HEVC屏幕内容编码快速算法研究

发布时间：2020-07-10 21:19

【摘要】：随着视频会议、无线演示以及远程教育等应用场景不断涌现,由计算机生成的屏幕内容正越来越多地出现在人们的日常生活中。相比于传统摄像头捕捉的自然内容,屏幕内容具有明显的特征,如含有较多的图形文本,具有尖锐轮廓,以及颜色数量有限等。作为新一代的视频编码标准,HEVC对自然内容有着良好的压缩效果,但在压缩屏幕内容时会产生较大的数据量。为了解决这一问题,基于HEVC标准的屏幕内容编码应运而生。在屏幕内容编码中,新加入了帧内块复制以及调色板模式等新型编码工具,使得对屏幕内容的编码效率得到了提升。但新工具的引入增大了编码器的计算复杂度,导致编码时间进一步增长,不利于屏幕内容编码在低时延场合下的应用。因此,如何降低屏幕内容编码器的复杂度一直是研究的热点。为了降低屏幕内容编码的计算复杂度,本文提出了一种屏幕内容编码帧间模式快速选择算法。首先,本文利用当前帧与前一已编码帧同一位置像素点亮度值的差值对静止区域进行检测,提前判断出Skip模式,跳过其他模式;接着,根据屏幕内容多包含水平及竖直边缘的特点,利用编码单元(CU)的水平及竖直活动性确定相应的预测单元(PU)划分模式,减少帧间预测时需要遍历的PU个数;最后通过相邻编码块的CU深度信息,对当前CU块的深度进行预测,跳过不必要的深度遍历。实验结果表明,与原始算法相比,在随机接入与低延时两种模式下,本文所提算法分别节省了43.56%和49.09%的编码时间,码率分别上升了3.06%和3.43%,同时视频质量基本不变。在屏幕内容编码帧内模式快速选择算法中,本文首先对屏幕内容及自然内容中像素点的亮度值作了统计,根据两种不同内容在统计特征上的明显区别,对两种内容做出了区分;针对自然内容,在跳过帧内块复制以及调色板模式的同时,利用相邻CU的最佳模式信息对当前CU的预测模式进行判断;针对屏幕内容,本文在跳过RMD过程的同时,针对不同类型的背景区域选择不同的预测模式,减少了进行完整率失真优化过程的模式数量,从而实现对屏幕内容的快速编码。实验结果表明,与原始算法相比,本文所提算法在码率上升2.08%以及峰值信噪比降低0.19dB的同时,节省了37.57%的编码时间。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TN919.81
【图文】：

序列,序列,帧内预测,遍历

3.2 SCC 帧间预测 Skip 模式快速判断屏幕内容序列往往存在着大量静止和运动缓慢的区域，如图 3.3 中红色框所示。对于每一个 CU 块，SCC 编码器都会进行帧间和帧内预测。帧间预测需遍历Skip 模式以及 PU 的 8 种不同划分模式，帧内预测除需遍历 35 种传统帧内预测模式外，还需遍历新加入的 IntraBC 以及 Palette 模式。若能提前判断出静止以及运动缓慢的区域，只对其遍历 Skip 模式，则可以提前对编码过程进行终止，减少编码器的计算量，达到缩短编码时长的目的。由于某区域像素点亮度值的变化情况可以反映该区域运动的剧烈程度，像素点亮度值变化越大，表明该区域运动越剧烈，反之该区域运动缓慢或为静止区域。本章通过像素间亮度值的变化提前判断出 Skip模式，具体步骤如下：

序列,屏幕,内容,纹理特征

2N以及 nR 2N两种 AMP 模式。3.2 水平及竖直边缘快速检测在 SCC 序列中，含有较多如图 3.4 所示的控制台窗口等含有水平及竖直边内容。文献[39]表明 PU 的最佳划分模式与内容的纹理特征有着明显的联系，器选择的最佳 PU 往往表明该 PU 所含内容沿着该特定方向差异最小。鉴于，本章提出一种对水平及竖直边缘的快速检测方法，通过提前判断出当前 C的纹理特征，确定其相适应的 PU 划分模式，减少帧间预测时遍历的 PU 个，从而达到快速算法的目的。本文将水平及竖直边缘分为如图 3.5 所示的四况。以8 8大小的 CU 块存在水平偏上边缘为例，本文判断当前 CU 块纹理的步骤如下，其他尺寸 CU 块的边缘特征可用类似方法进行判断。

解码图像,解码图像,序列,时长

本章所提算法编码总时长平均缩短了 43.6%，BDBR 上升了 3.06%，同时峰值信噪比 PSNR 仅下降了 0.11dB；在低延时配置下，编码总时长平均缩短了 49.09%，BDBR上升了 3.43%，峰值信噪比下降了 0.14dB。其中，编码时长减小最多的是序列SlideShow，ΔT 值分别达到了 60.3%和 68.91%，这是由于该序列运动较为缓慢，同时序列中出现了大量的 PPT 演示内容，水平及竖直边缘较多，在帧间预测时跳过了较多不必要的 PU 划分模式。同样的原因，序列 Programming 因包含较多的窗口程序，也节省了较多的编码时间。对于运动较为缓慢的序列，如序列 Robot，原始平台运用 Skip 模式的数量相对较多，通过本章对 Skip 模式的快速选择，节省了较多的编码时间。图像主观质量方面，将本章所提算法在随机接入编码模式下对不同视频序列进行测试后，得到的视频图像如图 3.8~3.11 所示。将其与测试序列中未经处理的原始图像进行对比，可以看到，本章算法对重构图像的质量基本无影响。

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