HEVC视频加密技术综述

针对视频数据在传输和存储过程中存在被非法获取和恶意破坏的问题,从高效视频编码(HEVC)标准和加密技术出发,对HEVC视频编码标准下的加密技术进行综述。回顾了视频编码技术的发展历程,介绍了HEVC视频编码标准,讨论了视频加密技术常见攻击方法及性能评估指标,全面梳理与详细分析了不同视频加密技术性能及其优缺点,展望了视频加密技术的发展趋势,旨在为视频加密技术的研究和应用提供参考。

基于块编码特点的压缩视频质量增强算法

针对现有压缩视频质量增强算法未能充分利用压缩视频特点的问题,研究了视频编码与压缩视频质量增强任务之间的本质关系,并针对性地设计了一种基于三维卷积神经网络(3D convolutional neural network, 3D-CNN)的非对齐压缩视频质量增强算法。实验结果表明:相较于高效视频编码(high efficiency video coding, HEVC)标准H.265,所提算法在低延迟(low delay, LD)配置下且量化参数(quantization parameter, QP)为37时,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)提升了0.465 2 dB;相较于数据压缩会议(data compression conference, DCC)中提出的多帧引导的注意力网络(multi-frame guided attention network, MGANet)方法,该算法PSNR的增长量提升了15.1%。

可用于HEVC视频编码器的混合输入DCT变换器设计

针对帧间预测重构时,因编码树单元(CTU)尺寸增大和划分层次增加,完成全部变换块变换所需要的时钟周期显著增多的问题,提出一种既可以实现单一变换块的变换与反变换,又可以对尺寸为32 px×32 px、基于高效视频编码标准(HEVC)四叉树划分的混合块进行变换与反变换的硬件架构.采用多层次蝶形架构与混合矩阵乘法器对混合输入数据进行逐级分解并运算.实验结果显示,其数据流动与单一变换块一致.在Altera的Stratix III器件下综合工作频率为189.47 MHz;在Synopsys的SAED 90-nm器件库下用逻辑综合工具(DC)综合工作频率为140 MHz,逻辑门数为1.30×10^(5);混合块变换每个时钟始终可以处理32点数据.

高效视频编码帧内预测算法优化与硬件架构设计

高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)标准引入了更加灵活的块划分结构和丰富的帧内预测模式,显著提高了视频压缩效率,但其计算复杂度也随之提高,不利于硬件实现。提出了一种面向硬件实现的帧内预测优化算法,解决了帧内预测过程中对重构数据的依赖性。在算法优化的基础上设计了一种基于4×4基本块复用的18路预测模式并行的高吞吐量全流水线硬件架构。实验结果表明,在Xilinx Virtex7现场可编程门阵列实验平台上,该硬件架构仅占用99 k的查找表和57 k的寄存器资源,最大可支持4K@52FPS的全I帧实时视频编码。在相同帧率条件下,所消耗的硬件资源相比其他现有方案减少54%,相较于HM16.7编码性能指标BD-rate仅增加5.91%。

高效视频编码

近年来随着视频编码技术的发展以及高清视频需求的快速增长,国际运动图像专家组ISO-IEC/MPEG和国际电信联盟的视频编码专家组ITU-T/VCEG于2010年成立了视频编码联合工作组JCT-VC,开始针对高分辨率视频应用制定新一代视频编码标准,即高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding),2012年底形成了国际标准草案,并开发了相应的测试模型HM,进行性能评估和算法测试.该文将对标准制定过程中涉及到的关键技术进行详细介绍,主要包括:基于四叉树结构的编码块组织形式、先进的运动矢量预测和合并方法、多方向的帧内预测模式、基于DCT的分像素插值技术和内容自适应的算术编码技术等,最后对相关编码工具的编码效率、计算复杂度进行了分析,并且指出了未来的研究方向.

新一代视频编码标准——HEVC

在2003年制定的H.264/AVC视频编码标准获得巨大的成功后,新一代视频编码国际标准HEVC(High Ef-ficiency Video Coding)在ITU-T的VCEG和ISO/IEC的MPEG通力合作下已经开发成功。HEVC提供了多项先进的视频编码技术。尽管HEVC的视频编码层结构仍然是常见的基于块运动补偿的混合视频编码模式,但是和先前的标准相比具有多处重要改进。文中对HEVC标准的技术的主要特点和性能进行了综述。

