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近些年,随着互联网技术和多媒体技术的快速发展,高清甚至超高清视频业务逐渐走入人们的生活。这在引起视频数据量迅速增加的同时也给视频的存储和传输带来了巨大的挑战。2013年1月,视频编码联合组(Joint Collaborative Team on Video Coding,JCT-VC)发布了新一代的面向高清视频的视频编码标准H.265/HEVC,与其前一代视频编码标准H.264/AVC相比,H.265/HEVC可以在保证同等重建视频主观质量前提下节省50%的码率。率失真优化是视频编码中提高编码效率的关键技术。率失真优化基于香农的率失真编码理论,通过权衡编码码率与失真,在满足码率限制的前提下,获得尽量高的重建视频质量,进而提高视频编码的率失真性能。本文研究H.265/HEVC的率失真优化技术,从提高重建视频主观质量、提高编码率失真性能、以及降低编码复杂度等方面出发,对H.265/HEVC中的一些关键编码模块,即像素自适应补偿(Sample Adaptive Offset,SAO)滤波、随机接入(Random Access,RA)编码结构、编码单元(Coding Unit,CU)四叉树划分中的率失真优化过程进行了深入研究。论文的主要创新和贡献如下:1.提出了一种可以提高重建视频人眼感知质量的SAO率失真优化方法。目前H.265/HEVC测试模型HM中的SAO率失真优化过程没有考虑人眼感知特性,其滤波后视频的主观质量有待提高。针对这一问题,本文考虑恰可察觉失真(Just Noticeable Distortion,JND)理论并结合Sobel算子首先建立了简化的JND模型。然后将提出的JND模型应用到SAO率失真优化过程中使得每个像素根据人眼的感知特性获得更加合理的SAO偏移量。本文提出的方法,通过使用JND模型,可以将偏移量的编码码率在人眼对图像失真感知敏感区域及不敏感区域进行更加合理的分配,有效提高了重建视频的主观质量。2.提出了一种可以抑制时域闪烁效应(Temporal Flickering Artifact,TFA)的三维SAO率失真优化方法。TFA是H.265/HEVC编码中常见的一种时域失真。目前HM中的SAO方法只对每一帧单独进行率失真优化,并不考虑帧与帧之间的时域相关性,所以其可以消除图像的空域失真,但对TFA等时域失真作用有限。本文考虑TFA的失真特性,利用重建视频相邻帧的时域相关性,提出了一种通过减小相邻帧差值图像的重建失真来抑制TFA的帧间SAO率失真优化方法。最终结合帧间SAO率失真优化方法及HM中原有的SAO率失真优化方法,提出了三维SAO率失真优化方法。该方法可以有效抑制重建视频中TFA,提高重建视频的主观质量,同时该方法还可以有效提高视频编码的率失真性能。3.针对RA结构,提出了一种考虑时间级依赖性的拉格朗日因子计算方法。RA结构为HM推荐的三种编码测试结构之一。视频采用RA结构编码时,视频中的帧都会被分配时间级,并且低时间级的帧要被高时间级的帧作参考,所以不同时间级帧之间的编码码率及编码失真存在着相互依赖的关系,即其编码率失真性能相互依赖。因此,为了提高RA结构的编码率失真性能,本文通过分析不同时间级帧之间的编码码率及编码失真的依赖关系,建立了适用于RA结构的拉格朗日因子计算模型。提出方法可以有效地提高RA结构编码的率失真性能。4.针对RA结构,提出了一种考虑视频内容特性的量化参数(Quantization Parameter,QP)分配方法。首先设计实验得到了编码率失真性能测度下,具有不同内容特性的视频序列对应的每个时间级分配的最优QP值。然后通过分析视频的内容特性,即视频的运动特性和纹理特性,建立了最优QP值的预测模型。并基于此模型最终提出了适用于RA结构的QP分配方法。该方法可以有效提高RA结构编码的率失真性能。5.提出了一种SAO率失真优化快速算法。目前HM中的SAO率失真优化过程需要通过多次循环统计得到每个SAO模式下不同像素的失真程度和像素个数等参数。此过程的运行时间占了整个SAO处理时间的近90%。为了降低SAO的复杂度,本文首先分析了高时间级帧和时间0级帧之间需要统计的SAO参数的相关性。然后将此相关性应用到SAO率失真优化过程中,使得高时间级帧可利用时间0级帧的SAO参数进行SAO率失真优化操作。该方法可以在保证编码率失真性能基本不变的前提下,有效降低SAO处理复杂度。6.提出了一种CU划分率失真优化快速算法。目前HM中的CU划分方法需要遍历编码所有CU深度,得到每一个CU深度的率失真代价后才能确定最终的CU划分,算法复杂度很高。本文首先分析得到了相邻CU深度的编码码率之间的关系及编码失真之间的关系,进而利用此关系建立了相邻CU深度的率失真代价的预测模型。根据该模型,在当前CU深度编码完毕后,即可预测得到下一CU深度的率失真代价,进而判断是否需要进一步划分。该方法可以在保证编码率失真性能基本不变的前提下,有效降低CU划分率失真优化过程的复杂度。