在H.265/HEVC基于R-λ模型码率控制算法中,为了提高最大编码单元(LCU)的比特分配的效果以及参数(α、β)更新的精度,提出一种码率控制优化算法。该算法主要是利用当前最大编码单元原始比特进行比特分配,以及利用编码失真度对参数(α、β...在H.265/HEVC基于R-λ模型码率控制算法中,为了提高最大编码单元(LCU)的比特分配的效果以及参数(α、β)更新的精度,提出一种码率控制优化算法。该算法主要是利用当前最大编码单元原始比特进行比特分配,以及利用编码失真度对参数(α、β)更新。实验结果表明,在恒定比特率情况下,相对于HM13.0码率控制算法三分量峰值信噪比(PSNR)增益至少提高0.76 d B,编码传输比特每帧消耗比特至少降低0.46%,编码时间至少减少0.54%。展开更多
HEVC(High efficiency video coding)是新一代的视频编码标准,它仍然采用了与先前视频编码标准H.264/AVC一样的混合视频编码的基本框架,但在各个编码模块都进行了改进和革新。与H.264/AVC相比较,在相同视频质量和应用条件下HEVC的码率...HEVC(High efficiency video coding)是新一代的视频编码标准,它仍然采用了与先前视频编码标准H.264/AVC一样的混合视频编码的基本框架,但在各个编码模块都进行了改进和革新。与H.264/AVC相比较,在相同视频质量和应用条件下HEVC的码率降低将近一半。本文对HEVC的关键技术进行综述,着重研究探讨了帧内和帧间预测技术的原理和实现过程。展开更多
高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)作为下一代新的视频编码标准,旨在有限网络带宽下传输高质量的网络视频。与现有的视频编码标准相比,高效视频编码具有更高的灵活性和压缩率。编码单元(Coding Unit,CU)是视频编码处理...高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)作为下一代新的视频编码标准,旨在有限网络带宽下传输高质量的网络视频。与现有的视频编码标准相比,高效视频编码具有更高的灵活性和压缩率。编码单元(Coding Unit,CU)是视频编码处理的基本单元,原有的算法通过四叉树递归获取最佳CU深度,在提高视频压缩性能的同时引入了较高的计算复杂度。针对该问题,提出了一种快速编码深度选择算法,该算法利用相邻CU的深度信息计算一个深度预测特征值,通过该特征值进行深度选择,以避免不必要的计算,降低计算复杂度。实验结果表明,该算法在保证视频压缩效果的同时有效降低了计算复杂度。展开更多
针对高效视频编码(HEVC)帧内预测过程中的高计算复杂度问题,提出一种基于纹理特征的预测模式选择和编码单元划分的快速帧内预测算法。利用每一深度层纹理方向强度判断编码单元是否需要进行分割,并且减少候选模式数量。首先,在每一深度...针对高效视频编码(HEVC)帧内预测过程中的高计算复杂度问题,提出一种基于纹理特征的预测模式选择和编码单元划分的快速帧内预测算法。利用每一深度层纹理方向强度判断编码单元是否需要进行分割,并且减少候选模式数量。首先,在每一深度层编码单元上结合像素方差,以像素点为单位计算相应的纹理方向强度,确定其纹理复杂度并结合阈值策略预测最终划分深度;其次,比较垂直和水平方向强度关系及统计预测候选模式概率分布,以减少预测模式数量,确定最优候选模式子集,进一步降低编码复杂度。所提算法与平台HM15.0相比,编码时间平均节省51.997%,BDPSNR(Bjontegaard Delta Peak Signal-to-Noise Rate)仅降低0.059 d B,BDBR(Bjontegaard Delta Bit Rate)仅上升了1.018%。实验数据表明,在保证信噪比和比特率基本不变的同时,所提算法能有效降低编码复杂度,利于HEVC的实时视频应用。展开更多
高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)帧间预测方法相比于其他视频编码标准具有更高的编码效率,但同时也带来了更高的编码复杂度.为了加速HEVC帧间预测过程,提出了一种快速帧间预测算法.该算法首先判断当前编码单元(coding ...高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)帧间预测方法相比于其他视频编码标准具有更高的编码效率,但同时也带来了更高的编码复杂度.为了加速HEVC帧间预测过程,提出了一种快速帧间预测算法.该算法首先判断当前编码单元(coding unit,CU)的运动特征,然后根据不同的运动特征采取不同的优化措施以减少帧间预测时间.基于HEVC校验模型(HM6.0)的实验结果表明,该算法在基本保持传统算法性能的基础上,编码时间平均可减少53.33%.展开更多
