SHVC基本层的MPEG-2扩展

发布时间：2017-04-25 21:07

  本文关键词：SHVC基本层的MPEG-2扩展，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在有线数字电视行业,随着支持解码HEVC(High Efficiency Video Coding)的超高清机顶盒上市,形成了MPEG-2、H.264/AVC和HEVC三种标准同时使用的局面,其中为了支持早期部署仅支持MPEG-2的机顶盒,大部分频道仍然采用MPEG-2标清码流播出,部分频道同时采用H.264/AVC播出高清码流,个别超高清频道播出HEVC码流。这种联播技术虽然能够解决机顶盒间的兼容性问题,但带宽有限,不能支持大量的多节目联播,限制了频道高清化发展。HEVC的扩展版本高效可伸缩视频编码SHVC(HEVC Scalability Extension)可以通过External Means的方式向基本层提供非HEVC的视频流,但是标准中没有提及对MPEG-2的支持,无法解决现在有线数字电视的兼容性问题。为了适应视频终端设备的多样性,同时尽可能的减少带宽占用,本文对SHVC做了扩展,设计了基本层支持MPEG-2,增强层支持HEVC的可伸缩视频编码和解码框架,且在基本层扩展设计的基础上,提出两种解决方案降低视频编码计算复杂度。第一种方案提出自适应运动估计搜索范围的方法,解决运动估计计算量大的问题；另一种方案通过建立快速模式选择模型,解决增强层预测单元(Prediction Unit,PU)模式选择复杂度高的问题。通过减小运动估计的搜索范围值能有效降低整个运动估计过程的计算复杂度。根据基本层和增强层运动估计采用的关键技术,将基本层的运动矢量映射到增强层,利用映射后的结果,自适应调整增强层运动估计的搜索范围。自适应搜索范围减少了搜索点的个数,降低了运动估计的计算复杂度。快速模式划分模型以基本层的属性值为输入,增强层PU的划分模式为输出,用于提前判断增强层大部分PU的划分模式,避免计算所有划分模式代价。快速模式选择模型的建立使用了机器学习中的决策树分类算法,机器学习技术的使用能够提高预测的准确率。使用提出的模型计算PU的划分模式与采用传统方式相比,能明显减少计算,且划分模式结果有很高的命中率。本文的研究主要应用在标准换代过渡期,为加快视频终端设备的更新提供理论依据,促进数字电视的进一步发展。
【关键词】：HEVC MPEG-2 模式选择 机器学习 搜索范围
【学位授予单位】：山东建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 研究背景10
• 1.2 国内外研究现状及发展动态10-12
• 1.3 研究的主要内容和目的12-13
• 1.4 论文的组织结构安排13-15
• 第2章 MPEG-2对高效可伸缩视频编码支持的技术研究15-29
• 2.1 SHVC关键技术分析15-16
• 2.1.1 解码框架分析15-16
• 2.1.2 层间处理16
• 2.2 SHVC基本层和增强层编码技术16-22
• 2.2.1 基本层编码关键技术17-19
• 2.2.2 增强层编码关键技术19-22
• 2.3 MPEG-2对SHVC的支持22-25
• 2.3.1 MPEG-2编码技术分析22-24
• 2.3.2 扩展设计分析24-25
• 2.4 视频编码的比较及编码复杂性分析25-27
• 2.4.1 单层视频编码比较及编码复杂性分析25-26
• 2.4.2 可伸缩视频编码比较及复杂性分析26-27
• 2.5 现有的降低视频编码复杂度的方法27-28
• 2.6 本章小结28-29
• 第3章 高效可伸缩视频编码扩展设计29-34
• 3.1 基本层扩展技术分析29-30
• 3.2 可伸缩视频框架设计30-31
• 3.2.1 编码器框架30-31
• 3.2.2 解码器框架31
• 3.3 构建快速编码解决方案31-33
• 3.3.1 减小运动估计的搜索范围32
• 3.3.2 提前判断块划分模式32-33
• 3.4 本章总结33-34
• 第4章 快速运动估计研究34-40
• 4.1 自适应搜索范围模型建立过程34
• 4.2 运动估计34-36
• 4.2.1 运动估计快速算法35-36
• 4.2.2 亚像素运动估计36
• 4.3 增强层快速运动估计算法36-38
• 4.3.1 建立层间视频编码块的映射关系36
• 4.3.2 计算自适应运动估计搜索范围36-38
• 4.3.3 调整自适应运动估计搜索范围38
• 4.4 实验及结果分析38-39
• 4.5 本章小结39-40
• 第5章 基于机器学习的快速模式选择研究40-51
• 5.1 整体模型建立流程40
• 5.2 基本层和增强层视频编码分析40-43
• 5.2.1 选择要预测的增强层属性41-43
• 5.2.2 基本层编码分析43
• 5.3 机器学习模型选择43-44
• 5.4 增强层快速模式划分模型的建立44-48
• 5.4.1 决策树属性选择44-45
• 5.4.2 决策树模型建立45-46
• 5.4.3 建立模式选择数据集合46-48
• 5.5 实验及结果分析48-49
• 5.6 本章总结49-51
• 第6章 总结和展望51-53
• 6.1 总结51-52
• 6.2 展望52-53
• 参考文献53-57
• 后记57-58
• 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况58

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 周承涛;田翔;陈耀武;;HEVC编码单元尺寸快速选择算法[J];浙江大学学报(工学版);2014年08期

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本文编号：327071