高效视频编码的快速编码单元深度遍历选择和早期编码单元裁剪

为了降低新一代高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)标准的编码复杂度,提出了一种基于四叉树结构类型分析和早期编码单元(Coding Unit,CU)裁剪的HEVC快速编码新算法。首先,通过分析已编码的最大编码单元(Largest CU,LCU)四叉树结构类型,确定其深度遍历区间(Depth Range,DR)类型。然后,利用相邻已编码的LCU以及前向参考帧和后向参考帧中坐标位置相同的LCU的DR类型来预测当前LCU的DR类型,并根据预测得到的DR类型对当前LCU设定CU深度遍历区间。最后,采用贝叶斯决策原理获取阈值,并利用该阈值在CU分割过程进行早期CU裁剪。实验结果表明:相对于原始HEVC编码结构,本文算法在随机访问模式下编码时间平均减少41.55%,BDBR(Bjontegaard Delta Bit Rate)只增加约1.94%,BDPSNR(Bjontegaard Delta Peak Signal-to-noise Rate)只降低了0.06dB;与Shen方案相比,该算法可以降低12%左右的计算复杂度,BDBR只增加约1.09%,BDPSNR只降低了0.03dB。

基于深度预测的HEVC编码单元快速划分算法

高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)采用计算复杂度较高的率失真优化方法对编码单元CU(Coding Unit)划分进行判决,具有较高的时间复杂度,编码所需时间较长。为降低HEVC编码复杂度,加快编码速度,提出一种基于深度预测的CU快速划分算法。首先依据当前CU与周围相邻CU和参考帧中当前位置CU的深度相关性,预测当前CU的最优深度,然后使用相邻相关分割法或依据当前CU深度和预测深度的关系对当前CU进行递归划分。为减少预测带来的误判,在CU深度级别由2级到3级的划分中,使用率失真或百分比的方式进行二次判定。实验结果表明,该算法与原始的HEVC编码方法相比,在亮度峰值信噪比减小0.07 d B,编码比特率增加0.88%的情况下,整体编码单元划分时间缩短37.7%,具有较高的时间效率。

针对HEVC编码单元的二分深度划分算法

为了降低高效率视频编码(HEVC)的编码单元(CU)进行四叉树递归遍历的时间,提出一种改进的编码单元快速划分算法.首先,利用帧间时间域的相关性,提取前一帧相同位置CU的最优划分结构,以预测当前CU的划分深度;然后通过改进编码CU结构划分遍历的算法,减少CTU(Coding Tree Unit)四叉树结构的遍历,即从二分深度开始遍历,在每一步遍历之前,判断是否提前终止遍历.实验表明,与HM15.0中的基准划分算法相比,本文算法能够在保证编码性能的同时,降低了55.4%的编码时间,提高了HEVC的编码效率.

HEVC对偶编码单元划分优化算法

为了解决视频数据量日益增长与用户享受高质量视频体验需求之间的矛盾,HEVC在H.264/AVC标准的基础上通过引入新型的编码结构和算法进一步将编码效率提升了50%,但是也极大地提升了编码复杂度。基于此,提出对偶编码单元(CU)划分网络DualNet,来降低HEVC中帧内编码复杂度。该网络由预测网络和目标网络2个部分组成,其中,预测网络通过分析图像统计特征实现编码单元划分决策,从而跳过四叉树的遍历搜索,提高编码单元划分决策的时间效率;目标网络基于率失真代价评价和优化决策模型提升编码单元划分性能,实现模型互补和最优率失真估计。实验结果表明:与HEVC标准对比,所提算法在实现相近的压缩效果的前提下能够节省64.06%的编码时间。

基于运动特征的HEVC帧间模式快速判决算法

为降低HEVC帧间预测编码过程的计算复杂度,提出了一种新的基于运动特征的编码单元(Coding Units,CU)及预测单元(Prediction Units,PU)快速判决算法。首先,通过二阶帧差法检测运动剧烈程度,并分析运动特征对CU及PU时域相关性的影响。然后,利用前帧相同位置CU及PU的最优模式预测当前CU的深度范围,并根据运动剧烈程度优化预测范围。最后,根据预测范围跳过和终止部分不必要的CU深度和PU模式,从而加快帧间编码速度。在HM12.0平台上的实验测试表明,该算法在BDPSNR仅降低0.068 d B、BDBR只增加1.530%的情况下,提高了48.389%的编码速度。

一种HEVC帧内预测编码CU结构快速选择算法

为了提升高效视频编码(HEVC)帧内预测编码部分的编码效率,提出了一种HEVC帧内预测编码编码单元(CU)结构快速选择算法。算法通过对CTU(coding tree unit)四叉树结构的遍历过程进行优化,设计了两种不同的最优CU结构快速决策算法,分别从最大划分深度和最小划分深度开始遍历,并在每一步遍历之前,判断是否提前终止遍历操作。同时,在对每个CTU进行求解时,依据其纹理复杂度和当前编码状态,从两种算法中选择出最优快速决策算法对其进行求解。在HM 15.0的基础上实现了提出的快速选择算法。实验结果表明,本文算法能够在保证编码性能的同时,降低31.14%的编码时间,提高了HEVC的编码效率。

