HEVC帧内预测快速算法研究

发布时间：2017-09-04 08:03

  本文关键词：HEVC帧内预测快速算法研究

  更多相关文章： HEVC 帧内预测 快速深度选择 纹理特征 CU分割

【摘要】：近几年内,伴随了超高清、4G通讯、移动设备等技术的发展,视频应用得到了快速发展,平台+内容+终端的方式逐渐成为未来视频行业的主流。直播内容视频不断增长,也对视频的实时通讯提出了更高的要求,移动端的入口作用越来越明显,对移动端的视频处理能力提出了更高的要求。为了降低视频业务的应用瓶颈,ITU-T和MPEG成立了视频编码联合小组旨在研究视频的高效压缩编码。该组织于2013年4月正式发布了高效视频压缩标准HEVC。与H.264/AVC相比,在保证相同视频图像质量的前提下,视频流的码率减少约50%。对于用户青睐的高分辨率视频使用HEVC压缩可降低对传输带宽的要求。基于此,HEVC迅速成为继H.264/AVC之后的主流视频压缩标准。HEVC仍采用分块编码方式的混合编码框架,其重新定义了一套语法单元,包括编码单元、预测单元和变换单元。编码单元可以分割成4个相同大小的子CU,最大尺寸的CU最多可分割4次,每次分割对应不同的编码深度。给定一个CU,帧内预测支持35种精细化的预测模式。通过对35种预测模式的详细搜索,依据率失真代价准则找到最佳预测模式。HEVC的帧内预测算法可提高编码效率,但是计算复杂度也变得很高,编码速度在某些视频应用上达不到要求。论文在详细介绍帧内预测算法的基础上,实现并改进了一种快速的深度选择算法。该算法主要是根据帧的纹理特征等估计CU的分割方法,节省一些不必要的编码深度下的计算量,具体改进为:(1)基于纹理特征,设定两个阈值来判断纹理的平坦、复杂和超复杂,对平坦纹理的情况提前确定编码深度,对超复杂纹理的情况则直接跳过当前编码深度进入下一编码深度;(2)对复杂纹理的情况,结合相邻CU的编码信息等来估计当前CU的编码信息,使得能够快速且准确地找到CU的最可能的编码深度。为了综合评价快速帧内预测的性能,本文测试采取不同的QP和有代表性的视频序列,并将快速算法与HEVC公共测试平台HM进行比较。实验结果表明,本论文实现的快速深度选择算法在相同的恢复质量下可平均节省编码时间为39.8%,码率仅增加1.37%。
【关键词】：HEVC 帧内预测 快速深度选择 纹理特征 CU分割
【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】：2015
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 符号对照表10-11
• 缩略语对照表11-15
• 第一章 绪论15-19
• 1.1 研究背景和意义15-16
• 1.2 本文研究的主要内容16-17
• 1.3 论文组织结构17-19
• 第二章 HEVC视频编码技术19-29
• 2.1 HEVC编码框架19-20
• 2.2 HEVC编码结构20-21
• 2.3 预测编码及处理技术21-26
• 2.3.1 帧内预测技术21-23
• 2.3.2 帧间预测技术23-25
• 2.3.3 重建图像后处理技术25-26
• 2.4 变换编码及熵编码26-27
• 2.4.1 变换编码和量化26-27
• 2.4.2 熵编码27
• 2.5 本章小结27-29
• 第三章 HEVC帧内预测实现技术29-43
• 3.1 引言29
• 3.2 HEVC编码配置方案29-31
• 3.3 HEVC帧内预测31-38
• 3.3.1 率失真代价最优准则31-33
• 3.3.2 CU编码深度选择33-35
• 3.3.3 HEVC帧内预测方向35-37
• 3.3.4 帧内预测方向选择过程37-38
• 3.4 帧内预测算法实现38-41
• 3.4.1 CU选取编码函数及框架38-39
• 3.4.2 帧内预测主要函数及实现流程39-41
• 3.5 帧内预测快速算法改进方向41
• 3.6 本章小结41-43
• 第四章 HEVC帧内模式快速深度选择的优化算法43-55
• 4.1 引言43
• 4.2 优化原理43-46
• 4.2.1 视频内容与深度值分布的关系43-44
• 4.2.2 QP与深度值分布的关系44-45
• 4.2.3 优化方向45-46
• 4.3 HEVC帧内模式快速深度选择的优化算法46-49
• 4.3.1 纹理特征的判断46-47
• 4.3.2 跳过较大深度的帧内预测47
• 4.3.3 跳过较小深度的帧内预测47-48
• 4.3.4 超复杂纹理直接跳过较小深度的帧内预测48-49
• 4.4 综合实现方案49-51
• 4.4.1 算法框架及流程49-50
• 4.4.2 纹理特征准则阈值的设计50-51
• 4.5 实验结果与分析51-54
• 4.5.1 算法性能评判方法51-52
• 4.5.2 实验环境及参数配置52-53
• 4.5.3 实验结果与分析53-54
• 4.6 本章小结54-55
• 第五章 总结和展望55-57
• 参考文献57-59
• 致谢59-61
• 作者简介61-62

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