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AVS2帧间预测技术及快速算法研究

发布时间:2017-05-07 15:09

  本文关键词:AVS2帧间预测技术及快速算法研究,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:随着高清、超高清的视频应用越来越广泛,H.264/AVS标准已难于满足应用的要求,需要更高压缩效率的视频编码标准。为此,MPEG/VCEG制定了HEVC视频编码标准,AVS工作组于2011年底开始制定新一代视频编码标准AVS2。为了提高编码效率,AVS2采用了多种技术,包括大块四叉树编码结构、更灵活的预测块划分模式、更多的帧内预测模式、更多的帧间预测模式、更灵活的参考图像配置技术和样本偏移补偿滤波技术等。新技术在提高编码效率的同时,也显著增加了编码复杂度。为此,研究AVS2的快速编码技术,尤其是最耗时的帧间预测技术显得非常迫切。本文主要研究AVS2中帧间预测的帧间预测模式选择和参考图像技术,其中参考图像技术又包括两部分内容:参考图像管理和参考图像选择优化。针对AVS2的更多帧间预测模式带来的编码复杂度增加问题,提出了基于纹理特征的快速帧间预测模式划分判决方法。通过分析编码单元的纹理特征与最佳预测模式的相关性,在编码一个编码单元前先分析其纹理特征,确定预测单元是水平对称划分还是垂直对称划分,然后通过划分方向进一步分析该方向上的两个非对称划分,确定是否进行其中一个非对称的划分。实验结果显示,通过分析纹理特征,缩小需要尝试的预测单元划分方式的数量,可使编码时间平均缩短约37%。针对AVS2使用可作为参考图像的B图像,使图像重排序及解码图像缓冲区管理更加复杂的问题,本文提出了一种利用输出延迟管理解码图像缓冲区、实现图像重排序的方法。针对多参考图像技术带来的运动估计复杂度大幅度增加问题,本文提出了一种基于编码单元层次之间的参考图像相关性和相邻预测单元的参考图像相关性的参考图像快速选择算法,通过分析上下层编码单元内预测单元的最佳参考图像的相关性,利用下层四个子编码单元尝试编码后获得的最佳参考图像集以及相邻预测单元的最佳参考图像作为当前编码单元内各预测单元的候选参考图像,从而减小了候选参考图像数目,降低了编码复杂度。实验结果显示,该方法在保证编码效率的前提下,可使编码时间平均缩短约39%。
【关键词】:纹理特征 模式划分 输出延迟 层次 多参考图像
【学位授予单位】:上海大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TN919.81
【目录】:
  • 摘要6-8
  • ABSTRACT8-12
  • 第一章 绪论12-18
  • 1.1 引言12-13
  • 1.2 课题研究目的和意义13-14
  • 1.3 国内外研究概况14-17
  • 1.4 论文的主要研究内容17-18
  • 第二章AVS2 视频编码标准关键技术分析18-29
  • 2.1 AVS2 编码框架18-19
  • 2.2 AVS2 的编码块结构19-23
  • 2.2.1 编码单元19-21
  • 2.2.2 预测单元21
  • 2.2.3 变换单元21-22
  • 2.2.4 几种单元的关系22-23
  • 2.3 AVS2 关键技术23-28
  • 2.3.1 帧内预测编码23-24
  • 2.3.2 帧间预测编码24-26
  • 2.3.3 变换26
  • 2.3.4 环路滤波26-28
  • 2.3.5 熵编码28
  • 2.4 本章小结28-29
  • 第三章 基于纹理特征的帧间预测模式选择算法29-47
  • 3.1 引言29
  • 3.2 帧间预测模式选择原理29-30
  • 3.3 帧间预测模式选择相关研究及实验统计分析30-36
  • 3.3.1 帧间预测模式选择相关研究30-32
  • 3.3.2 帧间预测模式选择实验统计分析32-36
  • 3.4 基于纹理特征的快速帧间预测模式划分判决算法36-41
  • 3.4.1 CU的纹理特征分析及算法描述36-39
  • 3.4.2 总体算法流程39-41
  • 3.5 实验结果及分析41-45
  • 3.6 本章小结45-47
  • 第四章AVS2 的多参考图像技术研究47-63
  • 4.1 引言47
  • 4.2 视频编码的多参考图像技术47-48
  • 4.3 AVS2 的参考图像管理技术48-54
  • 4.3.1 参考图像管理技术介绍48-51
  • 4.3.2 一种利用输出延迟管理解码图像缓冲区的方法51-54
  • 4.4 AVS2 的多参考图像选择算法54-59
  • 4.4.1 多参考图像选择相关研究54-55
  • 4.4.2 上下层CU深度之间的参考图像相关性实验分析55-56
  • 4.4.3 基于CU层次和相邻PU的多参考图像选择算法56-58
  • 4.4.4 算法流程58-59
  • 4.5 实验结果及分析59-62
  • 4.6 本章小结62-63
  • 第五章 结论与展望63-65
  • 5.1 总结63
  • 5.2 展望63-65
  • 参考文献65-70
  • 作者在攻读硕士学位期间公开发表的论文及科研成果70-71
  • 致谢71

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