近年來,人們對(duì)高清、超高清視頻的需求越來越多,相應(yīng)地業(yè)界對(duì)于視頻編碼技術(shù)的要求也越來越高。為了滿足應(yīng)用要求,由各標(biāo)準(zhǔn)委員會(huì)組織和國(guó)際公司組成的聯(lián)合體提出了多種高性能視頻編碼協(xié)議,并形成行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。雖然這些標(biāo)準(zhǔn)都沿用了傳統(tǒng)的混合視頻編碼框架,但在協(xié)議實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)方面各有不同,相應(yīng)地所能達(dá)到的性能也有所差異。本文對(duì)目前主流的幾類高性能視頻編碼協(xié)議進(jìn)行了分析,并在統(tǒng)一的輸入源下進(jìn)行了性能測(cè)試。在此基礎(chǔ)上,針對(duì)H.265/HEVC(High Efficiency Video Coding)中的碼率控制算法進(jìn)行了深入研究。本文首先介紹了視頻編碼及碼率控制算法的研究背景與意義,對(duì)混合編碼結(jié)構(gòu)的框架及關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入剖析;之后重點(diǎn)對(duì)四種最新的HEVC、AVS2、VP9和AV1視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)從性能評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、測(cè)試序列與條件進(jìn)行了對(duì)比評(píng)測(cè)。針對(duì)HEVC視頻編碼器,在總結(jié)和分析現(xiàn)有碼率控制算法及相關(guān)改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上,提出了一種基于人眼感興趣區(qū)域的碼率控制改進(jìn)算法。算法在不改變現(xiàn)有HEVC碼率控制算法結(jié)構(gòu)的前提下結(jié)合先進(jìn)的視覺顯著區(qū)域提取思想,以每個(gè)CTU層的顯著區(qū)域作為感興趣區(qū)域,從而把感興趣區(qū)域作為CTU層碼率分配的依據(jù)。通過改變CTU層的碼率分配權(quán)重,將圖像中的感興趣的區(qū)域分配以較大碼率而給一些不感興趣的區(qū)域分配較低的碼率,形成了一種更符合人眼特性的碼率分配策略,提升了壓縮視頻的主觀視覺質(zhì)量。在HEVC參考軟件HM16.0上的測(cè)試表明,論文提出的基于人眼感興趣區(qū)域的碼率控制改進(jìn)算法在提升視頻編碼質(zhì)量的同時(shí)提升了編碼效率。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN919.81
【部分圖文】：

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文argarg100%T et TrueT etR RRR ，Ta rgetR 為目標(biāo)碼率，TrueR 為實(shí)際編碼碼率。由表 4.3 中的測(cè)試結(jié)差方面，本文提出的碼率控制改進(jìn)算法最終編碼誤差都可以控制在碼率控制算法的誤差要求。 HEVC 的官方軟件 HM16.0 對(duì)一些測(cè)試序列進(jìn)行測(cè)試后，接著，在取主觀特征最強(qiáng)的圖像幀，并記錄當(dāng)前提取位置。然后，使用改進(jìn)列進(jìn)行測(cè)試，提取出上述位置處的編碼幀。為了比較兩種編碼方式后的圖像作差值運(yùn)算，得到圖像的差值圖，并對(duì)差值圖進(jìn)行相應(yīng)的

VC 的官方軟件 HM16.0 對(duì)一些測(cè)試序列進(jìn)行測(cè)試后，接著，觀特征最強(qiáng)的圖像幀，并記錄當(dāng)前提取位置。然后，使用改行測(cè)試，提取出上述位置處的編碼幀。為了比較兩種編碼方圖像作差值運(yùn)算，得到圖像的差值圖，并對(duì)差值圖進(jìn)行相應(yīng)圖 4.7 BasketballPass 測(cè)試序列原圖灰度圖

改進(jìn)算法得到的BasketballPass測(cè)試序列圖像與原圖像差值圖

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 胡乾乾;沈禮權(quán);趙振軍;;基于場(chǎng)景切換的HEVC碼率控制算法[J];電視技術(shù);2015年05期

2 何海東;董全武;紀(jì)琳;;H.265/HEVC、VP9、H.264編碼算法比較及性能測(cè)試分析[J];廣播與電視技術(shù);2014年10期

3 唐華敏;杜建超;王慶雷;;視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)HEVC中的環(huán)路濾波技術(shù)分析[J];電視技術(shù);2014年11期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 李娜;VP9幀內(nèi)預(yù)測(cè)快速算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

本文編號(hào)：2831174