高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)采用计算复杂度较高的率失真优化方法对编码单元CU(Coding Unit)划分进行判决,具有较高的时间复杂度,编码所需时间较长。为降低HEVC编码复杂度,加快编码速度,提出一种基于深度预测的CU...高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)采用计算复杂度较高的率失真优化方法对编码单元CU(Coding Unit)划分进行判决,具有较高的时间复杂度,编码所需时间较长。为降低HEVC编码复杂度,加快编码速度,提出一种基于深度预测的CU快速划分算法。首先依据当前CU与周围相邻CU和参考帧中当前位置CU的深度相关性,预测当前CU的最优深度,然后使用相邻相关分割法或依据当前CU深度和预测深度的关系对当前CU进行递归划分。为减少预测带来的误判,在CU深度级别由2级到3级的划分中,使用率失真或百分比的方式进行二次判定。实验结果表明,该算法与原始的HEVC编码方法相比,在亮度峰值信噪比减小0.07 d B,编码比特率增加0.88%的情况下,整体编码单元划分时间缩短37.7%,具有较高的时间效率。展开更多
文摘在H.265/HEVC基于R-λ模型码率控制算法中,为了提高最大编码单元(LCU)的比特分配的效果以及参数(α、β)更新的精度,提出一种码率控制优化算法。该算法主要是利用当前最大编码单元原始比特进行比特分配,以及利用编码失真度对参数(α、β)更新。实验结果表明,在恒定比特率情况下,相对于HM13.0码率控制算法三分量峰值信噪比(PSNR)增益至少提高0.76 d B,编码传输比特每帧消耗比特至少降低0.46%,编码时间至少减少0.54%。
文摘HEVC(High efficiency video coding)是新一代的视频编码标准,它仍然采用了与先前视频编码标准H.264/AVC一样的混合视频编码的基本框架,但在各个编码模块都进行了改进和革新。与H.264/AVC相比较,在相同视频质量和应用条件下HEVC的码率降低将近一半。本文对HEVC的关键技术进行综述,着重研究探讨了帧内和帧间预测技术的原理和实现过程。
文摘高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)作为下一代新的视频编码标准,旨在有限网络带宽下传输高质量的网络视频。与现有的视频编码标准相比,高效视频编码具有更高的灵活性和压缩率。编码单元(Coding Unit,CU)是视频编码处理的基本单元,原有的算法通过四叉树递归获取最佳CU深度,在提高视频压缩性能的同时引入了较高的计算复杂度。针对该问题,提出了一种快速编码深度选择算法,该算法利用相邻CU的深度信息计算一个深度预测特征值,通过该特征值进行深度选择,以避免不必要的计算,降低计算复杂度。实验结果表明,该算法在保证视频压缩效果的同时有效降低了计算复杂度。
文摘针对高效视频编码(HEVC)帧内预测过程中的高计算复杂度问题,提出一种基于纹理特征的预测模式选择和编码单元划分的快速帧内预测算法。利用每一深度层纹理方向强度判断编码单元是否需要进行分割,并且减少候选模式数量。首先,在每一深度层编码单元上结合像素方差,以像素点为单位计算相应的纹理方向强度,确定其纹理复杂度并结合阈值策略预测最终划分深度;其次,比较垂直和水平方向强度关系及统计预测候选模式概率分布,以减少预测模式数量,确定最优候选模式子集,进一步降低编码复杂度。所提算法与平台HM15.0相比,编码时间平均节省51.997%,BDPSNR(Bjontegaard Delta Peak Signal-to-Noise Rate)仅降低0.059 d B,BDBR(Bjontegaard Delta Bit Rate)仅上升了1.018%。实验数据表明,在保证信噪比和比特率基本不变的同时,所提算法能有效降低编码复杂度,利于HEVC的实时视频应用。
文摘高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)帧间预测方法相比于其他视频编码标准具有更高的编码效率,但同时也带来了更高的编码复杂度.为了加速HEVC帧间预测过程,提出了一种快速帧间预测算法.该算法首先判断当前编码单元(coding unit,CU)的运动特征,然后根据不同的运动特征采取不同的优化措施以减少帧间预测时间.基于HEVC校验模型(HM6.0)的实验结果表明,该算法在基本保持传统算法性能的基础上,编码时间平均可减少53.33%.
文摘高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)采用计算复杂度较高的率失真优化方法对编码单元CU(Coding Unit)划分进行判决,具有较高的时间复杂度,编码所需时间较长。为降低HEVC编码复杂度,加快编码速度,提出一种基于深度预测的CU快速划分算法。首先依据当前CU与周围相邻CU和参考帧中当前位置CU的深度相关性,预测当前CU的最优深度,然后使用相邻相关分割法或依据当前CU深度和预测深度的关系对当前CU进行递归划分。为减少预测带来的误判,在CU深度级别由2级到3级的划分中,使用率失真或百分比的方式进行二次判定。实验结果表明,该算法与原始的HEVC编码方法相比,在亮度峰值信噪比减小0.07 d B,编码比特率增加0.88%的情况下,整体编码单元划分时间缩短37.7%,具有较高的时间效率。