高效率视频编码帧内预测编码单元划分快速算法

高效率视频编码(HEVC)采用基于编码单元(CU)的四叉树块分区结构,能灵活地适应各种图像的纹理特征,显著提高编码效率,但编码复杂度大大增加,该文提出一种缩小深度范围且提前终止CU划分的快速CU划分算法。首先,在学习帧中,基于Sobel边缘检测算子计算一帧中各深度边缘点阈值,缩小后面若干帧中CU遍历的深度范围;同时,统计该帧中各CU划分为各深度的率失真(RD)代价,计算各深度的RD代价阈值。然后,在后续视频帧中,利用RD代价阈值在缩小的深度范围内提前终止CU划分。为了符合视频内容的变化特性,统计参数是周期性更新的。经测试,在平均比特率增加仅1.2%时,算法时间平均减少约59%,有效提高了编码效率。

新一代视频编码标准HEVC的关键技术

HEVC(High efficiency video coding)是新一代的视频编码标准,它仍然采用了与先前视频编码标准H.264/AVC一样的混合视频编码的基本框架,但在各个编码模块都进行了改进和革新。与H.264/AVC相比较,在相同视频质量和应用条件下HEVC的码率降低将近一半。本文对HEVC的关键技术进行综述,着重研究探讨了帧内和帧间预测技术的原理和实现过程。

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。

HEVC标准的多层视频编码扩展

随着网络和视频技术的飞速发展,越来越多新的视频应用需要制定相应的国际标准,如3D视频、多视点视频、可分级视频、超高清视频、屏幕内容等。为此,JCT-VC和JCT-3V针对这些需求进行HEVC多层视频编码扩展标准的开发,形成了HEVC的4个附录。针对多层视频编码,HEVC扩展有多处重要改进,提供了多项先进的编码工具,文中对此进行简要分析和介绍。

H.265/HEVC视频编码标准性能评估与分析

简要介绍了H. 265/HEVC的编码框架和采用的新技术。比较了H. 264/AVC和H. 265/HEVC的图像质量、压缩比、编码时延等关键技术指标,将H. 265/HEVC与H. 264/AVC的编码性能进行了比较。实验结果表明,HEVC在编码性能上有了明显提高。

一种低延迟的3维高效视频编码中深度建模模式编码器

为了更好地对3D视频中深度图进行编码,该文将3维高效视频编码(3D-HEVC)标准新引入了深度建模模式(DMMs),新模式在提高了编码质量的同时改进了原有算法的复杂度。在设计DMM-1编码器电路时,传统架构电路的编码周期均较长,只能满足较低分辨率和帧率的视频实时编码要求。为了进一步提高3D-HEVC中DMM-1编码器的性能,该文对DMM-1算法架构进行了研究,针对其中楔形块评估无数据相关性的特点,提出了一种5级流水线架构的DMM-1编码器硬件电路,以期能够降低一个深度块编码所需的编码周期,并使用VerilogHDL进行实现。实验表明:该架构与Sanchez等人(2017年)的工作相比,以电路门数增加约1568门为代价,可减少至少52.3%的编码周期。

高效视频编码的Merge模式候选决策研究与改进

高效视频编码的Merge模式基于四叉树的图像编码方式,可以将多个相邻且具有相似运动情况的预测单元(PU)块合并成同一个区域并使用相同的运动参数。研究候选PU的合并决策过程,针对Merge模式所带来的高计算复杂度且合并候选过程中常进行多次不必要的判断问题,提出一种低复杂度的候选决策算法。该算法基于时空域候选在不同情形下的分布特征,从改变候选列表选择过程的角度减少候选判断次数从而降低编码复杂度。实验结果表明,与原始算法相比,该算法的编码时间缩短、码率减少,能有效降低编码复杂度。

基于视觉感知的高效视频编码标准帧内量化矩阵优化方法

该文使用一种基于离散余弦变换(DCT)的调制传递函数(MTF)改进高效视频编码标准(HEVC)帧内量化矩阵,并在计算过程中采用一种新的空间频率计算方法。HEVC整数DCT变换是在DCT变换的基础上经过伸缩扩展以及微调后得到的,与DCT变换有所区别,因此针对这种差别进一步优化校正量化矩阵。仿真过程中设计一种基于结构相似性(SSIM)的Bjontegaard比特率差值(BDBR)方法来测试量化矩阵的编码性能,结果表明在相同的视频质量下,该文设计的量化矩阵能进一步降低码率。该方法在编码过程中只需要简单地改变量化矩阵,没有影响编码模型的算法结构,也不会增加编码的复杂度。

