基于紋理特征的HEVC綜合性算法的研究
發(fā)布時間:2017-09-01 10:20
本文關(guān)鍵詞:基于紋理特征的HEVC綜合性算法的研究
更多相關(guān)文章: HEVC 紋理特征 幀內(nèi)預(yù)測 MPM 幀間預(yù)測 深度劃分
【摘要】:ITU-T的視頻編碼專家組(VCEG)和ISO/IEC的運動圖像編碼專家組(MPEG)在2013年共同提出了新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)HEVC (High Efficiency Video Coding). HEVC采用傳統(tǒng)的混合視頻編碼框架,在H.264/MPEG-4標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上融合了更多先進的編碼技術(shù),包括為預(yù)測過程的不同階段提供特有的單元劃分(CU、PU、TU的引入),幀內(nèi)角度預(yù)測模式中更加細致的角度劃分,高效的自適應(yīng)二進制算數(shù)編碼(Context Adaptive Binary Arithmatic Coding, CAB AC),新一代運動融合技術(shù)的引入等等。這些新技術(shù)新算法的引入,相較于H.264/AVC標(biāo)準(zhǔn),在保證解碼圖像質(zhì)量相同的前提下,顯著提升了視頻壓縮的效率,碼率減少了接近50%。與此同時,隨著新技術(shù)的融入,編解碼過程中的計算復(fù)雜度也大幅增長,編碼的實時性無法得到保證。本論文對HEVC標(biāo)準(zhǔn)相關(guān)算法的改進,主要從以下兩個方面入手:一是在幀內(nèi)預(yù)測方面,本論文針對HEVC在幀內(nèi)模式選擇過程中新引入的Most Probable Mode(MPM)機制,根據(jù)紋理特征將圖像分類,再對每一類圖像的模式選擇過程分別進行不同程度的簡化,從而讓MPM技術(shù)更加細節(jié)化,更具適應(yīng)性,并縮減了編碼時間。二是在幀間預(yù)測方面,本論文提出的算法將每一幀的預(yù)測深度信息進行了保存,在后續(xù)幀的預(yù)測中,通過設(shè)置判別條件,用保存的深度信息簡化幀間預(yù)測過程中的深度遍歷過程,從而達到減少編碼時間的目的。與此同時,為了保證預(yù)測的精確性,參考幀選擇機制以及量化參數(shù)的影響也被考慮在其中,因此本論文在幀間預(yù)測方面的優(yōu)化實際上是一個基于多種視頻編碼機制的綜合性優(yōu)化。本論文中提出的算法在HEVC標(biāo)準(zhǔn)參考軟件HM-12.0版本中用代碼實現(xiàn)。從實驗結(jié)果可以看到,本論文提出的幀內(nèi)優(yōu)化算法平均縮減35%左右的編碼時間,且把碼率的增長控制在1.5%以內(nèi)。本論文提出的綜合性深度劃分算法將碼率增長控制在2%以內(nèi),平均縮減的編碼時間超過30%。當(dāng)被編碼圖像的類型為B幀或P幀時,根據(jù)編碼器配置文件的相關(guān)設(shè)置,兩種算法可以在編碼過程中被共同使用。兩種算法對高清視頻的編碼具有較好的適應(yīng)性,沒有出現(xiàn)隨著分辨率的提高,碼率大幅上漲的情況,這兩種基于紋理的HEVC優(yōu)化算法具有廣闊的應(yīng)用前景。
【關(guān)鍵詞】:HEVC 紋理特征 幀內(nèi)預(yù)測 MPM 幀間預(yù)測 深度劃分
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2015
【分類號】:TN919.81
【目錄】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-10
- 第一章 緒論10-16
- 1.1 研究的背景與意義10-11
- 1.2 HEVC的歷史發(fā)展與研究現(xiàn)狀11-12
- 1.2.1 視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的歷史發(fā)展11
- 1.2.2 HEVC的研究現(xiàn)狀11-12
- 1.3 HEVC的基本原理與評價標(biāo)準(zhǔn)12-15
- 1.3.1 視頻編碼的基本原理12-13
- 1.3.2 視頻編碼的評價標(biāo)準(zhǔn)13-15
- 1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排15-16
- 第二章 HEVC視頻編碼相關(guān)技術(shù)16-38
- 2.1 視頻編碼基礎(chǔ)概述16-20
- 2.1.1 HEVC的圖像劃分18-19
- 2.1.2 HEVC中部分基礎(chǔ)知識與規(guī)定19-20
- 2.2 幀內(nèi)預(yù)測20-21
- 2.3 幀間預(yù)測21-29
- 2.3.1 幀間預(yù)測概述21-22
- 2.3.2 亞像素插值22-24
- 2.3.3 運動矢量預(yù)測24-26
- 2.3.4 運動融合與SKIP模式26-29
- 2.4 變換量化和熵編碼29-33
- 2.4.1 離散余弦變換29-31
- 2.4.2 哈達瑪變換31
- 2.4.3 熵編碼31-33
- 2.5 環(huán)路濾波33-36
- 2.5.1 去方塊濾波33-35
- 2.5.2 樣本自適應(yīng)偏置35-36
- 2.6 本章小結(jié)36-38
- 第三章 幀內(nèi)預(yù)測MPM優(yōu)化算法38-54
- 3.1 幀內(nèi)預(yù)測的模式及過程38-41
- 3.1.1 亮度預(yù)測38-40
- 3.1.2 色度預(yù)測40
- 3.1.3 參考像素點的替代與平滑40-41
- 3.2 HEVC幀內(nèi)預(yù)測MPM算法41-42
- 3.3 基于紋理特征相關(guān)性的MPM優(yōu)化算法42-49
- 3.3.1 算法優(yōu)化的基本思路42-43
- 3.3.2 算法流程詳述43-49
- 3.4 與原MPM算法的實驗結(jié)果對比49-52
- 3.5 幀內(nèi)MPM優(yōu)化算法的貢獻與創(chuàng)新52-53
- 3.6 本章小結(jié)53-54
- 第四章 幀間預(yù)測綜合性深度劃分算法54-72
- 4.1 CU深度劃分優(yōu)化算法54-57
- 4.1.1 CU的深度54
- 4.1.2 CU的深度劃分過程54-56
- 4.1.3 優(yōu)化算法的主要思路56-57
- 4.2 CU劃分優(yōu)化算法詳細流程57-64
- 4.2.1 HEVC參考幀選取機制57-59
- 4.2.2 B幀的跨邊界判別59-60
- 4.2.3 量化參數(shù)對深度的影響60-61
- 4.2.4 深度劃分優(yōu)化的具體流程61-62
- 4.2.5 優(yōu)化算法的總流程62-64
- 4.3 與原CU深度劃分算法的實驗結(jié)果對比64-68
- 4.4 幀間深度劃分優(yōu)化算法的貢獻與創(chuàng)新68
- 4.5 用戶交互界面的引入68-71
- 4.6 本章總結(jié)71-72
- 第五章 全文總結(jié)與展望72-74
- 5.1 全文總結(jié)72
- 5.2 后續(xù)工作展望72-74
- 致謝74-75
- 參考文獻75-78
- 攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果78-79
【參考文獻】
中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條
1 朱秀昌;李欣;陳杰;;新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)——HEVC[J];南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年03期
,本文編號:771517
本文鏈接:http://sikaile.net/kejilunwen/wltx/771517.html
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