基于率失真优化的视频编码方法研究

发布时间：2020-07-23 15:27

【摘要】：几十年来,视频编码技术蓬勃发展,广泛应用于电视信号及网络视频的传输、视频信号存储、视频会议及安全应用上。与上一代视频编码标准H.264/AVC相比,新一代视频编码标准HEVC(High Efficiency Video Coding)在相同视频质量级别上,码率节省一半。尽管如此,无处不在的视频应用催生出海量的视频数据,特别是近年来人们强烈追求更清晰、流畅、逼真、生动、身临其境的视觉体验,使得视频数据呈现爆发式增长,对视频压缩效率提出了更高的要求。率失真优化技术在提高视频编码效率方面发挥了关键作用,然而在当前基于块及运动补偿的混合编码框架中,通常以块为单位独立地进行率失真优化,远没有达到全局最优解,这是因为忽略了编码模块间的关联性,忽略了由于帧内/帧间/视点间预测技术的广泛应用而存在于编码单元间的空域/时域/视点域依赖性。目前针对全局率失真优化这一世界性难题的研究并不多,多数算法复杂度极高,无法在一次编码过程中实现,不适合应用在对实时性具有一定要求的视频系统中。另一方面,目前出现了一些可操作的全局率失真优化简化算法,但是这些方法大多缺少深入细致的分析,因此仍需要从理论及应用两方面进行更深入的研究。本论文针对HEVC,深入研究了一次编码过程中,全局率失真优化在时域层面上的关键技术及方法,并将这一思想合理扩展到基于HEVC的真三维信源光场图片编码中。本文主要创新及贡献概况如下:1.研究了HEVC中层次编码结构的时域依赖关系,为进一步的研究提供了基础。为了满足不同的应用需求,HEVC支持两种层次编码结构,即低延迟和随机接入层次编码结构,通过统计两种层次编码结构下参考帧利用率及分析数据,分别建立两种层次编码结构下简化的时域依赖关系图,随后建立了多参考帧单向预测、双向预测、单向双向混合预测下时域传播链,确认时域中具有依赖关系的编码单元。2.研究了低延迟层次编码结构下时域率失真优化算法。根据低延迟层次编码结构下的时域依赖关系,归纳总结了低延迟层次编码结构下时域率失真优化问题。为了求解该问题,建立了多参考帧单向预测下信源失真传播模型,估计失真传播程度,得到聚合传播因子,进而根据聚合传播因子调整全局拉格朗日乘子,实现时域率失真优化。本方法使用独立率失真优化的处理方式解决了时域率失真优化问题,与HEVC相比,分别在低延迟P/B帧下取得了平均2.5%/2.3%的BD-rate编码增益,时间复杂度可忽略不计,且本方法可以与量化参数QP调整相结合进一步提高编码增益。3.研究了随机接入层次编码结构下时域率失真优化算法。根据随机接入层次编码结构下时域依赖关系图,分解随机接入层次编码结构下时域率失真优化问题为基于层的形式,解耦合双向预测下具有时域依赖关系的编码单元,建立了多参考帧双向预测、单向双向混合预测下信源失真传播模型,估计失真及失真传播程度。根据随机接入层次编码结构下时域率失真优化问题描述,分析性地获得了全局拉格朗日乘子。本方法还考虑了随机接入图片的失真传播特性及其对B帧的影响,与HEVC相比,取得了平均2.2%的BD-rate编码增益。最后研究了本方法在不同图像组尺寸下的扩展。4.研究了真三维信源光场集成图片二维层次编码结构下视点域率失真优化算法。光场集成图片可以重新组织成二维子视点矩阵,进而得到子视点视频序列。根据层次编码结构特点,分析了子视点序列在二维层次编码结构下图像组中、图像组间的视点域参考关系,并通过统计实验得到了更明确的视点域影响关系,确认视点域中具有直接影响关系的编码单元,随后建立了高码率假设下,双向预测中码率增量模型,进而估计待编码单元视点域码率依赖程度,最后根据码率依赖程度调整全局拉格朗日乘子实现视点域率失真优化。该方法避开了较复杂的视点间失真传播分析,简化了视点域率失真优化问题。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TN919.81

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