基于支持向量机的HEVC帧内预测快速算法

发布时间：2021-05-11 01:57

　　视频是最受欢迎的媒体形式之一。视频的应用范围广,但单个视频占用存储体积大,所以压缩性能好、复杂度低的视频编码技术成为当前的研究热点。论文以最新一代视频编码标准HEVC/H.265为研究对象,首先介绍了视频编码技术的需求和研究现状,阐述编码技术的基本原理以及国际主流编码标准的发展历程,分析HEVC标准中的新技术,寻找编码优化的突破口。在此基础上,对HEVC标准做了如下研究:1、考察HEVC的主要技术特点,分析编码复杂度高的主要原因;2、针对新标准中帧内预测时四叉树结构决策时间长的问题,利用支持向量机分类算法,对四叉树进行预剪枝;3、通过参数筛选优化算法并进行实验,与已有的帧内快速算法比较。实验结果表明,基于支持向量机的帧内预测算法编码时间与其他算法相差不大,且视频分辨率越高,节省时间越多;在预测精度方面,相比于其他帧内快速算法,文章中算法的编码图像率失真更低,预测算法的精确度更高。 

【文章来源】：山西师范大学山西省

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
中文摘要
Abstract
1 引言
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
    1.3 本文主要内容
2 视频编码原理及主要标准
    2.1 视频编码原理
        2.1.1 预测编码
        2.1.2 帧间预测编码
        2.1.3 变换编码
        2.1.4 熵编码
    2.2 视频编码标准
        2.2.1 H.261标准
        2.2.2 MPEG-1标准
        2.2.3 MPEG-2标准
        2.2.4 H.263标准
        2.2.5 MPEG-4标准
        2.2.6 H.264/AVC标准
    2.3 HEVC视频编码技术
        2.3.1 HEVC编码技术框架
        2.3.2 HEVC标准关键技术
    2.4 小结
3 支持向量机算法
    3.1 感知机算法
    3.2 支持向量机算法简介
    3.3 线性可分支持向量机
    3.4 线性支持向量机
    3.5 非线性支持向量机
        3.5.1 核函数
        3.5.2 非线性支持向量机
    3.6 小结
4 基于支持向量机的帧内预测快速算法
    4.1 帧内快速预测实现
    4.2 传统帧内快速算法的比较
    4.3 特征选择
    4.4 参数选择及实验
    4.5 实验结果对比
    4.6 本章总结
5 总结与展望
    5.1 文章总结
    5.2 研究展望
参考文献
在学期间的研究成果
致谢



本文编号：3180493