本文選題：H.264 + 零值量化DCT系數(shù)�。� 參考：《江西理工大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：隨著信息時代的發(fā)展,高清晰度的視頻越來越受人們的青睞,視頻編碼技術(shù)也顯得日益重要。H.264/AVC是VCEG和MPEG兩大國際組織聯(lián)合推出的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),也是目前最流行的視頻標(biāo)準(zhǔn)之一。該標(biāo)準(zhǔn)吸收了以往視頻標(biāo)準(zhǔn)的優(yōu)點,同時引進了多種先進的編碼技術(shù),使得其編碼效率比以往標(biāo)準(zhǔn)至少提高了一倍以上。然而與此同時,也帶來了大量的復(fù)雜編碼運算量。因此,針對H.264/AVC視頻編碼算法進行性能優(yōu)化,在保證編碼質(zhì)量的前提下降低編碼的復(fù)雜度具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。本文圍繞H.264/AVC標(biāo)準(zhǔn)中DCT域的編碼算法,主要做了以下內(nèi)容的研究工作:(1)針對運動補償后的殘差塊經(jīng)過4×4整數(shù)離散余弦變換(DCT)及量化過程后出現(xiàn)大量的零值量化系數(shù)(ZQDCT)而導(dǎo)致的冗余計算問題,在分析提取出最佳全零塊判決閾值的基礎(chǔ)上,結(jié)合高斯分布模型和DCT系數(shù)能量“Z”形分布特性,提出了基于該新閾值的零值量化系數(shù)分級預(yù)判算法,在殘差塊DCT變換之前按分級模式預(yù)判出ZQDCT,從而跳過其變換量化操作。實驗結(jié)果表明,與標(biāo)準(zhǔn)算法相比,該算法明顯降低了編碼數(shù)據(jù)量,同時減少了最高達42%的離散余弦變換(DCT)、量化(Q)、反量化(IQ)以及離散余弦反變換(IDCT)過程計算時間。(2)結(jié)合人類視覺系統(tǒng)特性,將基于DCT域的恰可察覺失真(JND)模型應(yīng)用于H.264標(biāo)準(zhǔn)算法中。由于人眼是視頻圖像的最終接收者,其對于DCT系數(shù)中低頻分量具有更大的敏感性,而高頻部分可能含有較多的視覺冗余系數(shù)。JND表示人眼不能察覺的最大圖像失真,反映了圖像中不可感知的視覺冗余信息。算法根據(jù)不同的4×4 DCT變換塊計算出相應(yīng)的JND閾值,對每個變換后的DCT系數(shù)進行過濾,其中對應(yīng)位置比JND閾值小的DCT系數(shù)直接舍棄,從而去除視頻圖像中存在的主觀視覺冗余。同時對舍棄后相應(yīng)的DCT系數(shù)跳過其量化等操作,節(jié)省運算量。實驗仿真結(jié)果表明,該JND模型能節(jié)省編碼碼率,同時對視頻圖像質(zhì)量并不影響,對視頻編碼中的視覺冗余優(yōu)化取得了良好的效果。本文通過對H.264標(biāo)準(zhǔn)中的DCT變換與量化過程的研究,利用分級預(yù)判算法將ZQDCT系數(shù)進行提前預(yù)判并跳過其DCT部分的編碼,節(jié)省了運算量;另外從人類視覺系統(tǒng)的角度,對DCT域的視覺冗余進行了分析并提出算法進行過濾相關(guān)冗余系數(shù),優(yōu)化了編碼的視頻圖像質(zhì)量。
[Abstract]:With the development of the information age, high definition video is becoming more and more popular. Video coding technology is becoming more and more important..H.264/AVC is the video coding standard combined by two international organizations of VCEG and MPEG. It is also one of the most popular video standards at present. The advanced coding technology makes the coding efficiency more than twice as much as the previous standard. At the same time, it also brings a lot of complex coding operations. Therefore, it is of great practical significance to optimize the performance of the H.264/AVC video coding algorithm and reduce the complexity of the low coding in the premise of guaranteeing the quality of the coding. Based on the coding algorithm of the DCT domain in the H.264/AVC standard, the main research work is done in the following aspects: (1) the optimal total zero is extracted from the 4 x 4 integer discrete cosine transform (DCT) after the motion compensation and a large number of zero quantization coefficients (ZQDCT) after the quantization process. On the basis of block decision threshold, combining the Gauss distribution model and the "Z" distribution characteristic of DCT coefficient energy, a zero quantizing coefficient classification algorithm based on the new threshold is proposed. The ZQDCT is prejudged by the hierarchical mode before the DCT transformation of the residual block, and the transform quantization operation is skipped. The experimental results show that the algorithm is compared with the standard algorithm. It reduces the amount of coded data, and reduces the maximum 42% of discrete cosine transform (DCT), quantization (Q), inverse quantization (IQ) and discrete cosine inverse transform (IDCT) process computing time. (2) the exact perceptible distortion (JND) model based on the DCT domain is applied to the H.264 standard algorithm based on the characteristics of the human visual system. The human eye is a video map. The final receiver of the image is more sensitive to the low frequency component of the DCT coefficient, and the high frequency part may contain more visual redundancy.JND to represent the maximum image distortion that the human eye can't detect. It reflects the unperceived visual redundancy information in the image. The algorithm calculates the corresponding JND threshold based on the different 4 x 4 DCT transform blocks. Value, filtering the DCT coefficients after each transformation, in which the DCT coefficients with smaller corresponding positions than the JND threshold are abandoned directly, thus the subjective visual redundancy in the video image is removed. At the same time, the corresponding DCT coefficients skip their quantization and other operations to save the computation. The experimental simulation results show that the JND model can save the code rate and same code rate. It does not affect the quality of video image, and has good effect on visual redundancy optimization in video coding. Through the study of DCT transformation and quantization in the H.264 standard, the ZQDCT coefficient is prejudged in advance and skipped the coding of the DCT part by the hierarchical prejudgement algorithm, and the computation is saved. In addition, the human visual system is also obtained. From the point of view of the system, the visual redundancy in the DCT domain is analyzed, and the algorithm is proposed to filter the related redundancy coefficient and optimize the quality of the encoded video image.

【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN919.81

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本文編號：1828563