HEVC视频编码率失真优化量化算法研究

发布时间：2020-03-31 01:17

【摘要】：随着视频编码技术的不断发展,最新一代视频编码标准HEVC应运而生。得益于新编码工具和自身具有的特色核心技术,HEVC在编码性能上有了很大提升。对于其中的量化算法模块,它是视频编码中产生失真的根本原因,同时影响着视频的质量和码率。通常情况下,视频编码中的量化器都会以零点为中心进行拓展,这也就是常说的“量化死区”(Dead-zone),最常使用的就是基于死区的硬判决量化算法(Hard Decision Quantization,HDQ),基于无记忆信源假设,其量化结果只与量化步长、信号强弱有关。相较而言,基于率失真优化技术的软判决量化(Soft Decision Quantization,SDQ)考虑率失真编码代价及系数间的相互影响,通过维特比算法或路径动态规划的方法实现了系数级的量化控制和优化。然而,极高的复杂度导致SDQ在硬件实现上面临巨大挑战。视频编码中,DCT系数的分布模型是率失真优化的理论模型基础。但实际样本系数分布中常常出现拖尾现象,无法用主流的指数衰减函数进行准确拟合。本文致力于对死区硬判决量化算法进行优化,采用一种分段截断的DCT分布模型——TCM(Transparent Composite Model,TCM)模型来权衡系数的主体分布和尾部区域。研究发现,样本落入主体和尾部的概率对块中不同频率分量系数的模型分布参数有较大影响。因此,将模型中的概率因子、分布参数作为自适应死区偏移量的重要建模参数,离线构建一种基于TCM模型的自适应死区HDQ算法。与固定偏移量的HDQ相比,本文算法峰值信噪比有0.08017dB性能提升,平均节省2.9419%码率,更好的逼近SDQ的率失真性能。在自适应HDQ算法的研究基础上,本文进一步考虑HVS(Human Visual System,HVS)感知特性,利用人眼对图像中的高频细节不敏感的特性。在Bayes二类判决和最小误判概率约束条件下,模拟感知SDQ算法机理,对变换块中不同位置、不同Qp下的高低频分量采用不同的量化步长,构建基于内容自适应的感知量化矩阵模型,并采用结构相似度(Structural Similarity)的方法对图像主观质量进行评价。实验结果表明,相比于传统的HDQ算法,本文算法能达到平均5.048%的码率节省,其中WVGA和WQVGA格式平均达到10.65%的码率节省,更好的提升了图像的主观质量性能。
【图文】：

图 2.1 H.265/HEVC 视频编码标准框架混合编码框架视频编码的流程由变换、量化、熵编码、帧内预测、预测以及环路滤波等模块[4]构成。如图 2.1 所示，，在 HEVC 视频编码程中，首先，原始视频图像在进入编码器后被划分成互不重叠的编码

图 2.2 预测差分原理框图经过预测差分编码后，得到预测残差值进行离散余弦变换，并进入量化模块得到量化后的 DCT 系数。最后对量化后的 DCT 系数进行熵编码，得到视频的压缩码流。
【学位授予单位】：中国计量大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN919.81

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本文编号：2608347