高效视频编码的低复杂度编码方法研究

发布时间：2018-06-07 18:06

本文选题：高效视频编码 + 快速算法　；参考：《宁波大学》2017年硕士论文

【摘要】：随着互联网技术和相关多媒体技术的快速发展,特别是高清、超高清和自由视点视频技术的兴起,人们对视频的观看质量和体验要求也越来越高。传统的视频编码标准,比如MPEG-4和H.264/AVC(Advanced Video Coding)已经不能达到人们对高清视频编码的要求。为了解决这个问题,视频编码联合专家组提出了高效的视频编码标准H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding),并把它确定为新一代国际视频编码标准。HEVC在H.264的基础上引入了大量新的编码技术,压缩效率比H.264提高将近一倍。但与此同时,HEVC的编码复杂度也成倍增长。为了使HEVC标准能够尽快实用化和产业化,学术界提出了众多降低HEVC编码复杂度的方案。本文主要是针对高清视频编码计算复杂度高的问题,从三个方面展开研究,提出了HEVC快速编码方案和编码复杂度控制方案,主要包括:(1)提出了一种基于纹理特性与空域相关性的帧内快速编码方案。由于现有的帧内快速编码方案仅仅是利用视频图像的时空域相关性、纹理特性或统计特性中的部分特性进行快速编码,本文综合利用了视频图像的空域相关性、纹理特性及其统计特性,提出了帧内分级快速编码算法。实验结果表明,该算法与原始平台相比,在率失真性能损失很小的情况下,帧内编码复杂度降低了41.81%,有利于高清视频编码的实时应用。(2)提出了一种基于运动特征和四叉树模型的帧间快速编码方案。在HEVC视频编码过程中,复杂度最高的是帧间预测及其运动估计过程,因此本文针对帧间预测复杂度高的问题,分别从帧间编码单元(Coding Unit,CU)分割和模式选取两个角度来降低帧间编码的计算复杂度。由于现有的帧间快速编码方案主要是利用视频图像的纹理信息、运动信息、CU分割和模式的时空域相关性以及统计信息进行快速编码,并没有考虑不同CU层级的运动静止信息。本文充分利用了不同CU层级的运动静止信息和纹理信息,提出了一种高效的帧间快速编码算法。实验结果表明,该算法与原始平台相比,在BD-rate仅上升1.6%的情况下,编码时间节省了47.5%,有效降低了帧间编码的复杂度。(3)提出了一种面向功率受限设备的HEVC编码复杂度控制算法。通过对HEVC帧内预测编码和帧间预测编码的研究可知,在HEVC快速编码过程中存在率失真性能和编码质量之间权衡的问题。HEVC编码复杂度控制的目的是在率失真性能损失可以接受的情况下,实现编码复杂度的调控和分级,从而满足不同HEVC应用的复杂度要求。为了实现对HEVC编码复杂度进行精确地控制,本文算法探索了编码结构的统计特征和最大编码单元的最大编码深度与编码复杂度之间的关系,实现了从图片组层、帧层和最大编码单元层对HEVC的编码复杂度精确的控制。实验结果表明,在Low delay P-Main配置下,本文算法能够在率失真性能下降可接受的情况下实现目标编码复杂度高达60%,并且保持较高的控制精度。
[Abstract]:With the rapid development of Internet technology and related multimedia technology , especially high - definition , ultra - high definition and free - view video technology , it is becoming more and more important to improve the quality and experience of video coding . ( 3 ) A HEVC coding complexity control algorithm for power - limited equipment is proposed .
【学位授予单位】：宁波大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TN919.81

【参考文献】