發(fā)布時(shí)間：2020-03-31 01:17

【摘要】：隨著視頻編碼技術(shù)的不斷發(fā)展,最新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)HEVC應(yīng)運(yùn)而生。得益于新編碼工具和自身具有的特色核心技術(shù),HEVC在編碼性能上有了很大提升。對(duì)于其中的量化算法模塊,它是視頻編碼中產(chǎn)生失真的根本原因,同時(shí)影響著視頻的質(zhì)量和碼率。通常情況下,視頻編碼中的量化器都會(huì)以零點(diǎn)為中心進(jìn)行拓展,這也就是常說(shuō)的“量化死區(qū)”(Dead-zone),最常使用的就是基于死區(qū)的硬判決量化算法(Hard Decision Quantization,HDQ),基于無(wú)記憶信源假設(shè),其量化結(jié)果只與量化步長(zhǎng)、信號(hào)強(qiáng)弱有關(guān)。相較而言,基于率失真優(yōu)化技術(shù)的軟判決量化(Soft Decision Quantization,SDQ)考慮率失真編碼代價(jià)及系數(shù)間的相互影響,通過(guò)維特比算法或路徑動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法實(shí)現(xiàn)了系數(shù)級(jí)的量化控制和優(yōu)化。然而,極高的復(fù)雜度導(dǎo)致SDQ在硬件實(shí)現(xiàn)上面臨巨大挑戰(zhàn)。視頻編碼中,DCT系數(shù)的分布模型是率失真優(yōu)化的理論模型基礎(chǔ)。但實(shí)際樣本系數(shù)分布中常常出現(xiàn)拖尾現(xiàn)象,無(wú)法用主流的指數(shù)衰減函數(shù)進(jìn)行準(zhǔn)確擬合。本文致力于對(duì)死區(qū)硬判決量化算法進(jìn)行優(yōu)化,采用一種分段截?cái)嗟腄CT分布模型——TCM(Transparent Composite Model,TCM)模型來(lái)權(quán)衡系數(shù)的主體分布和尾部區(qū)域。研究發(fā)現(xiàn),樣本落入主體和尾部的概率對(duì)塊中不同頻率分量系數(shù)的模型分布參數(shù)有較大影響。因此,將模型中的概率因子、分布參數(shù)作為自適應(yīng)死區(qū)偏移量的重要建模參數(shù),離線構(gòu)建一種基于TCM模型的自適應(yīng)死區(qū)HDQ算法。與固定偏移量的HDQ相比,本文算法峰值信噪比有0.08017dB性能提升,平均節(jié)省2.9419%碼率,更好的逼近SDQ的率失真性能。在自適應(yīng)HDQ算法的研究基礎(chǔ)上,本文進(jìn)一步考慮HVS(Human Visual System,HVS)感知特性,利用人眼對(duì)圖像中的高頻細(xì)節(jié)不敏感的特性。在Bayes二類判決和最小誤判概率約束條件下,模擬感知SDQ算法機(jī)理,對(duì)變換塊中不同位置、不同Qp下的高低頻分量采用不同的量化步長(zhǎng),構(gòu)建基于內(nèi)容自適應(yīng)的感知量化矩陣模型,并采用結(jié)構(gòu)相似度(Structural Similarity)的方法對(duì)圖像主觀質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的HDQ算法,本文算法能達(dá)到平均5.048%的碼率節(jié)省,其中WVGA和WQVGA格式平均達(dá)到10.65%的碼率節(jié)省,更好的提升了圖像的主觀質(zhì)量性能。
【圖文】：

圖 2.1 H.265/HEVC 視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)框架混合編碼框架視頻編碼的流程由變換、量化、熵編碼、幀內(nèi)預(yù)測(cè)、預(yù)測(cè)以及環(huán)路濾波等模塊[4]構(gòu)成。如圖 2.1 所示，，在 HEVC 視頻編碼程中，首先，原始視頻圖像在進(jìn)入編碼器后被劃分成互不重疊的編碼

圖 2.2 預(yù)測(cè)差分原理框圖經(jīng)過(guò)預(yù)測(cè)差分編碼后，得到預(yù)測(cè)殘差值進(jìn)行離散余弦變換，并進(jìn)入量化模塊得到量化后的 DCT 系數(shù)。最后對(duì)量化后的 DCT 系數(shù)進(jìn)行熵編碼，得到視頻的壓縮碼流。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)計(jì)量大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TN919.81

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本文編號(hào)：2608347