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HEVC SCC的編解碼技術優(yōu)化研究

發(fā)布時間:2018-04-23 09:12

  本文選題:屏幕內(nèi)容編碼 + 高效視頻編碼 ; 參考:《中國科學技術大學》2017年碩士論文


【摘要】:近些年來,屏幕共享、無線顯示、遠程教育等屏幕內(nèi)容視頻應用快速發(fā)展。這些應用程序的視頻內(nèi)容可同時存在計算機圖形(如卡通、文本、圖形等)和攝像機拍攝的自然內(nèi)容。與攝像機捕獲的內(nèi)容不同,屏幕內(nèi)容通常包含一些重復的圖案,大量平坦的區(qū)域,有限個數(shù)的顏色值并且無傳感器噪聲。但是,一些已有的視頻編碼標準(如H.264/AVC、H.265/HEVC等)是基于自然內(nèi)容特性設計的,并沒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)啟動了基于HEVC標準的屏幕內(nèi)容編碼(SCC)擴展工作。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、自適應顏色變換和自適應分辨率的運動矢量。本文對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)快速模式選擇兩個方面研究,目標是提高解碼并行性,降低編碼復雜度。主要研究內(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)化問題。在現(xiàn)在的調(diào)色板模式中,像素重建過程需要等全部索引值信息解析完畢才能開始,除此之外,編碼單元內(nèi)像素與像素之間的依賴性非常強,這使得在編碼單元內(nèi)無法并行的進行像素重建。因此,本文提出一種新的調(diào)色板模式解碼架構以提高并行性,我們的貢獻主要分為兩點。1.考慮到不同大小編碼單元對并行性需求的差異,我們只對最大允許使用調(diào)色板模式的編碼單元進行劃分。實驗表明我們的算法可以大大減少重構等待時間,同時顯著提高了調(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隨著劃分塊數(shù)的增加而不斷增加。結合率失真性能,我們討論了在不同場景下的最優(yōu)劃分配置。在降低編碼復雜度方面,研究幀內(nèi)快速模式選擇問題。新的編碼工具的增加,顯著提高了對屏幕內(nèi)容的編碼性能,但同時也使得幀內(nèi)模式選擇問題變得復雜。因為模式選擇過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,然后通過四叉樹編碼的方法來決定是否需要進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程更加耗時。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%。的編碼時間,且只帶來1.30%。的BD-Rate上升。我們主要的貢獻點可以分為三點。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.我們提出了一個末位比特卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(LBCNN)分類器來預測塊的內(nèi)容類型。特別的是,我們對輸入圖像進行了一個預處理操作——提取每個像素的灰度值的末位比特構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,而典型的計算機生成內(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確度。3.我們的LBCNN分類器獲得的是編碼單元的真實內(nèi)容類型,其與量化參數(shù)等編碼信息無關。且其可以與碼率控制模塊等結合來進一步提高編碼性能。
[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 .

【學位授予單位】:中國科學技術大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TN919.81

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本文編號:1791328

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