基于四叉树结构的HEVC快速帧内算法研究

发布时间：2017-05-13 14:09

  本文关键词：基于四叉树结构的HEVC快速帧内算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来新一代高效视频编码(HEVC)的快速算法受到越来越多的关注。为了获得更高的编码效率,HEVC在帧内和帧间编码时采用了多种新技术,如新的编码模式,灵活的编码结构等。这些技术的运用使HEVC获得比与之前的H.264视频编码标准更高压缩率,但也大大增加了它的编码运算量,影响编码的速率,给推广应用带来了巨大的挑战。因而HEVC的快速算法具有重要的应用价值,并且引起人们的关注。通常快速算法需要在编码质量和编码效率损失有限的前提下提高编码速率,主要包括帧内快速算法和帧间快速算法。本文针对以上问题,研究了基于HEVC的帧内快速算法。主要内容和创新点如下:(1)研究了HEVC帧内编码的编码单元(CU)划分,提出了基于CU纹理特征和深度关系的提前终止算法。HEVC的编码单元的划分采用了灵活的四叉树结构,在划分过程中需要对深度为0到深度为3的编码单元自上而下计算其率失真代价,从而决定编码单元的最终划分结构,大大增加计算复杂度。针对该问题,本文从两个方面研究了通过提前终止编码单元的划分减少编码复杂度的方法。一种是设定参数表征编码单元的纹理特征,设定阈值实现编码单元的提前终止划分;另一种是基于当前编码单元的深度与周围编码单元的深度的关系分析,实现编码单元划分的提前终止。(2)研究了帧内预测单元(PU)的快速模式决策。在HEVC帧内编码的PU模式选择过程中,需先对35种帧内预测模式进行哈达玛运算,粗选择出候选模式集,再根据相邻的编码单元得到最可能模式(MPM)加入到候选模式,最后对候选模式计算率失真代价值,选出率失真代价值最小的为最佳帧内预测模式。针对高复杂度的模式选择过程,本文提出减少粗选择的预测模式个数来减少计算复杂度,在jiang的基于像素梯度的快速模式选择算法基础上进行了改进,通过统计每个2×2子块的边缘方向得到当前预测单元的边缘方向,从而减少候选模式个数。(3)基于以上研究,本文进一步分析了帧内编码中编码单元的划分过程和模式选择过程的关系,综合了编码单元的划分过程和预测单元的模式选择过程的研究,提出融合快速PU模式与CU深度关系或基于CU纹理特征的两种HEVC的帧内编码快速算法。论文给出了详细的实验方法和结果分析,实验结果表明,本文提出的快速算法在对编码质量影响较小的前提下,可有效提高帧内编码的速率,从而验证了上述工作的正确性。最后本文总结了全文的工作,并展望了本课题的进一步工作方向。
【关键词】：HEVC 帧内编码 快速算法 CU划分 模式选择
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 摘要4-5
• abstract5-9
• 专用术语注释表9-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 课题研究背景与意义10-13
• 1.2 国内外研究现状13-14
• 1.3 本文的主要工作与结构安排14-17
• 第二章 HEVC编码的关键技术17-32
• 2.1 概述17
• 2.2 HEVC标准简介17
• 2.3 HEVC的编码框架17-19
• 2.4 HEVC的图像分块关键技术分析19-23
• 2.4.1 编码树单元（CTU）、编码单元（CU）、预测单元（PU）、变换单元（TU）19-22
• 2.4.2 CU、PU、TU的关系22
• 2.4.3 图像分块复杂度分析22-23
• 2.5 HEVC的帧内预测技术分析23-25
• 2.5.1 方向帧内预测23-24
• 2.5.2 平面预测模式24-25
• 2.6 HEVC编码性能分析25-26
• 2.7 复杂度不同的配置方案26-28
• 2.8 JCT-VC经典提案分析28-31
• 2.9 本文研究的问题和思路31
• 2.10本章小结31-32
• 第三章 CU划分的提前终止研究32-47
• 3.1 概述32
• 3.2 HEVC中LCU编码深度选择过程32-33
• 3.3 代价函数33-36
• 3.4 基于CU纹理特性的提前终止划分研究36-43
• 3.4.1 CU纹理特征表示和SD统计直方图36-39
• 3.4.2 阈值对编码后图像质量、码率和编码时间的影响39-41
• 3.4.3 基于纹理特征的提前终止方法描述与流程图41-43
• 3.5 基于CU深度关系的提前终止研究43-46
• 3.5.1 CU深度表示43-45
• 3.5.2 基于深度关联的提前终止方法描述与流程图45-46
• 3.6 本章小结46-47
• 第四章 PU帧内模式选择的研究47-57
• 4.1 概述47
• 4.2 HEVC中PU预测模式选择47-49
• 4.3 经典PU梯度jiang算法介绍49-51
• 4.3.1 Sobel算子49-51
• 4.3.2 梯度边缘直方图51
• 4.4 基于PU模式快速选择的研究51-55
• 4.4.1 边界方向和边界强度52-53
• 4.4.2 统计直方图53-54
• 4.4.3 PU模式快速选择流程图54-55
• 4.5 PU模式选择的方法性能总结55
• 4.6 本章小结55-57
• 第五章 HEVC帧内编码快速算法57-61
• 5.1 概述57
• 5.2 HEVC帧内预测快速算法的总体框图57-58
• 5.3 基于CU深度关系的PU模式快速选择算法58-59
• 5.3.1 算法流程图58-59
• 5.3.2 算法描述59
• 5.4 基于CU纹理特性的PU模式快速选择算法59-60
• 5.4.1 算法流程图59-60
• 5.4.2 算法描述60
• 5.5 本章小结60-61
• 第六章 实验结果与分析61-78
• 6.1 实验平台及快速算法效果评估61-63
• 6.1.1 实验平台及官方测试序列61-62
• 6.1.2 快速算法效果评估62-63
• 6.2 基于纹理特征的CU划分早终止实验分析63-67
• 6.2.1 实验设计63
• 6.2.2 实验结果对比63-66
• 6.2.3 实验分析66-67
• 6.3 PU模式快速决策方法实验分析67-70
• 6.3.1 实验设计67
• 6.3.2 实验结果对比67-70
• 6.3.3 实验分析70
• 6.4 基于CU纹理特征的PU模式快速选择算法70-73
• 6.4.1 实验设计70-71
• 6.4.2 实验结果对比71-73
• 6.4.3 实验分析73
• 6.5 基于CU深度关系的PU模式快速选择算法73-76
• 6.5.1 实验设计73-74
• 6.5.2 实验结果对比74-76
• 6.5.3 实验分析76
• 6.6 本章小结76-78
• 第七章 总结与展望78-80
• 7.1 总结78-79
• 7.2 展望79-80
• 参考文献80-84
• 附录1攻读硕士学位期间撰写的论文84-85
• 附录2攻读硕士学位期间申请的专利85-86
• 致谢86

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