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%。

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。

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%。

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。

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。

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。

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。

基于纹理特性与空域相关的高效视频编码帧内分级快速算法

为了降低高效视频编码(HEVC)标准的编码复杂度,提出一种基于纹理特性与空域相关性的帧内分级快速算法。首先,采用最大编码单元(LCU)级的快速算法,通过利用相邻LCU的编码深度值加权预测得到当前LCU的预测深度,并利用块标准差和自适应阈值策略确定当前LCU的纹理复杂度,将当前LCU的预测深度和纹理复杂度相结合来预测当前LCU的最有可能深度范围(MPDR);其次,采用编码单元(CU)级的深度判决快速算法(CUDD-FA),将基于边缘图的CU深度预判策略和基于率失真(RD)代价相关性的CU提前中止策略相结合,实现了CU级深度的提前确定,进一步降低了帧内编码复杂度。与原始HEVC算法相比,所提算法在全I帧编码模式下编码时间平均减少41.81%,BD-rate(Bjφntegaard Delta bit rate)仅上升0.74%,BDPSNR(Bjφntegaard Delta Peak Signal-to-Noise Rate)仅降低0.038 d B;与代表性文献算法相比,所提算法在编码时间节省更多的情况下率失真性能更好。实验结果表明,在率失真性能损失可以忽略不计的前提下,所提算法能有效降低HEVC帧内编码复杂度,特别是高分辨率视频序列,有利于HEVC的实时视频应用。

基于纹理方向的高效视频编码鲁棒视频水印

针对现有基于高效视频编码的视频水印算法鲁棒性不足的问题,提出一种基于纹理方向的鲁棒视频水印算法。算法根据水印值将帧内角度预测模式分为水平方向和垂直方向两组,计算N×N分割编码时每个预测单元的纹理方向。当纹理方向与水印所表示的方向一致时,将当前预测单元的33种角度预测模式截断为水平方向或者垂直方向的预测模式,随后根据率失真代价函数决策出最优的预测模式,并判断水印是否嵌入。记录最终水印嵌入位置作为密钥,用于解码端提取。实验结果表明,该算法具有较小的码率增长和视频失真,在历经噪声、滤波和重编码等攻击后能保持较低的误码率(BER),说明该方案能用于视频版权保护。

一种高效视频编码插值滤波VLSI架构设计

最新视频编码标准高效视频编码(HEVC)将8抽头内插值滤波器应用于分数像素运动估计中。相比H.264/AVC标准中使用的6抽头内插值滤波器,虽然提高了精确度,但增大了超大规模集成电路(VLSI)实现的面积。为此,设计一个内插值滤波器VLSI架构。为便于VLSI实现,提出一种快速内插值滤波算法,并在此基础上,构造可重构配置和单元块复用的内插值滤波器VLSI架构,以降低硬件的实现面积。实验结果表明,与未优化的VLSI架构相比,该架构能降低实现面积和提高工作频率,节省大量的存储RAM,可支持4∶2∶0格式的3 840×2 160视频序列的实时处理。

高吞吐率的高效视频编码熵编码并行硬件架构设计

针对超高清视频编码的实时性需求以及高效视频编码熵编码系统中存在的数据吞吐率瓶颈,提出了一种基于波前并行处理(WPP)技术的硬件架构,在提高编码并行度的同时保留了行与行的依赖性,提升了编码系统的数据吞吐率与压缩效率。该架构可以进行三线程编码树单元同步编码,提高了近3倍的编码并行性;采用同步更新单元保证线程之间概率模型的同步更新;单线程内的概率模型支持多个二元的符号的并行更新;初始化单元支持对多种模式下编码单元的概率初始化;支持在线模式和离线模式,可以更好地平衡熵编码与其他模块的吞吐差异。本设计实现的熵编码器单周期处理的平均数据量为5b,在SMIC 55nm工艺下,其综合频率达到300MHz,吞吐率为1 512Mb/s,与参考设计相比,数据吞吐率提升了89%。本设计提出的熵编码器性能满足超高清视频的实时编码需求。

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

文章首先从高效视频编码的产生和发展角度出发,对当前存在于HEVC框架之下的主要不足之处加以分析,并且给出了对应的优化意见,指出帧内预测是可以切实对HEVC实现改善的重要途径。

高效视频编码关键技术浅议

文章从高效视频编码技术的发展开始不断深入,对于低复杂度情况下的编码选择做出简要说明。

高效视频编码中帧内码率控制改进算法

针对失真漂移现象造成码率拉格朗日因子(R-λ)模型编码效率低的问题,提出一种考虑区域间失真关联性的高效视频编码(HEVC)帧内码率控制改进算法。首先根据帧内预测编码原理,对编码区域间的失真关联性进行分析,得到漂移的失真、当前失真与总失真之间的关系;然后利用编码像素值、参考像素值和参考像素重构值,准确地预测出漂移的失真值;最后结合传统的R-λ模型,获取基于失真漂移的拉格朗日因子λ,继而建立更准确的R-λ模型。实验结果表明,与原始的帧内码率控制算法相比,在相同的码率下所提算法可将编码码率平均降低1.7%,重构视频的峰值信噪比平均提高0.1 dB,证明所提算法的编码效率得到提升,且编码时间增幅非常小。

基于Hough变换的高效视频编码标准帧内预测模式选择快速算法

针对高效视频编码标准(HEVC)中帧内预测模式选择计算复杂度极高的问题,提出一种基于Hough变换的HEVC帧内预测模式选择快速算法,该算法可以减少对35种预测模式的遍历次数。首先,在对预测模式进行粗选(RMD)过程之前对各尺寸预测单元(PU)进行边缘检测与Hough变换;其次,采用直方图对检测出来的直线段方向角正切值进行统计分析;最后,从35种模式中选择出RMD和率失真优化(RDO)过程中较适用的候选模式集,并在VS 2008运行环境下用C++和Open CV开发应用程序。实验结果表明,所提算法在编码性能稍微有影响的情况下(码率平均升高1.02%,峰值信噪比平均下降0.035 d B),编码时间平均减少了23%。所提算法增强了编码器的实时性,适合高分辨率、大尺寸视频应用。