基于复杂度和空域相关性的虚拟现实视频CU划分快速算法

在等距柱状投影格式下,虚拟现实360度视频的两极区域会造成过度拉伸,引入大量冗余数据,影响编码速度.论文分析了等距柱状投影下虚拟现实360度视频图像特点,设计了一种度量编码树单元复杂度的新指标,利用复杂度指标和视频空域相关性预测编码树单元深度,跳过不必要的遍历范围,实现编码单元的快速划分.实验结果表明,与最新的HM16.20参考模型相比,所提出的算法可以减少37.25%的编码时间,而BD-rate仅增加0.74%,视频图像质量几乎没有损失.

基于经验变差函数的360度视频CU划分快速算法

随着虚拟现实技术的发展,360度视频越来越受欢迎。这些视频在使用标准编码器进行编码之前,要先将其转换为2D图像平面格式。为了提高编码效率,专家们提出了新一代视频编码标准H.266/VVC(Versatile Video Coding),然而,VVC分区模式的多样性导致编码360度高分辨率视频耗时过长。针对上述问题,设计一种CU划分早期决策算法。通过对ERP(Equirectangular projection)视频的统计实验,发现这类视频采用水平分区的概率大于垂直分区。利用经验变差函数设计算法衡量纹理方向差异度,再根据编码单元水平与垂直2个方向的差异程度选择不同的分区。实验结果表明:在全帧内模式下,与VVC测试模型VTM4.0相比,该算法节省了35.42%的编码时间,BD-rate仅增加0.70%。

基于朴素贝叶斯分类的DVC-HEVC快速转码

分布式视频编码(DVC)与传统视频编码之间的转码为移动终端设备之间的低功耗视频通信提供了一种有效的实现思路。以DVC与HEVC转码为研究对象,利用DVC解码端信息,针对高效视频编码(HEVC)中复杂度极高的编码单元(CU)划分过程进行复杂度优化研究。在DVC解码端提取与CU划分相关的纹理复杂度、运动矢量及预测残差3种特征信息;在HEVC编码端基于朴素贝叶斯原理建立CU快速划分模型,模型生成后便可以通过输入特征信息对当前CU划分进行快速决策,避免大量率失真(RD)代价计算过程。实验结果表明,本方案在编码比特率略有上升的情况下大幅缩短了HEVC编码时间,平均下降幅度达到58.26%,且几乎不影响视频质量。