SCC帧内快速编码算法

发布时间：2017-04-08 05:03

  本文关键词：SCC帧内快速编码算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着屏幕共享、远程教育等新兴应用的出现,基于HEVC精度扩展的新一代视频编码SCC(Screen Content Coding,屏幕内容编码)标准应运而生。由于这些新兴应用包含大量的文字和图像等屏幕内容,如果依然采用HEVC标准或基于HEVC精度扩展标准进行编码,难免造成严重的图像失真。而屏幕内容编码SCC标准之所以不会造成图像失真,主要是因为SCC还采用了帧内块拷贝和调色板等编码技术,保证了一定的视频编码效率,但也给编码过程带来了新的计算复杂度。众所周知,HEVC标准的编码过程是复杂的,而SCC标准却拥有更复杂的编码过程。新兴应用对实时性要求又很高,因此有必要提出针对屏幕内容编码的快速算法,从而节省编码时间,加快编码速度。本文首先阐述了HEVC和SCC编码标准的关键技术和主要工具。然后在提早终止预测模式编码方面进行了深入探讨,并且提出了SCC预测模式快速选择算法,节省了更多的编码时间。本文快速算法的思想是:根据SCC最佳预测模式很有可能是帧内块拷贝IBC模式,故将SCC预测模式的编码顺序调整为IBC 2N×2N模式、IBC 2N×N模式、IBC N×2N模式、IBC N×N模式、调色板模式、传统帧内Intra模式,每进行完一种预测模式的编码过程,均对编码块标志和块矢量差异进行检测,判断其是否分别为0和(0,0),如果是,则跳过后续预测模式的编码过程,否则就顺序进行后续预测模式的编码过程,直到选择出最佳预测模式;在编码包含文本等高频率成分的屏幕内容视频时,基于模式调整的算法确实可以减少计算复杂度,但在编码不包含文本等高频率成分的视频序列时,这种方法却会增加计算复杂度,因此本文提出基于边缘点密度的SCC帧内快速编码算法,从而区分出动画视频序列,并分别对动画视频序列和其他类型视频序列进行相应的快速编码处理,实现减少编码时间的目的。实验结果表明,在全I帧时域预测结构下,与单独使用Do-Kyoung Kwon算法相比,本文快速算法和Do-Kyoung Kwon算法的联合算法减少了19.91%的编码时间,BD-PSNR仅仅减少了0.02923dB,相比Yong-Jo Ahn快速算法,本文快速算法减少了5.19%的编码时间,BD-PSNR增加了0.027327dB。因此,本文快速算法不仅保证了编码效率,还节省了更多的编码时间,达到了本算法的目的。
【关键词】：屏幕内容编码 边缘点密度 帧内块拷贝
【学位授予单位】：西安电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 缩略语对照表11-14
• 第一章 绪论14-20
• 1.1 引言14
• 1.2 视频压缩编码标准发展概况14-17
• 1.3 本文的研究目的及主要贡献17-18
• 1.4 本文的组织结构和内容安排18-20
• 第二章 HEVC视频压缩编码标准和SCC屏幕内容编码标准20-34
• 2.1 HEVC的混合块编码框架20-21
• 2.2 HEVC的四叉树图像划分21-23
• 2.2.1 图像的CTU划分21
• 2.2.2 编码单元及编码树结构21-22
• 2.2.3 预测单元结构22
• 2.2.4 变换单元及变换树结构22-23
• 2.3 HEVC的预测机制23-26
• 2.3.1 帧内预测23-24
• 2.3.2 帧间预测24-26
• 2.4 SCC编码关键技术26-30
• 2.4.1 IBC块矢量搜索26-27
• 2.4.2 调色板模式27-28
• 2.4.3 自适应颜色变换ACT28-30
• 2.5 HEVC和SCC的时域预测结构30-32
• 2.6 本章小结32-34
• 第三章 SCC预测模式编码原理及现有快速选择算法34-42
• 3.1 预测模式编码原理34-36
• 3.1.1 率失真函数的基本原理34-35
• 3.1.2 SCC预测模式编码过程35-36
• 3.2 现有SCC预测模式快速选择算法36-41
• 3.2.1 Do-Kyoung Kwon的提早终止帧内块拷贝搜索的快速方法36-40
• 3.2.2 Yong-Jo Ahn的快速帧内模式决定算法40-41
• 3.3 本章小结41-42
• 第四章 新的预测模式快速选择算法42-70
• 4.1 基于边缘点密度的预测模式快速选择算法42-56
• 4.1.1 边缘点密度42-44
• 4.1.2 边缘点密度和帧内模式的相关性分析44-54
• 4.1.3 基于边缘点密度的快速算法实现流程54-56
• 4.2 基于模式调整的预测模式快速选择算法56-57
• 4.2.1 IBC模式和调色板模式与屏幕内容编码的相关性分析56
• 4.2.2 基于模式调整的快速算法实现流程56-57
• 4.3 预测模式快速选择整体算法实现流程57-59
• 4.4 实验结果及分析59-67
• 4.4.1 基于模式调整的快速算法实验结果及分析59-63
• 4.4.2 预测模式快速选择整体算法实验结果及分析63-67
• 4.5 本章小结67-70
• 第五章 总结与展望70-72
• 5.1 本文工作总结70-71
• 5.2 未来方向展望71-72
• 参考文献72-76
• 致谢76-78
• 作者简介78-79

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