一种高效的HEVC残差四叉树变换快速判决算法

HEVC的残差四叉树变换结构(RQT)在提升编码效率的同时也显著增加了编码器的计算复杂度。为降低其计算复杂度高,本论述提出一种基于特征自适应分类和三级快速判断的HEVC变换单元快速判决算法。在分析HQT结构和各分类特征的基础上,综合使用预测模式、预测残差、运动矢量差、非零量化系数等特征,进行RQT自适应分类预测。并依据TU尺寸设计三级快速判断的RQT提前终止阈值,以保障算法较高的检出率和准确性。在HM12.0平台上的实验测试表明,该算法提高了50.25%的RQT判决速度,而BD-R仅损失0.18%。

一种HEVC帧内快速编码算法

高效视频编码(HEVC)采用编码单元(CU)四叉树的分割结构,相比H.264/AVC显著地提升了编码效率,但却使编码复杂度急剧增加。为此,本文提出一种帧内快速编码算法。首先,根据视频图像纹理复杂度,提前判断是否进行最大编码单元(LCU)分割。然后,根据空域相邻CU的深度预测当前CU的深度范围,跳过不必要的计算;最后,根据预测模式被选为最优预测模式的统计特性,去掉可能性小的帧内预测模式。本文算法在HM14.0的基础上实现。仿真结果表明,本文算法在全I帧模式下与HM14.0相比,帧内编码时间平均减少38%,码率(BR)只增加1.41%,峰值信噪比(PSNR)只降低0.29dB,在保证编码性能和视频质量几乎不变的情况下,本文算法降低了编码的计算复杂度。

x265的低复杂度帧内编码快速算法

为了降低x265的帧内编码复杂度,减少编码所需时间,本文针对新一代高效视频编码标准(HEVC)帧内编码单元(CU)划分以及预测单元(PU)模式选择的快速算法进行研究。采用经典的差分矩阵计算纹理复杂度,提出了一种根据当前编码单元子块的纹理复杂相似度与其编码所需要的总比特数以及量化参数之间的关系作为提前终止CU划分的判决条件,通过增加SATD的计算进一步减少PU模式选择的RDO候选列表的个数从而减少率失真代价计算的快速算法。实验结果表明,与x265的标准算法相比,该算法在平均峰值信噪比(PSNR)仅减少0.028dB和码率平均增加1.27%的情况下,能够平均减少32.34%的帧内编码时间。

一种HEVC的快速帧间编码新方法

为了降低新一代高效视频编码(HEVC)的计算复杂度,融合基于人眼恰可察觉失真(JND)的快速帧间模式选择和自适应编码单元深度范围(ACUDR)两种算法,提出了一种快速帧间编码新方法。首先,通过建立时空域JND和最佳预测模式的统计关系,利用JND阈值指导帧间预测模式的快速选择,以减少遍历的模式个数从而降低复杂度;然后,利用编码的前一帧定义与当前帧的平均深度差(ADD),通过ADD自适应加权时空域相邻最大CU(LCU)的平均深度值预测当前LCU的深度范围(DR)类型,减少当前LCU遍历的深度个数从而降低算法复杂度;最后,融合这两种算法以进一步降低了视频编码的计算复杂度。结果表明,所提出方法在低延时和随机访问两种编码结构下,降低了40%以上的计算复杂度,但编码性能降低很小,在同等码率下的峰值信噪比(BDPSNR)仅分别降低0.058dB和0.037dB,同等客观质量下的码率(BDBR)仅分别增加1.71%和1.06%。

基于零块分析的高效视频编码通信

为了实现高清、超高清视频实时编码通信传输,针对高效视频编码(HEVC)帧间编码计算复杂度过高的问题,根据图像的文理复杂度和编码单元的零块统计特征,提出一种新的HEVC快速帧间模式判决算法。根据Merge模式下整单元一分为四的4个子编码单元纹理相似度确定是否提前终止编码单元(CU)划分,同时利用帧间2 N×2 N预测模式下零系数与非零系数分布的区域统计特征,选择符合零块分布特征的最佳预测单元(PU)模式。实验结果表明,在低延迟B(LDB,low-delay B)和随机访问(RA,random access)配置条件下,提出的算法在保持编码性能基本不变的情况下,HEVC帧间预测编码时间分别平均减少了60.2%与59.4%。

基于相似度的HEVC帧内低复杂度算法

针对高清视频编码(HEVC)标准帧内编码计算复杂度过高的问题,提出了基于最大编码单元(LCU)相似度的深度范围及率失真代价阈值预测低复杂度算法。首先分析LCU相似性并将其量化,然后利用该量化变量概率密度分布规律,采用贝叶斯分类方法估计当前编码LCU深度范围;同时考虑到编码单元(CU)之间相关性,自适应设定率失真代价阈值,用以提前结束模式选择及继续分割过程:通过LCU编码深度范围预测和率失真代价阈值实现快速CU划分方案。实验结果表明,在性能几乎不变的情况下,本文算法较标准编码算法编码时间平均减少了39.55%,平均BDBR增加在1%以内,BD-PSNR仅降低了0.03dB,在保持良好视频质量下有效降低了编码复杂度。