H.264帧间模式选择新算法

对H.264编码中的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,提出一种基于时空相关性的帧间模式快速选择算法.仿真实验结果表明提出的模式快速选择算法可在保证视频编码质量同时,很大程度上降低编码器的计算复杂度,平均节省编码时间约65%,平均信噪比下降约0.31 dB.     

H.264压缩域中mean-shift聚类运动目标分割算法

针对视频监控、检索,提出了一 种在H.264压缩域下运动对象分 割的新算法。根据实际监控应用特点,算法主要利用H.264码流中提 取的运动矢量(MV)、分块尺寸信息对原始的MV场(MVF)进 行可靠性分析以及空间滤波、mean-shift聚类处理,从而得到可信度较高的 MVF场。首先,从H.264码流中获取原 始MV 并进行归一化处理,同时对原始MVF进行两步空间滤波;其次,对不同的块大 小分配相应的权值作为每个样本 的权重系数,将处理之后的MVF作为样本空间,利用mean-shift聚类获取 真实的MVF;最后,根据可靠的MVF 标记运动目标。实验结果表明,本文提出的mean-shift聚类运动目标分割算 法可以获得有效并可靠的分割结果。     

H.264编码器中1/4像素精度插值算法的VLSI实现

H.264视频编码标准中引入了1/4像素精度插值算法,大大提高了压缩效率,但同时使运算复杂度增加、存储带宽增大。针对以上问题,从运动估计的角度出发,采用一步插值法和数据复用技术,可使带宽减少26%,处理周期可减少45%;设计了相应的硬件结构:采用了5级流水线实现一步插值算法,通过输入缓冲单元实现了参考数据的复用;针对插值过程中产生的大量数据,采用乒乓操作结构,保证数据及时传递。该结构可以显著降低带宽,提高吞吐率,完全可以应用于实时编码器中。     

H.264帧内预测模式快速判定算法研究

帧内预测作为H.264中提高编码效率的重要部分,其采用了率失真优化技术（RDO）进行预测模式的选择,但同时编码复杂度和计算量也明显增加.为此,提出一种快速判定算法.该算法利用区域图像的质心坐标对区域图像的平坦性和方向性进行判断,算法通过判断宏块的平坦性提前选定块大小,根据4×4块的纹理方向,确定预测模式集,降低算法复杂度.实验结果表明,与H.264标准参考编解码器JM8.6相比,所提算法编码时间节省50％以上,峰值信噪比和码率变化不大.     

一种快速的H.264到AVS帧内模式决策算法

利用从H．264解码中得到的帧内预测方向和非零DCT系数来估计AVS编码中的预测方向,以减少AVS帧内预测所需的时间。仿真结果显示新算法可以在保持较好图像质量的同时节省至少56％的运算量。     

H.264 CABAC加速器的设计

H.264主要档次采用的CABAC熵编码技术在提高视频压缩比率的同时,严重增加了编/解码的计算复杂度,嵌入式系统由于其低成本低功耗的要求,需要专用硬件加速器来进行CABAC编/解码。设计了一个高性能H.264 CABAC硬件加速器,该加速器可配置为编码或解码模式,高效地实现CABAC编/解码操作。通过性能评估实验,在220 MHz时钟频率下,该加速器能够实现平均147 Mbps(1.5 cycle/bit)的编码速度和220 Mbps(1 cycle/bit)的解码速度。与软件实现相比,加速器获得50倍以上的性能提升。     

3G网络中的视频通信优化设计

3G网络CDMA2000信道带宽低、抖动大。为了在3G网络中进行实时视频通信,提出一种基于H.264硬件编解码的系统优化设计。该设计包括图像预处理器、H.264硬件编解码器Codec、ARM9主控CPU、网络传输模块。图像经预处理器AD转换,并进行抽样,压缩为CIF分辨率,CPU对H.264编码进行综合优化设置,调整QP参数和GOP结构,由硬件编码器Codec压缩,压缩后的数据由CPU封装打包进行网络RTP传输。解码时从网络接收数据,排序恢复数据后直接交由硬件解码器进行解码显示。实验表明,优化后的系统可以有效降低图像数据码率,减少传输带宽需求,达到3G网络实时通信的设计目的。     

基于H.264图像编码的语音编码

语音编码、图像编码技术作为现代通信的核心技术之一,一般是分开编码的,主要原因在于语音信号和图像信号二者差异很大,依据各自的特点需要采用不同的编码方法。然而它们也有很多共同的特征,采用了许多相同的编码技术。提出并仿真验证了一种利用H.264图像编码方法实现语音编码的算法,在7.7kbps的编码速率下,获得了较高的合成音质。算法计算量适中,对实现多媒体融合编码有重要意义。     

Spatiotemporal saliency detection and salient region determination for H.264 videos

In this study, a spatiotemporal saliency detection and salient region determination approach for H.264 videos is proposed. After Gaussian filtering in Lab color space, the phase spectrum of Fourier transform is used to generate the spatial saliency map of each video frame. On the other hand, the motion vector fields from each H.264 compressed video bitstream are backward accumulated. After normalization and global motion compensation, the phase spectrum of Fourier transform for the moving parts is used to generate the temporal saliency map of each video frame. Then, the spatial and temporal saliency maps of each video frame are combined to obtain its spatiotemporal saliency map using adaptive fusion. Finally, a modified salient region determination scheme is used to determine salient regions (SRs) of each video frame. Based on the experimental results obtained in this study, the performance of the proposed approach is better than those of two comparison approaches.     

H.264/AVC中运动估计快速搜索算法研究

针对H.264运动估计模块的运算量较大的问题,业界已经提出各种改进的搜索算法.分析了几种基于H.264的典型快速搜索算法,提出了算法的改进思路.