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AVS2视频编码的语法元素分析及率失真技术中的码率估计算法

发布时间:2017-10-22 09:13

  本文关键词:AVS2视频编码的语法元素分析及率失真技术中的码率估计算法


  更多相关文章: AVS2 视频编码 熵编码 率失真优化 码率估计


【摘要】:在现在社会中,多媒体信息逐渐成为信息传输过程中的主体,其快速发展和日渐提高的用户需求使得视频压缩技术不断的更新和改进。在国外出现了上一代视频编解码标准H.264/AVC和新一代视频编解码标准H.265/HEVC的情况下,我国也大力研发具有自主知识产权的视频编解码标准,相继推出了《信息技术先进音视频编码》(AVS)和《广播电视先进音视频编解码第1部分:视频》(AVS+)。2013年开始,我国开始自主研发新一代的视频编码标准——AVS2,目前正在执行过程之中。AVS2视频编码的语法元素是实现熵编码及解读码流结构的基础。由于AVS2参考代码RD7.0-RD11.0(2014年6月-2015年7月)附带的关于语法元素的文档资料不完备且与实际代码存在很多不一致,论文以RD11.0的实际代码为基础,详细分析了all-intra配置条件下的全部语法元素和码流结构并给出了分析报告,对于研究和改进AVS2视频编码算法具有重要参考价值。论文对AVS2视频编码模式选择中的率失真优化技术进行了研究,发现为了在众多候选模式中通过计算其最小代价来选择出最佳的候选模式过程中需要反复计算码率,而码率的计算必须通过执行熵编码来实现。因熵编码重复调用次数巨大,故耗时很多。论文提出了一种码率近似估计算法来代替最佳预测模式选择过程中的熵编码码率计算。该方法通过统计二值化的待编码符号中的最大概率和最小概率来计算估计码率的近似值而非通过熵编码的实际计算来获得真实的码率。针对多种YUV视频集,在RD11.0编码器上进行的编码试验结果表明,率失真优化选择码率计算的过程时间平均减少69.49%,总的视频编码时间平均减少10.99%,而码率增加不超过1.5%,PSNR与标准代码基本无差别。本文分为4章:第一章:主要介绍了视频编码的研究背景和发展现状,以及国内外的相关研究现状与比较,针对提高了压缩效率但却大幅度提高了编码时间复杂度这一问题,对本文的研究方向的阐述。第二章:介绍了AVS2视频编码的编码框架,帧内帧间预测技术、变换量化、熵编码技术,并对率失真优化技术做了阐述。第三章:对AVS2中的码率结构和其语法元素做了分析。第四章:针对模式选择中的率失真优化技术,给出了码率估计替代熵编码计算码率的算法,并给出了实验结果及分析。
【关键词】:AVS2 视频编码 熵编码 率失真优化 码率估计
【学位授予单位】:西南交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN919.81
【目录】:
  • 摘要6-7
  • abstract7-11
  • 第一章 绪论11-15
  • 1.1 研究背景和意义11-12
  • 1.2 视频标准的国内外研究现状12-14
  • 1.3 论文主要工作和内容安排14-15
  • 第二章 《信息技术先进音视频编码》系列标准简介15-26
  • 2.1 视频编解码主要技术15-19
  • 2.1.1 帧内预测15
  • 2.1.2 变换量化15-16
  • 2.1.3 熵编码基本原理16-19
  • 2.2 AVS简介19-20
  • 2.3 AVS2的基本概念及编码框架20
  • 2.3.1 AVS2的基本概念20
  • 2.3.2 AVS2的编码框架20
  • 2.4 AVS2率失真优化技术20-25
  • 2.5 小结25-26
  • 第三章 AVS2标准中的语法元素分析26-35
  • 3.1 AVS2的码流结构分析26-30
  • 3.2 AVS2码流中的各层次的语法元素信息分析30-34
  • 3.2.1 序列头中待记录的语法信息30-31
  • 3.2.2 帧头待记录的语法信息31
  • 3.2.3 条带&最大编码块头待记录的语法信息31-33
  • 3.2.4 系数块待记录的语法信息33-34
  • 3.3 本章小结34-35
  • 第四章 AVS2模式选择中变换系数码率估计算法35-50
  • 4.1 AVS2中熵编码的实现方案35-37
  • 4.1.1 语法元素二值化36
  • 4.1.2 上下文模型的初始化及更新36
  • 4.1.3 算术编码36-37
  • 4.2 一种新的码率近似估计的模型37-40
  • 4.2.1 AVS2中熵编码码流输出原理37-38
  • 4.2.2 码率近似估计的模型38-40
  • 4.3 针对AVS2中变换量化系数的码率近似估计算法40-43
  • 4.3.1 变换块信息的码率估计40-42
  • 4.3.2 系数群内信息的码率估计42-43
  • 4.4 基于RD 11.0的算法实现及其分析43-49
  • 4.5 本章小结49-50
  • 总结与展望50-51
  • 致谢51-52
  • 参考文献52-56
  • 攻读硕士期间发表的论文及科研成果56-57
  • 附录57-59

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本文编号:1077695

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