HEVC快速帧间编码技术研究

发布时间：2017-06-18 16:09

  本文关键词：HEVC快速帧间编码技术研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：高效视频编码(HEVC)是面向超高清视频应用的新一代视频编码标准。为了获得优于现有标准H.264/AVC一倍以上的编码效率,其编码复杂度增加了一个数量级以上,因此,HEVC的快速编码算法对其推广应用具有重要的研究意义。帧间编码技术作为HEVC编码框架的关键技术之一,它的快速算法研究是众多研究学者关心的热点问题。本文对HEVC标准中的帧间PU模式选择和CU四叉树划分技术进行了深入研究,从3个角度对HEVC帧间编码算法做了快速化改进,具体工作如下:(1)对帧间PU模式选择过程中的Merge模式算法做了优化,该算法通过去除Merge模式冗余的候选零矢量和使用运动估计得到的真实运动矢量值GMV值进一步去除对预测单元无效的候选项,减少Merge模式过程中候选参数的遍历次数。实验表明该算法在Low delay(Main)和Random access(Main)的配置方案下,其编码码率BD-Rate分别平均增加约0.7%和0.47%,对Merge模式模块的编码时间节省了60%,但是总体编码节省时间平均仅约8.7%。(2)对帧间PU模式选择过程中的AMVP模式遍历选择进一步优化。在帧间PU模式选择过程中,利用SKIP模式早终止以及当前CU与前一帧对应同位置CU运动特征的相似性,对纹理运动简单的CU块直接跳过帧间PU模式遍历过程中的AMVP模式过程。仿真实验表明该算法在Low delay(Main)和Random access(Main)的配置方案下,其编码码率BD-Rate分别平均增加约1.36%和0.89%,总体编码节省时间平均分别达到约41.5%和43.3%。(3)提出了一种快速CU深度划分算法。在CU进行帧间预测时,该算法将除Inter_N×N之外的7种帧间PU模式分为3类,分别代表当前CU不同的运动复杂程度。通过CU在不同深度下的CBF和MVD值以及其最佳预测模式是否满足对应的帧间PU模式类别三个参数对该CU的纹理运动特征进行预测,减少纹理运动简单CU深度划分的冗余计算。实验结果表明该算法在Low delay(Main)和Random access(Main)的配置方案下,其编码码率BD-Rate分别平均仅增加约0.236%和0.56%,总体编码节省时间分别平均达到了约42.84%和51.52%。论文最后对全文的工作进行了总结,并对后续研究进行了展望。
【关键词】：HEVC Merge模式 AMVP模式 帧间PU模式选择 CU四叉树划分
【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
• Abstract5-8
• 专用术语注释表8-9
• 第一章 绪论9-15
• 1.1 课题研究的背景与意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 HEVC帧间编码技术研究难点12-13
• 1.4 本文的创新点及工作安排13-15
• 第二章 HEVC帧间编码基本理论分析15-26
• 2.1 概述15
• 2.2 HEVC编码框架15-16
• 2.3 HEVC编码结构16-17
• 2.3.1 CTU划分16
• 2.3.2 条(Slice)和片的划分16-17
• 2.3.3 编码单元、预测单元、变换单元17
• 2.4 HEVC帧间预测编码技术17-19
• 2.4.1 运动合并技术17-18
• 2.4.2 运动矢量预测技术18-19
• 2.5 HEVC帧间编码配置方案19-20
• 2.6 率失真代价计算模型20-21
• 2.7 HEVC帧间编码算法介绍21-24
• 2.7.1 基于预测单元的快速帧间编码算法22-23
• 2.7.2 基于编码单元的快速帧间编码算法23-24
• 2.8 本文的算法思想24-25
• 2.9 本章小结25-26
• 第三章 基于Merge模式的快速帧间PU模式选择算法研究26-40
• 3.1 概述26
• 3.2 HEVC标准预测单元模式26-29
• 3.2.1 8 种帧间PU划分方式26-27
• 3.2.2 最佳PU模式遍历计算过程27-28
• 3.2.3 帧间PU模式的计算过程28-29
• 3.3 标准Merge模式算法29-33
• 3.3.1 Merge模式空域参数集选取30-31
• 3.3.2 Merge模式时域参数集选取31-33
• 3.4 Merge模式算法分析33-37
• 3.4.1 帧间PU模式选取Merge模式的概率33-34
• 3.4.2 Merge模式零矢量候选项选分析34-36
• 3.4.3 GMV(Ground-truth MV)与Merge候选MV之间的关系36-37
• 3.5 基于Merge模式的快速帧间PU模式选择算法37-39
• 3.5.1 算法原理37-39
• 3.5.2 算法流程图39
• 3.6 本章小结39-40
• 第四章 基于AMVP模式的快速帧间PU模式选择算法研究40-49
• 4.1 概述40
• 4.2 标准AMVP模式算法40-43
• 4.2.1 AMVP模式计算过程40-41
• 4.2.2 帧间PU模式选择过程中AMVP模式复杂度分析41-43
• 4.3 快速AMVP模式遍历分析43-46
• 4.3.1 最佳模式是AMVP模式的概率分析43-44
• 4.3.2 当前CU与前一帧对应同位置CU信息相关性44-46
• 4.4 基于AMVP模式的快速帧间PU模式选择算法46-48
• 4.4.1 算法原理46-47
• 4.4.2 算法流程图47-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第五章 编码单元深度划分早决策算法研究49-61
• 5.1 概述49
• 5.2 HEVC标准CU深度划分算法49-51
• 5.3 基于帧间PU模式分类的CU深度划分早决策算法51-58
• 5.3.1 视频序列CU深度分布统计分析52-53
• 5.3.2 帧间PU模式与CU大小关系分析53-57
• 5.3.3 CBF和MVD值与CU运动复杂度的关系57-58
• 5.4 CU划分早决策算法58-60
• 5.4.1 CU划分早决策算法原理58-60
• 5.4.2 快速算法流程图60
• 5.5 本章小结60-61
• 第六章 实验结果与分析61-69
• 6.1 实验平台以及评估方法61-62
• 6.1.1 实验平台61-62
• 6.1.2 评估方法62
• 6.2 基于Merge模式的快速帧间PU模式选择算法的仿真实验62-64
• 6.2.1 实验设计62-63
• 6.2.2 实验结果对比63-64
• 6.2.3 实验结果分析64
• 6.3 基于AMVP模式的快速帧间PU模式选择算法的仿真实验64-67
• 6.3.1 实验设计64-65
• 6.3.2 实验结果65-66
• 6.3.3 实验结果分析66-67
• 6.4 编码单元深度早决策算法的仿真实验67-68
• 6.4.1 实验设计67
• 6.4.2 实验结果对比67-68
• 6.4.3 实验分析68
• 6.5 本章小结68-69
• 第七章 总结与展望69-71
• 7.1 总结69-70
• 7.2 展望70-71
• 参考文献71-75
• 附录1攻读硕士学位期间撰写的论文75-76
• 致谢76

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