所提算法在全I帧编码模式下编码时间平均减少41.81%,BD-rate(Bjøntegaard Delta bit rate)仅上升0.74%,BDPSNR(Bjøntegaard Delta Peak Signal-to-Noise Rate)仅降低0.038 dB;与代表性文献算法相比,所提算法在编码时间节省更多的情况下率失真性能更好。实验结果表明,在率失真性能损失可以忽略不计的前提下,所提算法能有效降低HEVC帧内编码复杂度,特别是高分辨率视频序列,有利于HEVC的实时视频应用。     

针对HEVC编码单元的二分深度划分算法

为了降低高效率视频编码（HEVC）的编码单元（CU）进行四叉树递归遍历的时间,提出一种改进的编码单元快速划分算法.首先,利用帧间时间域的相关性,提取前一帧相同位置CU的最优划分结构,以预测当前CU的划分深度;然后通过改进编码CU结构划分遍历的算法,减少CTU （Coding Tree Unit）四叉树结构的遍历,即从二分深度开始遍历,在每一步遍历之前,判断是否提前终止遍历.实验表明,与HM15.0中的基准划分算法相比,本文算法能够在保证编码性能的同时,降低了55.4%的编码时间,提高了HEVC的编码效率.     

VVC帧间编码CU快速划分算法

通用视频编码(VVC)使用的四叉树加多叉树的块划分结构使编码过程的运算复杂度极高,这给编码器的实际应用带来了困难.为了解决这一问题,提出了一种基于时空域信息的编码单元(coding unit,CU)快速划分算法.该算法分为两部分,第一部分根据当前编码CU的形状,使用三种不同的模型在参考帧对应区域提取运动矢量,根据模型中...