采用率失真与模式特征的多视点视频编码快速模式选择

现有的多视点视频编码使用了分层B帧（Hierarchical B Picture, HBP）的预测结构,其帧内预测、帧间预测以及视点间预测的模式选择给多视点视频编码带来了庞大的计算复杂度。针对这一问题,我们在分析了JMVC模式分布比例的基础上,提出了一个快速帧间模式选择的算法。这种算法利用率失真代价和预测模式特征之间的关系来及时判定最优模式:如果上一尺寸预测模式的率失真代价小于当前尺寸预测模式的率失真代价则认为上一预测模式为最优模式,跳过检查其他更小尺寸的预测模式;反之,如果上一尺寸的预测模式的率失真代价大于当前尺寸的预测模式的率失真代价,则继续检查其他更小的尺寸。这样,通过提前终止一些不必要的模式选择过程,多视点视频编码的计算量得到大幅的降低。实验结果表明:所提算法能在保持JMVC中全搜索算法的编码效率同时,使计算复杂度减少了81.66%。      

低复杂度的多视点视频编码宏块模式决策算法

为了降低多视点视频编码(MVC)的计算复杂度,提出了一种基于全局-局部率失真代价的低复杂度宏块模式决策算法。首先根据宏块候选模式的块尺寸和率失真代价特点,将所有候选模式分为大尺寸模式(Skip/Direct、Inter16×16和Intra16×16)和小尺寸模式(Inter16×8、Inter8×16、Inter8×8、Intra8×8和Intra4×4);接着统计已编码帧中这两类宏块模式的平均率失真代价,并利用这些平均率失真代价计算当前帧宏块模式决策的全局率失真代价;最后利用得到的全局率失真代价,并结合当前宏块已估计模式的局部率失真代价和空间邻近宏块的模式信息提前终止模式决策,具体包括对大尺寸宏块模式进行提前判定以及对小尺寸候选模式进行逐级选择。实验结果表明:与MVC参考代码中的全搜索模式决策算法相比,本文算法在时域预测视点和视点域预测视点上分别节省了74%和82%的平均编码时间,同时保持了良好的编码率失真性能;与现有模式决策快速算法相比,本文算法降低了更多的编码时间,并具有更好的编码率失真性能。     

基于动态多阈值的多视点视频编码宏块模式快速选择算法

本文分析了多视点视频编码中宏块模式选择情况的统计特性,把宏块模式分为四类.提出了基于宏块模式类率失真均值的多阈值快速宏块模式选择算法及阈值的近似计算方法和动态更新算法,理论分析了该快速算法的编码率失真性能.实验结果表明,所提出快速算法在几乎不影响编码率失真性能的情况下,编码速度比多视点视频编码校验模型提高1.92倍到7.07倍.     

结合深度信息的多视点视频编码快速模式选择算法

多视点视频加深度(MVD,multi-view video plus depth)的编码格式包含多个纹理视频序列及其对应的深度图,深度图与对应的纹理视频具有相似的边缘信息。传统的编码模式不考虑两者的联系,单独编码导致复杂度高、编码时间过长。因此,合理利用深度图与纹理图的相似性进行编码,可以有效降低编码复杂度,同时应该确保编码质量不受影响。本文利用深度图的这一特点辅助纹理视频的编码,提出一种帧间快速模式选择算法,充分利用深度图与纹理图之间的相似性,建立一种联合复杂度模型,根据模型得到每个宏块的复杂度。对于复杂度低的宏块,在计算率失真代价之前跳过编码中一些不必要的模式,从而降低编码复杂度。实验表明,本文提出的快速模式选择算法,在保证率失真性能基本不变的情况下,能减少60.57%的编码复杂度,并最高能减少80.64%的编码时间。     

多视点视频编码中的视频目标提取与视差匹配

在单通道视频目标分割算法的基础上,首先提出一种多视点视频编码中的视频目标提取方案.然后提出一种基于多级块匹配视差估计算法.应用Moravec算子对视差矢量图进行检测,提取特征视差矢量并对其进行精确度检验.若特征视差矢量不够精确,则其所在块将重新进行小范围的块匹配.若块匹配误差仍太大则将其分裂为四个子块重新匹配.与传统块匹配算法相比,新方法能获得较为精确和平滑的视差场,提高重建后的图像质量.     

基于转移概率的多视点视频快速模式选择算法

针对多视点视频编码(MVC)中部分大宏块模式(SKI P/DIRECT模式,帧间16×16模式)相对于其它模式的计算复杂 度低,并且在编码所确定的最优模式中占有相当高比重的特点,本文提出一种基于转移概率 的多视点视频 快速模式选择算法。首先根据多视点视频当前编码宏块对应时间和视点间宏块及周围宏块的 位置几何关系, 建立宏块模式参考模型;其次比较参考模型中模式的时间相似度和视点间相似度;最后计算 模式之间的转 移概率,确定提前结束大宏块模式选择过程的阈值。实验结果表明,本文所提出的快速算法 平均节约MVC时间80.93%,编码质量平均下降0.04dB,码率平均增加0.27%。     

