一种改进的H.264帧内预测模式选择算法

针对H.264帧内预测模式选择中失真估计不准确和计算量大的问题,提出一种改进的H.264帧内预测模式选择算法。该算法首先对像素的递归失真估计方法进行改进,较为准确地估计了多种帧内预测模式下的预测失真,然后利用相邻块预测模式的相关性预先筛除部分预测模式,降低了H.264中帧内预测的复杂度。与JM参考软件的对比结果表明,该优化算法能在保证很好的图像质量的同时,将帧内预测模式选择的时间减少60%以上,有效地提高了视频图像的编码效率和视觉质量。     

一种结合全零块检测和纹理特征的快速帧内 预测模式选择算法

在H.264的帧内编码算法中,提出了从多个方向进行多种模式预测。为使率失真性能最优,需要对所有17种候选模式进行遍历,从中选择最适合的模式,这无疑会大大增加了编码器的计算复杂度。为避免多余候选模式的遍历,提出了一种快速H.26帧内预测模式选择算法。该算法结合了3个准则来加快编码速度,一是相邻块预测模式相关性准则,二是基于结合全零块提前中止准则,三是基于纹理特性的预测模式尺寸预先选择准则。先根据相邻宏块的预测模式来预先判别待编码宏块的预测模式;若预测模式不符合提前中止准则,就根据纹理的复杂度来预先选择预测模式的尺寸;对已选择尺寸的各种模式进行搜索,在搜索过程中同样遵循全零块提前退出的准则。实验结果表明,在编码效率相近的情况下,与H.264原有的全搜索算法相比,编码速度能够平均提高42.45%~73.71%。与单纯基于纹理特性的FIPAMP算法相比,编码速度能够平均提高23.19%~55.83%。     

基于Android的安防视频监控系统

安防监控是未来智慧城市的重要发展方向之一,基于Android的视频监控使安防应用更为便捷、智能。本系统采用高性能的ARM Cortex-A8处理器,在Android系统之上构建了一个安防视频监控系统。采用Android底层的Linux内核驱动实现视频数据的采集,并通过移植x264和JRTPLIB库实现了视频数据的H．264编码和RTP协议传输,保证了视频监控具有较好的实时性和可靠性。     

基于H.264的嵌入式Web网络视频监控系统设计

针对传统的视频压缩技术不适合在恶劣的网络环境下应用的问题,提出了一种基于H.264的远程视频监控系统的设计方案。该系统将嵌入式技术、网络技术和视频编码技术结合在一起,嵌入式系统中的摄像头采集到的视频信号经H.264标准编码压缩后,通过系统内置的Web服务器实时地传递给远程监控端,从而实现了远程监控端的浏览器与嵌入式Web服务器之间的互联通信。测试结果表明,该系统的视频压缩率高、图像清晰、实时性强。     

H.264视频编码的关键技术分析及复杂度研究测试

H.264比原有的视频编码标准大幅度提高了编码效率和稳定性,但其运算复杂度也大大增加。为了在不影响编码效率的前提下,降低编码运算的复杂度,提高编码的实时性,有必要对H.264的复杂性做出详细研究。H.264通过对传统的帧内预测、帧间预测、变换编码和熵编码等算法的改进来提高压缩率。本文分析H.264上述关键技术,给出基于JM86的模块复杂度测试。测试结果表明H.264编码的复杂性主要体现在帧间预测模块中,要加快H.264的编码速度,就必须对这个模块进行优化。     

H．264帧内预测快速算法的研究

H-264视频编解码标准中,帧内预测是很重要的组成部分,它显著提高了压缩率,但增加了计算复杂性。文章研究了采用率失真优化（RDO）技术进行帧内模式选择以及目前常用的快速帧内模式选择方法。     

基于视频教室的音视频编码的研究

文章分别从视频教室的音频编码和视频编码的角度展开,介绍了各类相关的技术,并引出了系统所采用的先进的音视频编码技术。最后,说明了系统采用的音视频流控技术的几个优点。     

H.264帧间预测编码的块匹配模式的优化选择

H.264编码标准采用了率失真优化的方法,对各宏块的编码模式逐一进行优化选择,大幅度提高了编码效率和编码质量,但同时也带来了很高的运算复杂度。通过分析H.264编码过程,对多模式的块匹配运动估计计算量巨大这一问题提出改进措施,提出了一种利用图像序列的时/空相关性,正确选择预测编码模式的快速算法,并使用MATLAB进行实验仿真验证。通过仿真结果表明：在保证图像质量的情况下,降低了运算的复杂度,提高编码效率。     

快速自适应运动估计算法

为降低H.264中运动估计的复杂性,通过对自然图像序列的分析,提出了一种基于块的运动特征的快速自适应搜索算法。该算法充分利用视频序列中当前块的运动状态,根据不同块的运动情况合理选择运动搜索模板。实验表明,该算法在保证重构图像质量的前提下,编码速度有了显著提高,保证了实时应用的要求。     

MIMO系统中的H.264/SVC数据流抽取和重组算法

为了使H.264可分级视频编码(SVC)生成的数据流分割为多个子数据流,便于在多输入多输出(MIMO)无线网络的不同子信道上传输以提高视频传输速率,提出了一个SVC数据流抽取和重组算法.在发送端,该算法利用SVC数据流的分层结构,将其中的基本层和增强层抽取为多个子数据流,并保持基本层子数据流能够独立解码.在接收端,该算法将接收到的子数据流重组成可解码的SVC数据流.实验证明该算法能充分利用MIMO系统提供的高带宽,并具有较低的冗余度和较好的灵活性.