HEVC帧间快速深度决策算法研究

发布时间：2017-10-07 06:30

  本文关键词：HEVC帧间快速深度决策算法研究

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【摘要】：随着多媒体技术的发展以及网络传输带宽的扩展,人们对视频质量的要求越来越高,分辨率达到2K乃至4K的高清视频随之出现,同时也给视频传输和存储带来了巨大挑战。联合编码专家组(Joint Collaborative Team on Video Coding,JCT-VC)发布的新一代视频编解码标准HEVC(High Efficiency Video Coding,HEVC)相较于上一代编解码标准H264/AVC,其编码单元由原来的8x8扩展到了64x64,同时在编码流程上对包括编码树单元(Coding Unit Tree,CTU),帧内预测模式选择,环路滤波等环节进行了大量的改进。多模式和多深度的遍历计算,在提高了预测精度的同时,也极大的增加了运算复杂度,难以运用到实际。针对现有几种帧间预测相似性算法的统计信息繁杂、参数难以获取、实际操作复杂难以实现等缺点,本文提出了简单直观,能有效表现邻近块相似性的加权深度预测算法。加权深度预测算法通过遍历采集当前被编码CTU的左、左上、上和最近参考帧邻近CTU的4x4块的最大深度,加权求值,获取当前被编码CTU的预测深度。通过对多种加权系数的组合进行HM编码对比发现,在空间加权系数相等并大于时间加权系数,且系数之和为1的情况下,加权深度预测算法能够达到最好的效果。由于预测深度的非整数性,本文采用能够清楚表现出当前被编码CTU的邻近块以及本身的运动激烈程度的以0.5为分界线的深度范畴划分的分类方式,得到当前被编码CTU的实际编码深度范围,提前结束迭代或者在保留2Nx2N编码结果的情况下,跳过不必要的深度,以达到减少运算复杂度的目的。实验表明,加权深度预测算法简单有效实用,在损失很小视频质量的同时,能够减少35%左右的运算复杂度。
【关键词】：HEVC 帧间预测 加权深度预测
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.81
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 绪论13-19
• 1.1 背景和意义13
• 1.2 视频编解码标准13-16
• 1.2.1 H.26113-14
• 1.2.2 MPEG-114-15
• 1.2.3 MPEG-215
• 1.2.4 H.26315
• 1.2.5 MPEG-415
• 1.2.6 H.264/AVC15-16
• 1.3 新一代视频压缩编码标准H.265/HEVC16-17
• 1.3.1 H.264/AVC的缺陷16
• 1.3.2 H.265/HEVC的诞生16-17
• 1.4 研究背景及现状17-18
• 1.5 论文组织结构18
• 1.6 本章小结18-19
• 第二章 HEVC编码标准技术19-34
• 2.1 HEVC编码框架19-20
• 2.2 编码树单元20-22
• 2.2.1 预测单元20-21
• 2.2.2 变换单元21-22
• 2.3 帧内预测22-24
• 2.3.1 角度预测模式22-23
• 2.3.2 非角度预测模式23-24
• 2.3.3 色度预测模式24
• 2.4 帧间预测24-30
• 2.4.1 AMVP25
• 2.4.2 Merge模式25-26
• 2.4.3 分数像素差值抽样26-28
• 2.4.4 参考帧集和参考帧列表28-29
• 2.4.5 片和波形前向29-30
• 2.5 变换和量化30-32
• 2.5.1 离散余弦矩阵30-31
• 2.5.2 离散正弦变换31-32
• 2.6 熵编码32
• 2.7 环路滤波32-33
• 2.8 本章小结33-34
• 第三章 HEVG帧间编码理论以及流程34-46
• 3.1 视频编码优化的依据34-36
• 3.1.1 重建图像失真的评判34-35
• 3.1.2 率失真理论35-36
• 3.1.3 拉格朗日乘数率失真理论36
• 3.2 帧间运动估计与运动补偿36-39
• 3.2.1 基于块匹配的运动估计36-38
• 3.2.2 运动估计准则38-39
• 3.2.3 运动搜索算法39
• 3.3 HEVC帧间编码流程39-44
• 3.4 帧间快速预测算法44-45
• 3.4.1 运动估计早决策44
• 3.4.2 分层决策44-45
• 3.4.3 分像素精度估计早决策45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 快速帧间深度决策算法46-58
• 4.1 邻近块相似度与深度的关系46-49
• 4.1.1 邻近块运动矢量的相似性46-48
• 4.1.2 邻近块相似性与深度的关系48-49
• 4.2 编码深度对运算复杂度的影响49-51
• 4.3 快速帧间深度决策算法51-54
• 4.3.1 加权公式深度决策51-53
• 4.3.2 加权系数分配53-54
• 4.4 HM下加权深度预测实现54-57
• 4.4.1 参考候选以及加权系数54-55
• 4.4.2 深度范围划分55-56
• 4.4.3 快速深度判决流程56-57
• 4.5 本章小结57-58
• 第五章 实验结果及其分析58-64
• 5.1 实验条件58-59
• 5.1.1 测试序列58-59
• 5.2 实验结果分析59-63
• 5.3 本章小结63-64
• 结论64-65
• 参考文献65-70
• 致谢70

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本文编号：987457