基于率失真联合准则的快速帧内模式选择算法

H.264采用率失真优化(RDO)算法,通过计算所有预测组合模式的率失真代价来确定宏块的最优编码模式,其编码复杂度和计算量也明显增加。为了降低编码运算量提高模式选择速度,通过对帧内预测模式快速选择算法的研究,提出了一种基于码率和失真度联合准则的快速帧内模式选择算法,结合提前退出策略有效减少了候选预测模式的数量。实验结果表明:与H.264参考模型JM86相比,该算法使I帧的编码速度至少提高70%,输出码率的增加低于2%,峰值信噪比(PSNR)基本保持不变。

基于CABAC和去耦合码率估计技术的H.264/AVC帧内模式选择方法研究

本文提出了一种简单有效的帧内模式选择方法,通过分析CABAC熵编码中色度分量与量度分量的交织信息,去除耦合,同时在率失真优化过程中部分引入部分码率估计方法,降低模式选择的计算复杂度,提高模式选择速度。大量的实验结果表明,本文提出的方法对全I帧序列能够带来66.4%的时间节省,同时几乎不损失编码图像质量;对IBBP序列能够达到平均10%的时间节省,同时部分序列甚至比JM有更好的R-D曲线。

结合梯度结构相似度的AVS帧内模式选择算法

结合帧内模式选择主客观评价方法,提出了一种新的帧内模式选择算法,提高了主观质量,同时兼顾了算法处理效率。传统AVS帧内模式选择率失真优化使用绝对误差和(SAD)作为失真度度量,方法简单,但不能很好符合人眼视觉系统(HVS);基于梯度幅度值的结构相似度图像质量评价方法(GSIM)符合HVS的特性,且能评价严重模糊的降质图像,但计算复杂,不利于实时编码。本算法结合SAD和GSIM的优点,采用两者的结合作为失真度度量,并利用预测模式间的相关性进行帧内预测模式选择。取SAD的最优值和次优值,计算其差值,根据差值和阈值的比较判断是否需要GSIM计算,其中阈值的选择根据预测模式间相关性自适应确定。需要计算GSIM值时,根据GSIM的最优值和次优值的情况判断是否需要对帧内模式进行修正。实验结果表明,本算法较传统算法有较好的主观质量,编码时间增加很少。

基于方向场和中止模式的H.264帧内模式选择方法

利用图像边界具有的方向性特征,提出了一种快速的基于方向场和中止模式的H.264的帧内模式选择方法,并将它嵌入到H.264的参考代码JM9.3中。试验结果表明,这种方法在PSNR和比特率改变很少的情况下,可以减少平均46%的计算量。

基于RDO和SSIM的AVS帧内模式选择算法

AVS帧内模式选择算法中,常采用率失真优化(RDO)方法作为最后模式选择的代价函数来对帧内的5种预测模式进行选择。虽然该方法可以选出相较绝对误差和(SAD)方法更优的预测模式,但是仍不能很好地满足人眼视觉系统的主观性。结构相似度(SSIM)作为一种新的图像质量评价方法,不仅算法简单且包含符合人眼视觉感知的结构信息,故更优于传统的PSNR等评价方法。对原有帧内模式选择算法进行改进,将SSIM和RDO结合在一起共同作为帧内模式选择的代价函数。实验结果表明,该新的模式选择算法获得了更好的编码质量和更高的编码效率。

基于帧内/帧间模式选择相关性的H.264/AVC快速帧内模式选择算法

对高清视频序列而言,H.264/AVC视频编码器性能优异,但同时其计算复杂度也较高。帧间和帧内预测模式的选择是H.264/AVC待优化的主要技术。鉴于此,根据选定的帧间预测模式和帧内模式选择之间存在的相关性,提出了基于最佳帧间预测模式的H.264高清基本档次编码器的快速帧内模式选择算法。对该算法的评估是基于率失真、峰值信噪比(PSNR)的改变量、执行时间以及所跳过的intra4×4和intra16×16模式占全搜索算法的百分比进行的。经720p(1280×720)和1080p(1920×1088)高清视频序列测试,在不损失PSNR、不增加码率的前提下,该算法能节省60%的帧内预测计算时间,并对16×16宏块和4×4子块帧捏模式选择部分的跳过率分别达到了16%和83%。

