基于HEVC视频编码标准的帧内预测快速算法研究

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随着互联网以及多媒体技术的不断发展,数字电视、网络电视、视频会议等随处可见,与此同时人们对视频质量的要求也不断提高。目前市面上广泛应用的视频编码标准已经不能适应高清及超高清视频的编码要求,最新一代的视频编码标准HEVC应运而生。HEVC在取得良好压缩率的同时,编码计算复杂度也成倍增长,编码实时性差成为制约HEVC应用和推广的瓶颈。帧内预测编码作为视频编码的重要环节,直接影响视频的整体画质并且计算复杂度巨大。因此研究帧内预测快速算法对降低HEVC编码计算复杂度具有重要意义。  本文首先提出一种新的基于空间相关性的帧内预测快速算法,通过与当前待编码区域相邻的已编码块的划分情况预测当前块的可能划分,去除可能性较小的候选尺寸。另一方面,针对帧内预测模式决策过程,利用相关已编码块深度分布及最佳预测模式率失真代价,提出一种非角度预测模式优先的预测模式快速选择算法。在损失微小压缩效率和编码质量的情况下,编码时间平均降低39%。基于空间相关性的快速算法不需要增加太多额外计算,对具有大面积纹理简单的视频编码具有良好的优化效果。  基于视频图像纹理分析的帧内预测快速算法通过分析视频图像的纹理复杂度和纹理方向,进一步降低帧内预测计算复杂度,并且具有良好纹理适应性,对不同的测试视频均有较好编码性能提升。基于纹理分析的帧内预测快速算法首先通过待编码块梯度映射帧内预测模式,采用“强边缘”数和边缘方向分析编码块纹理复杂度及可能预测模式,进行深度裁剪和预测模式快速决策,能有效降低编码计算复杂度,平均编码时间降低达到55%。  综上,本文针对降低HEVC编码计算复杂度展开研究,提出基于空间相关性和纹理分析的帧内预测快速算法。通过编码单元深度裁剪和帧内预测模式快速选择算法去除不必要编码单元尺寸和预测模式决策过程。实验结果表明,本文提出的快速算法在保证编码质量和压缩效率基本不变的情况下,能有效降低编码计算复杂度,节省编码时间,具有良好应用前景。
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