基于纹理相似性的高效视频编码帧间预测优化算法

为了提高高效率视频编码(HEVC)的编码效率,该文对帧间预测算法进行优化,提出一种基于纹理相似性的快速深度判决算法。随着视频分辨率的提高,视频序列中的空域冗余也随之增加,HEVC通过增加编码块尺寸来提高预测效率,代价就是编码复杂度的急剧增加。通过对视频序列分析可知,图像中的平滑区域与细节区域在相邻帧中存在很大的相关性。该文利用相邻已编码帧的相邻编码块的深度信息,来快速判决当前待编码块的深度信息。对于平滑区域,快速判决待编码最大编码单元的最大深度,以减少小块编码单元的模式判决;对于细节区域,快速判决待编码最大编码单元的最小深度,以减少大块编码单元的模式判决。实验结果表明,与原始的HEVC算法相比,该文所提算法编码比特率平均增加约0.13%以内,PSNR的平均降幅为0.09 d B,算法运行时间平均减少了约50%。

面向三维高效视频编码的深度图错误隐藏

基于多视点视频序列视点内、视点间存在的相关性,并结合视点间运动矢量共享技术,该文提出一种面向3维高效视频编码中深度序列传输丢包的错误隐藏算法。首先,根据3D高效视频编码(3D-HEVC)的分层B帧预测(HBP)结构和深度图纹理特征,将深度图丢失块分成运动块和静止块;然后,对于受损运动块,使用结合纹理结构的外边界匹配准则来选择相对最优的运动/视差矢量进行基于位移矢量补偿的错误掩盖,而对受损静止块采用参考帧直接拷贝进行快速错误隐藏;最后,使用参考帧拆分重组来获取新的运动/视差补偿块对修复质量较差的重建块进行质量提升。实验结果表明:相较于近年提出的对比算法,该文算法隐藏后的深度帧平均峰值信噪比(PSNR)能提升0.25~2.03 dB,结构相似度测量值(SSIM)能提升0.001~0.006,且修复区域的主观视觉质量与原始深度图更接近。

高效视频编码帧内快速深度决策算法

针对新一代高效视频编码(HEVC)帧内预测中编码单元(CU)的编码深度选择过程中计算复杂度较高的问题,提出了一种基于空域相关性的帧内快速深度决策算法。首先,利用相邻已编码树单元(CTU)的深度通过线性加权得到当前CTU深度估计值;然后,对当前CTU深度估计值设置较为合适的深度双阈值提前终止编码树单元的划分或跳过CTU的某些深度,来缩小当前CTU的深度范围,从而减少不必要的深度计算。实验结果表明:与HM12.0相比,所提算法对比较简单的视频序列编码时间的减少比较明显,在亮度峰值信噪比(Y-PSNR)几乎不变的情况下(平均降低0.02 dB),编码时间平均减少了34.6%。此外,所提算法容易与其他算法进行融合,能进一步降低HEVC的帧内计算复杂度,最终达到实时传送高清视频的目的。

基于视频内容自适应拉格朗日参数选择的HEVC率失真编码优化

传统视频混合编码框架采用率失真优化技术实现最优的率失真压缩性能。本文针对新一代高效视频编码标准HEVC,提出了一种新的视频内容相关的拉格朗日参数自适应优化算法。该算法研究视频时空预测编码的内容复杂度,将时间运动差异复杂度和空间梯度强度引入率失真模型,得到了视频内容复杂度的自适应拉格朗日参数。实验结果表明,与传统的量化参数相关率失真优化方法相比,该算法在没有增加额外计算复杂度的情况下,低延时-P和低延时-B配置环境下分别平均节省了3.6%和3.5%的码率,最高节省7.2%的码率,明显提高了率失真编码性能。

一种基于高效视频编码的选择性混合加密算法

针对传统视频加密方法无法保证兼容性等问题,提出一种基于高效视频编码(HEVC)的选择性混合加密算法。考虑到HEVC的高压缩比、高效加密标准(AES)与三重数据加密标准(DESede)的复杂性,选择HEVC编码器中读入的YUV视频帧数据作为加密对象,Y分量采用128位高级加密标准加密算法,U,V分量采用112位Trible DESede算法加密。实验结果表明,提出的混合加密使视频的峰值信噪比平均下降18 d B,感知加密性良好,可正常播放未解密的视频,兼容性与安全性得以同时保证。

新一代高效视频编码标准中帧内预测快速算法研究

新一代视频压缩编码标准HEVC是目前国际上最先进的视频压缩标准,其压缩性能优于目前国际上的其它视频压缩标准。因此,目前国际上很多大厂商都在开发符合HEVC标准的产品。然而,HEVC标准所具有的很高的计算复杂度是其实用化的瓶颈。对于HEVC标准中的帧内预测部分,其计算复杂度高于其它视频压缩标准的帧内预测部分的2倍以上。为此,国际上提出了不少快速帧内预测算法。对这些算法进行了回顾、分析和仿真,并比较了各典型算法的性能和优缺点。在此基础上,对在某些具体实际应用环境下适宜选用哪个算法进行了分析。同时,对将来这方面的快速算法的发展方向进行了展望。