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新一代高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)通过各种先进的技术大大提高了视频编码的性能,使其在同等质量的前提下,比上一代标准H.264节约50%左右的码率,但是也大幅度增加了编码复杂度。因此,关于如何平衡编码质量和编码计算复杂度成为了当下HEVC的研究热点。本文就HEVC的关键部分——帧内预测展开研究,主要从帧内模块的块划分和模式选择两个方面对算法进行优化,以达到降低编码复杂度,减少编码时间的目的。主要研究成果如下:本文针对HEVC编码器x265帧内编码单元(Coding Unit,CU)划分复杂度高的问题,提出一种利用当前编码单元子块的纹理复杂相似度与其编码所需要的总比特数和量化参数之间的相关性,提前终止CU划分的优化算法。首先,利用差分矩阵计算当前编码单元子块的纹理复杂度及其相似度,然后根据当前编码块的量化参数和编码比特数与子块相似度之间的相关性提前终止CU划分,减少冗余的深度计算。实验结果表明,与x265的标准算法相比,该算法在视频质量基本不变的前提下,能够平均减少22.23%的帧内编码时间。为了解决HEVC帧内模式选择高复杂度问题,本文从减少候选列表和模式预测两方面提出两种快速算法,其中利用哈达玛变换后的残差绝对值和(Sum of Absolute Transformed Difference,SATD)的模式选择优化算法是通过增加SATD计算进一步减少预测单元(Prediction Unit,PU)模式选择的候选列表个数,从而减少率失真代价计算。结果表明,该算法在质量基本不变的前提下,结合本文CU划分的优化算法,能够平均减少32.34%的帧内编码时间。基于统计信息模式选择优化算法则是利用与当前编码单元在复杂度和深度基本一致的情况下,根据相邻单元的模式信息,来预测当前编码单元的模式,从而减少冗余模式计算。实验结果表明,与x265算法相比,在性能损失忽略不计的情况下,帧内编码时间平均减少19.93%。综上所述,HEVC帧内模块的块划分和模式选择的优化算法均取得较好的效果,且在保证视频质量的前提下,以可忽略不计的编码质量损失为代价,有效地降低了HEVC帧内编码复杂度。