本文選題：屏幕內(nèi)容編碼 + 高效視頻編碼�。� 參考：《中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近些年來(lái),屏幕共享、無(wú)線顯示、遠(yuǎn)程教育等屏幕內(nèi)容視頻應(yīng)用快速發(fā)展。這些應(yīng)用程序的視頻內(nèi)容可同時(shí)存在計(jì)算機(jī)圖形(如卡通、文本、圖形等)和攝像機(jī)拍攝的自然內(nèi)容。與攝像機(jī)捕獲的內(nèi)容不同,屏幕內(nèi)容通常包含一些重復(fù)的圖案,大量平坦的區(qū)域,有限個(gè)數(shù)的顏色值并且無(wú)傳感器噪聲。但是,一些已有的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)(如H.264/AVC、H.265/HEVC等)是基于自然內(nèi)容特性設(shè)計(jì)的,并沒(méi)有考慮上述的屏幕內(nèi)容的特征。由此,2014年1月,視頻編碼聯(lián)合協(xié)作小組(JCT-VC)啟動(dòng)了基于HEVC標(biāo)準(zhǔn)的屏幕內(nèi)容編碼(SCC)擴(kuò)展工作。新的屏幕內(nèi)容編碼工具分別是調(diào)色板模式、幀內(nèi)塊匹配模式、自適應(yīng)顏色變換和自適應(yīng)分辨率的運(yùn)動(dòng)矢量。本文對(duì)SCC編解碼器的優(yōu)化主要從提升調(diào)色板模式的并行性和幀內(nèi)快速模式選擇兩個(gè)方面研究,目標(biāo)是提高解碼并行性,降低編碼復(fù)雜度。主要研究?jī)?nèi)容如下:在提高解碼并行性方面,研究調(diào)色板模式的并行優(yōu)化問(wèn)題。在現(xiàn)在的調(diào)色板模式中,像素重建過(guò)程需要等全部索引值信息解析完畢才能開(kāi)始,除此之外,編碼單元內(nèi)像素與像素之間的依賴性非常強(qiáng),這使得在編碼單元內(nèi)無(wú)法并行的進(jìn)行像素重建。因此,本文提出一種新的調(diào)色板模式解碼架構(gòu)以提高并行性,我們的貢獻(xiàn)主要分為兩點(diǎn)。1.考慮到不同大小編碼單元對(duì)并行性需求的差異,我們只對(duì)最大允許使用調(diào)色板模式的編碼單元進(jìn)行劃分。實(shí)驗(yàn)表明我們的算法可以大大減少重構(gòu)等待時(shí)間,同時(shí)顯著提高了調(diào)色板模式解碼并行性。與SCM-5.0相比,我們可實(shí)現(xiàn)平均320%的并行性,且BD-rate只增加1.4%。2.我們歸納得出并行性并不會(huì)隨著劃分塊數(shù)的增加而不斷增加。結(jié)合率失真性能,我們討論了在不同場(chǎng)景下的最優(yōu)劃分配置。在降低編碼復(fù)雜度方面,研究幀內(nèi)快速模式選擇問(wèn)題。新的編碼工具的增加,顯著提高了對(duì)屏幕內(nèi)容的編碼性能,但同時(shí)也使得幀內(nèi)模式選擇問(wèn)題變得復(fù)雜。因?yàn)槟Ｊ竭x擇過(guò)程需要遍歷所有可能的模式選擇出率失真性能最小的模式,然后通過(guò)四叉樹(shù)編碼的方法來(lái)決定是否需要進(jìn)一步劃分成更小的編碼單元以獲得更好的率失真性能。所以,新增加的編碼工具使得模式選擇過(guò)程更加耗時(shí)。在本文,我們提出了基于SCC的內(nèi)容感知幀內(nèi)快速模式選擇算法,在SCM-6.0上其能夠顯著降低40.01%。的編碼時(shí)間,且只帶來(lái)1.30%。的BD-Rate上升。我們主要的貢獻(xiàn)點(diǎn)可以分為三點(diǎn)。1.我們提出了一種內(nèi)容感知的快速模式選擇算法,以剔除不必要的候選模式和編碼單元大小。2.我們提出了一個(gè)末位比特卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LBCNN)分類器來(lái)預(yù)測(cè)塊的內(nèi)容類型。特別的是,我們對(duì)輸入圖像進(jìn)行了一個(gè)預(yù)處理操作——提取每個(gè)像素的灰度值的末位比特構(gòu)成末位比特圖作為輸入,而不是灰度圖像本身。這是基于觀察發(fā)現(xiàn)攝像頭的傳感器噪聲主要體現(xiàn)在像素值的低有效位上,而典型的計(jì)算機(jī)生成內(nèi)容不存在任何傳感器噪聲。借助末位比特圖,我們大大提高了分類準(zhǔn)確度。3.我們的LBCNN分類器獲得的是編碼單元的真實(shí)內(nèi)容類型,其與量化參數(shù)等編碼信息無(wú)關(guān)。且其可以與碼率控制模塊等結(jié)合來(lái)進(jìn)一步提高編碼性能。
[Abstract]:In recent years , screen sharing , wireless display , distance education and other screen content video applications have been developed rapidly . The video content of these applications can be divided into two aspects : palette mode , intra block matching mode , adaptive color transform and adaptive resolution . The typical computer generated content does not have any sensor noise . With the last bit map , we greatly improve the classification accuracy . 3 . Our LBCNN classifier obtains the real content type of the coding unit , which is independent of the coding information such as quantization parameter and so on , and can be combined with the code rate control module and the like to further improve the coding performance .

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN919.81

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本文編號(hào)：1791328