基于改进KNN算法的AVS到H.264快速转码方法

发布时间：2017-09-08 07:00

  本文关键词：基于改进KNN算法的AVS到H.264快速转码方法

  更多相关文章： 转码 H.264 AVS KNN 快速算法

【摘要】：随着现代通信技术的发展,多媒体视频业务已经成为通信领域的热点,不同的视频编码标准应运而生,包括MPEG-2、MPEG-4、AVS、H.264等。为去除时域和空域冗余,这些视频编码标准都采用了变换、量化、熵编码、运动估计和运动补偿等技术,但各自在细节上存在差别。其中H.264编码技术以优异的压缩性能在数字电视广播、视频实时通信、网络视频流媒体传递等各个领域有着广泛的应用。AVS是我国自主研发的视频编码标准,具有自主的知识产权,其编码效率与H.264相当,且编码技术实现复杂度低,在高清晰数字电视等领域具有广泛的应用前景。在视频通信中不同的终端所采用的标准也不尽相同,因此在不同的编码方式间进行转码有着广泛的需求。H.264与AVS之间的转码具有现实意义,本文主要讨论了从AVS到H.264的高效转码方法。本文对AVS与H.264的编码技术进行了介绍,对其中的关键技术进行了分析,并对比了H.264与AVS技术实现上的异同。文中在细致地对H.264与AVS标准的帧内和帧间预测原理进行分析后,提出了AVS到H.264的转码框架。为进一步提高转码性能降低转码复杂度,本文提出了一种基于改进KNN算法的AVS到H.264快速转码方法。该方法充分利用了AVS码流中的信息,通过改进的KNN算法建立了AVS解码信息和H.264转码模式之间的映射模型,最终根据AVS中运动矢量信息的差异自适应确定H.264可能的分块模式,实现快速模式选择。大量的实验结果表明,该算法在保证转码重构视频质量的前提下大幅降低了转码复杂度。
【关键词】：转码 H.264 AVS KNN 快速算法
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-5
• 英语缩略语表5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 本文研究背景9-10
• 1.2 转码研究的各个领域10-12
• 1.2.1 比特率转换10
• 1.2.2 分辨率转换10-11
• 1.2.3 异构转码11-12
• 1.3 视频压缩编码原理简介12-15
• 1.3.1 预测编码12
• 1.3.2 变换编码12-14
• 1.3.3 统计编码14
• 1.3.4 算术编码14-15
• 1.4 主要研究内容与章节安排15-16
• 1.4.1 主要研究内容15
• 1.4.2 论文结构安排15-16
• 第二章 H.264与AVS编码框架简介16-32
• 2.1 H.264技术标准16-24
• 2.1.1 帧内模式预测18-19
• 2.1.2 运动估计与运动补偿19-23
• 2.1.3 宏块分割模式23
• 2.1.4 整数变换23-24
• 2.1.5 去除方块效应滤波器24
• 2.1.6 熵编码24
• 2.2 AVS编码标准简介24-30
• 2.2.1 变换和量化25
• 2.2.2 帧内模式预测25-28
• 2.2.3 帧间模式预测28-29
• 2.2.4 AVS宏块分割模式29-30
• 2.3 H.264与AVS差异性对比30-32
• 第三章 AVS到H.264转码器框架设计32-42
• 3.1 AVS到H.264视频转码结构的研究与设计32-33
• 3.1.1 转码器设计标准32
• 3.1.2 转码器关键部分分析32-33
• 3.2 视频转码器的经典结构33-36
• 3.2.1 像素域级联转码器33-34
• 3.2.2 变换域转码器结构34-35
• 3.2.3 改善的像素域转码器结构35-36
• 3.3 转码器关键算法分析36-42
• 3.3.1 帧内模式预测分析36-38
• 3.3.2 AVS到H.264帧间模式转码宏块模式映射38-42
• 第四章 KNN算法及其在本文中的应用42-56
• 4.1 运动估计算法与块匹配42-45
• 4.1.1 全搜索算法42-43
• 4.1.2 二维对数搜索法43-44
• 4.1.3 块匹配准则44-45
• 4.2 数据分类法及KNN算法简介45-48
• 4.2.1 数据分类通用算法45-46
• 4.2.2 K近邻方法（KNN）46-48
• 4.3 KNN算法在宏块编码中的应用48-56
• 4.3.1 AVS与H.264中宏块模式的分类48-49
• 4.3.2 率失真优化49-51
• 4.3.3 基于改进KNN算法的快速转码方法51-53
• 4.3.4 实验结果与分析53-56
• 第五章 总结56-58
• 参考文献58-61
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文61-62
• 致谢62-64

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本文编号：812544