基于感知的多视点视频编码宏块模式选择快速算法

多视点视频编码(MVC)采取可变块模式选择技术和 多参考帧技术显著提高了编码的压缩效率,但同时带来了巨大的 编码计算复杂度。为了降低MVC的计算复杂度,提出基于感知的快速MVC宏块模式选择 算法。基于人眼视觉感知的特点,利用视觉恰可察觉失真(JND)的概念建立MVC宏块的最优模 式和JND的联系,并利用该联系确定早期结束最优宏块模式选择过程的阈值,根据当前编码 宏块的JND与阈值的 关系自适应地减少每个编码宏块的模式搜索次数,进而减少MVC的方向搜索和参考帧搜索的 次数,以降 低编码的复杂度,提高MVC速度。实验结果显示,对于不同运动特性、内容、纹理信息、相 机间距和图像 尺寸的测试序列,提出的快速算法在率失真性能几乎不变的情况下平均节约76.00% 编码时间。     

多视点编码中一种快速的模式选择方法

在多视点视频编码中,多尺寸的运动估计和视点估计被用来选择宏块的最优编码模式.这些技术大大提高了编码效率,但是却带来了庞大的计算复杂度,从而影响了多视点视频编码的广泛应用.提出了一种新的模式选择的快速算法,利用了相邻视点的模式相关性来减少执行不需要的模式.实验表明,所提出的快速模式选择算法在不降低编码效率的同时可以显著降...     

多视点编码中一种快速的模式选择方法

在多视点视频编码中,多尺寸的运动估计和视点估计被用来选择宏块的最优编码模式。这些技术大大提高了编码效率,但是却带来了庞大的计算复杂度,从而影响了多视点视频编码的广泛应用。提出了一种新的模式选择的快速算法,利用了相邻视点的模式相关性来减少执行不需要的模式。实验表明,所提出的快速模式选择算法在不降低编码效率的同时可以显著降低计算复杂度。     

多视点与深度视频编码技术研究综述

多视点与深度视频(MVD)可以有效表示自由视点视频,减少了需传输视点的个数,该表达形式正受到越来越多的关注,如何对MVD进行高效编码尤为重要.介绍了自由视点视频的发展现状及国内外研究概况,详细讨论了深度图像的高效编码技术及多视点与深度联合编码技术,并对多视点与深度视频编码技术进行了总结及展望.     

基于统计建模的HEVC快速率失真估计算法

针对高效视频编码(HEVC)率失真优化过程中复杂的码率与失真计算,提出一种高准确性的快速率失真估计模型。该算法评估熵编码中不同语法元素的贡献百分比,并逐个开发语法元素的码率模型以构建整个TU级模型。首先,对系数进行自适应加权,以区分不同系数对码率的不均匀贡献。然后,定义位置参数以描述一个块内非零系数可能的分布模式。通过统计方式对大量样本的模型参数进行微调,得出最终线性码率模型。最后,建立了变换域失真模型来省略不必要的重构过程。实验结果表明,所提算法在RA配置下,可以实现49.76%的复杂度降低,而BD-BR仅增加1.74%。     

可变尺寸块运动估计的R—D优化

本文应用率失真理论在固定码率的前提下对可变尺寸块运动估计过程进行R－D优化,获得了最佳预测块划分和最小运动补偿误差,并提出了基于树形结构的运动矢量编码方案。R－D优化问题的求解通过引入失真度－码率梯度,将R－D优化与分层运动估计结合在一起,克服了GP－BFOS算法需要对各个分块层次进行运动估计及所得局部最优解严格位于R－D曲线凸包络线上的弊病。软件模拟结果显示本算法大大降低了G－BFOS优化算法的计算量,且运动补偿RSNR值高于G－BFOS算法结果。     

Efficient Coding Unit and Prediction Unit Decision Algorithm for Multiview Video Coding

To aim at higher coding efficiency for multiview video coding, the multiview video with a modified high efficiency video coding (MV-HEVC) codec is proposed to encode the dependent views. However, the c...     

一种宏块级码率控制方案

主要针对现有的码率控制方案在场景变化和运动剧烈的情况下控制不准的缺陷和复杂度过大不适于实际运用的情况,提出了一套新的码控方案,利用当前宏块与前一宏块的相关性和熵编码中的一些特性,巧妙地克服了蛋鸡悖论,并将其在JM86平台上实现.实验结果表明,与JM86标准代码中的码率控制算法JVT-G012相比,该算法不仅在控制精度上大约提高了0.76kbit/s,而且峰值信噪比平均提高了0.013 dB,同时还较好地控制了输出码率和峰值信噪比的波动.     

基于SSIM的HEVC帧内编码率失真优化

率失真优化(RDO)是视频编码压缩中的关键技术之 一。传统的率失真优 化技术使用误差平方和(SSE)或绝对差和(SAD)度量失真, 不能获得较好的视觉感知质量。本文针对新一代视频编码标准高效视频编码(H EVC)帧内编码RDO,提出了一种基于结构相似度(SSIM)度量失真的 RDO方法。首先,根据HEVC编码树形单元(CTU)结构设计了基于SSIM的失真计算方法; 然后,提出了一种基于量化器推导的码率-量化步长(R-Δ)模型和一种基于统计分析的失 真 -量化参数(DSSIM-QP)模型,用于求取拉格朗日乘数;最终,使用多QP优化方法求 取模 型参数。实验表明,相对于HEVC 传统的RDO,针对全I帧(即所有帧都为帧内编码)固定QP编码和多QP优化编 码,在相同的SSIM条 件下,码率分别平均降低8.4%和13.9%左右,同时编码复杂度分别平均增加约3%和2%。