图象块编码—分类的方法

提出了一个基于ＤＣＴ和二维多项式近似的块分类编码算法。在该算法中，原始图象被分割成互不覆盖的８×８子块。通过依次地利用灰度局部方差、二维多项式近似误差和图象信号的空间频率分布，把图象块分为均匀、平滑、粗糙和细节４类。均匀块和平滑块分别采用零阶和一阶多项式近似。粗糙和细节块先进行ＤＣＴ变换，然后对其ＤＣＴ系数量化后采用改进的游程编码表示。实验结果表明该算法具有良好的性能。在未采用熵编码为编码码流作后处理的情况下，性能仍优于ＪＰＥＧ标准。

基于块分类的深度图运动估计及其并行实现

针对三维高效视频编码(3D high efficiency video coding,3D-HEVC)深度图在运动估计过程中没有充分利用平坦区域数据特性而导致的计算量大、编码时间长等问题,提出一种基于块分类的深度图运动估计优化方法。依据编码块像素分布特征,将其分类为平坦或者边缘区域,自适应地为不同类型编码块分配不同的搜索算法,减少整体计算开销。实验结果表明,优化后的算法相比于全搜索算法,平均峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)的损耗仅为0.0870 dB;相比于TZSearch(test zone search)算法,运动搜索次数平均减少12.04%。为进一步提升编码速度,基于视频阵列处理器对优化后的算法设计并行实现方案。实验结果表明,所设计的并行方案串/并平均加速比达到2.8940。