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高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)是由视频编码联合小组(Joint Collaborative Team on Video Coding,JCT-VC)制定的新一代视频编码标准,其目的是为了满足市场对更高质量视频的需求。与上一代视频编码标准H.264/AVC相比,HEVC提供了许多新的编码技术,如编码单元(Coding Unit,CU)的四叉树递归分割等,使其具有更高的压缩率。然而,这也导致了编码复杂度更高。因此,针对HEVC编码快速算法的研究至关重要。本文首先对HEVC的编码框架进行了介绍,并对其中的编码关键技术进行了简述。然后针对其编码特点,提出了一系列帧内、帧间编码的快速算法。帧内预测编码优化包含两部分:宏观级优化和微观级优化。在宏观级上:首先,分析了当前最大编码单元(Largest Coding Unit,LCU)与空间邻近已编码LCU分割深度的相似度,以此来缩减当前LCU的深度范围;其次,基于贝叶斯准则分析变换差绝对值之和(Sum of Absolute Transformed Difference,SATD)与编码块分割的相关性,提前终止每一个CU深度级的分割过程。实验结果表明,在全帧内(All Intra,AI)编码配置下,与HM10.1原始算法相比较,本文提出的帧内宏观级快速算法编码时间平均减少了34.7%,而BDBR增加了1.00%,Y BDPSNR下降了0.04dB。在微观级上:首先,根据当前预测单元(Prediction Unit,PU)纹理与模式代价的相关性,以及基于统计分析的结果,提出了粗略模式决策(Rough Mode Decision,RMD)和率失真优化(Rate Distortion Optimization,RDO)的快速模式决策算法,以减少计算的候选模式数;然后,在分析当前变换单元(Transform Unit,TU)纹理与TU分割相关性的基础上,提出了提前终止当前TU分割的优化算法。实验结果表明,在AI编码配置下,与HM10.1原始算法相比较,本文提出的帧内微观级快速算法编码时间平均减少了31.9%,而BDBR增加了1.55%,Y BDPSNR下降了0.08dB。为了进一步降低编码复杂度,将宏观级算法和微观级算法相结合,形成一种性能更优越的帧内综合快速算法。实验结果表明,在AI编码配置下,与HM10.1原始算法相比较,本文提出的帧内综合快速算法编码时间平均减少了55.3%,而率失真性能基本保持不变。在帧间预测编码优化方面:首先,利用CU纹理与skip模式的相关性,以及空间邻近CU的运动矢量(Motion Vector,MV)信息提前终止CU的分割;然后,分析各种PU模式的率失真代价(Rate Distortion cost,RDcost)分布,提出了阈值自适应的skip模式判别算法和非对称运动分割(Asymmetric Motion Partition,AMP)模式跳过算法。实验结果表明,在帧间编码配置下,与HM10.1原始算法相比较,本文提出的帧间编码快速算法编码时间平均减少了42.2%,而BDBR增加了0.68%,Y BDPSNR下降了0.02dB。最后总结了本文的研究成果,并提出了下一步研究的方向和任务。