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以视频为核心的多媒体应用已深入到生活中的各个领域。随着分辨率的不断提升,高画质的视频为人们带来了更好的视觉体验和服务,但同时也带来了数据量的激增,引起存储和传输难题,这也为视频编码带来了新的挑战。视频编码标准凝练了同时代最高效、最先进的视频编码技术。H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)是目前最新一代的国际视频编码标准,与上一代视频编码标准H.264/AVC(Advanced Video Coding)一样,H.265/HEVC总体上依然采用混合视频编码框架,但是在性能上比H.264/AVC提高了50%左右。尽管如此,H.265/HEVC在性能上仍有优化空间,并且许多研究都围绕如何优化H.265/HEVC展开。混合视频编码框架由多项关键技术组成,包括预测、变换编码、量化、熵编码、环路滤波和码率控制等等。本文针对其中的变换编码和码率控制分别进行优化,设计内容自适应的变换算法以及视频编码与去噪联合优化算法,以此实现高效的视频编码。分别介绍如下:1、传统视频编码方法中的变换编码采用固定的变换基函数,而编码过程中所产生的残差图像在内容上呈现非均匀变化。由此引起了变换基函数与残差图像在方向上不一致的问题,影响了变换编码的效率。为了解决这一问题,本文设计了一种内容自适应的变换,从向量投影的角度对正交变换的本质进行分析,根据相邻视频图像之间的相似性构建了内容自适应的正交变换,并应用于实际编码。此外,本文设计了多种优化方法,对变换方式的选择和变换基函数的产生过程进行优化和加速。将本文所设计的新型变换应用于H.265/HEVC后,在特定编码模式下能显著提升编码效率。2、为了实现对有噪声视频的高效编码,本文利用H.265/HEVC的码率控制机制,实现了一种视频编码与去噪联合优化算法。该方法利用噪声方差建立图像块量化参数估计模型,通过为每个图像块分配最优的量化参数,在编码过程中消除噪声的影响。在此基础上,进一步优化H.265/HEVC的码率控制机制,为图像分配合理的编码码率,提高“率-失真”优化性能。该方法中所采用的量化参数估计模型通过离线训练得到,因此能有效控制编码复杂度的增加。同时,该方法能够同步实现视频编码与盲去噪,更适合于实际应用。