基于时域相关性的自适应采样值补偿算法*

虽然自适应采样值补偿(SAO)滤波器能有效提高视频的主客观质量,但是SAO编码参数存在大量冗余,导致其不能适用于低比特率环境.因此,提出了一种基于时域相关性的自适应采样值补偿算法.通过率失真代价来选择当前帧是否复用最近已编码帧的SAO编码参数,并为每一帧设置一个标志位来标识是否复用.实验结果表明,与HTM原始SAO滤波器算法相比,该算法在主观质量和复杂度基本不变的情况下,3个视频分量的BD-rate平均分别减少1.06％、1.10％和0.99％.因此,所提出的算法能很好地改善SAO的性能.     

一种基于多视点视频的低复杂度自适应环路滤波算法

自适应环路滤波(ALF)是面向高清的多视点视频编码(MVC)中的一项新的滤波技术,虽然能提高视频压缩的主观质量和客观质量,但是其复杂度过高阻碍了其实时应用。本文提出了一种低复杂度的ALF算法,充分利用了视点间相关性和层间相关性以减少亮度和色度分量的分割次数,并且能自适应跳过大部分帧的块控制(DBC)处理过程。实验结果表明,所提出的算法能在保证视频主观质量和客观质量基本不变的情况下减少61%左右的ALF处理时间。因此,所提出的方法在编码效率和复杂度上做到了很好的折中处理,并且能很好地改善ALF的性能。