基于单深度帧内模式的3D-HEVC深度视频信息隐藏算法

针对三维(3D)视频系统中深度视频的安全问题,利用一种全新的信息嵌入载体,提出一种基于单深度帧内模式(single depth intra mode)的3D高效视频编码(3D-HEVC)深度视频信息隐藏算法。首先,对采用单深度帧内模式编码的编码单元(CU)根据相邻块重建像素构建像素候选列表,并比较候选列表中的两个像素值;然后,为增加算法的安全性、保证视频的质量,在像素值相等和不相等的情况下分别根据密钥和后续块的预测模式范围选择嵌入块;最后,根据隐秘信息对嵌入块候选列表所选像素的索引值进行LSB调制。实验结果表明,本文算法平均每帧嵌入容量为244bit,编码重建深度视频绘制视点质量的峰值信噪比(PSNR)值和结构相似度(SSIM)值仅分别平均下降1.41×10-3 dB和6×10-6,码率平均增长0.12%,可见本文算法对3D视频的主观感知质量及码率影响很小。

基于SSIM和SAD的AVS帧内预测模式改进算法

在AVS帧内预测模式的选择过程中,以绝对误差和(SAD)作为失真度量,通过相应的i_sad代价函数进行选择,但是这种方法被证明不能很好地符合人眼视觉(HVS)。由于结构相似度(SSIM)算法相对简单,准确性好,优于传统的PSNR等方法,因此提出了将SSIM和SAD作为帧内预测模式选择的标准。实验表明,将SSIM和SAD用于AVS帧内预测模式选择,获得了比原AVS更好的重建图像质量和更高的编码压缩率。

H.264帧内预测模式判定快速算法研究

帧内预测是H.264编码中用来提升帧内编码压缩效率的编码工具,它通过计算和比较多种帧内预测模式下的宏块率失真代价,并选择最优的帧内预测模式来充分消除图像信号的空间冗余,提升视频信号帧内编码的压缩效率,但多种帧内预测模式下的宏块率失真代价计算使帧内编码运算量成倍增长,阻碍了其实际应用。为此,提出一种帧内预测模式判定快速算法,以提升H.264帧内编码的计算效率。该算法包括3个部分:1)加快4 4帧内预测模式判定的两级预测模式判定快速算法;2)加快宏块帧内预测模式判定的亮度分量帧内预测分区类型提前判定算法;3)融合上述2种算法的宏块帧内预测模式快速判定流程。测试结果显示,与H.264标准参考编解码器JM10.1相比,所提算法编码时间节省52%左右,峰值信噪比仅下降0.03 dB,码率增长约为2.5%。由此证明,所提算法能在保持视频压缩效率基本不变的前提下,有效提升视频编码的运算效率。

基于分级和空间相关性结合的H.264-P帧模式决定快速算法

为了降低H.264中模式决定过程的复杂度,提出了一种快速算法。该方法首先检测当前宏块的相邻宏块,当相邻宏块都可用时,使用基于空间相关性的模式决定方法;当相邻宏块并不都为可用时,使用分级模式决定策略。采用以上方法,将空间相关性与分级策略有效地结合起来,减少了计算量,并且对图像质量以及码率没有明显的影响。实验表明,这种新算法平均可以节省的计算时间约为41.7%,同时PSNR下降了约0.12dB,具有一定的现实意义。

基于宏块特征的H.264快速帧内预测算法

为了降低H.264的计算复杂度以满足实时应用,在对H.264帧内编码模式深入研究的基础上,提出利用宏块灰度直方图特征在Intra4×4和Intra16×16模式中预判,针对Intra4×4模式采用基于子块预测方向特征的快速帧内预测算法.综合以上2种优化策略,该优化算法平均码率增加了3.2%,峰值信噪比基本不变的情况下,编码速度平均提高了32.8%.

H.264中的一种快速帧内预测判决算法

利用SATD特征和图像空间相关性提出一种快速预测算法,避免了不必要的率失真计算,从而大大减少了复杂度。试验表明,该算法与JM86的原算法相比大大地节省了编码时间,而图像质量和输出码率基本不变。

多标准宏块预测与边界强度计算的VLSI架构及应用

提出一种支持H.264 High Profile 4.1和AVS JiZhun Profile 6.0的多标准宏块预测与边界滤波强度计算的VLSI架构,该架构根据解码器的算法特点,实现了H.264和AVS标准中控制占优的帧内模式预测、帧间运动矢量预测以及边界滤波强度计算算法,能应用于当前的可重构多媒体系统.对该架构进行实现后,采用TSMC 65nm工艺综合,工作频率可达到312 MHz,解码一个H.264和AVS宏块最大分别消耗351和189个时钟周期,能够满足H.264和AVS高清(1080p)实时处理的需求.