论文部分内容阅读
伴随着移动互联等新兴技术不断发展,视频的服务质量需求也不断提高,传输环境也从传统有线向移动无线等方向发展,这对视频编码压缩和传输提出更高的要求。国际上一些标准化组织开展了视频编码标准协议的研究,并于2013年发布了新一代的视频编码标准：高性能视频编码标准(HEVC)。HEVC通过遍历所有编码单元的率失真代价获得最佳的编码单元划分方式,与现有的编码标准(如H.264等)相比提高了50%的编码率。虽然这种遍历可以得到较好的编码质量,但也引入了巨大的编码复杂度。因此,通过优化编码单元的深度决策方法降低HEVC的编码复杂度是视频编码研究领域的热点和难点问题。为了降低HEVC的编码复杂度,本文提出了一种编码单元深度快速决策算法,该算法利用视频图像的时间和空间相关性,对编码单元深度划分和帧内预测模式进行了优化。在编码单元深度划分方面：首先利用视频序列的时间相关性,通过计算关联帧编码单元的深度信息,预测当前编码单元最有可能的深度范围；然后,利用视频图像的空间相关性,计算当前编码单元的相邻己编码单元的深度信息来确定当前编码单元是否位于图像边缘区域或剧烈变化的区域,如果当前编码单元位于图像边缘区域或剧烈变化的区域,则采用标准算法进行分割计算,否则只对编码单元的预测编码深度进行分割计算；在帧内预测模式决策方面：由于绝对变换差值之和(SATD)能够有效的反应预测图像和原始图像的差异,本文采用了基于SATD的率失真计算模型,通过比较最有可能帧内预测模式(MPM)的率失真代价和采用粗模式算法(RMD)获取的候选预测模式的率失真代价,自适应的调整帧内预测模式候选子集的数量。该算法充分利用视频图像的时间关联性和空间关联性,提前预测编码单元深度范围并对帧内预测候选模式数量进行优化,从而达到降低编码复杂度的效果。实验表明,所提优化算法和HEVC标准算法HM10.0相比,当视频帧全为I帧时,在不明显降低编码质量的基础上能够平均节省时间38.76%。当视频帧为较平滑的序列vidyol时,能够节省编码时间60.23%,而信噪比仅仅减少了0.07dB。