本文選題：高效視頻編碼 + 幀間預測�。� 參考：《華僑大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著高清視頻與超高清視頻的普及,為了方便視頻在有限的網(wǎng)絡帶寬上傳輸,視頻編碼聯(lián)合小組在2013年確定了高效視頻編碼作為新一代的視頻編碼標準。它是在上一代視頻編碼標準H.264的基礎上進行了大量的改進與創(chuàng)新,HEVC采用了更大尺寸的塊結構與更多的預測模式,有效地提升了壓縮率,同時帶來的計算復雜度也成倍的增加。本文首先介紹HEVC的編解碼框架與引入的主要技術點,重點介紹了幀內(nèi)預測過程與幀間預測過程。隨后針對幀間預測過程引入的巨額的計算復雜度,提出了多種算法降低幀間預測過程的計算復雜度。本文對幀間層面的優(yōu)化分為兩個方面進行:宏觀級和微觀級。在宏觀級層面的優(yōu)化上:1.根據(jù)圖像塊之間的空域相關性,利用空間鄰近編碼樹單元的最大深度來預測當前編碼樹單元的深度范圍;2.統(tǒng)計分析編碼單元選擇分割的率失真代價與不分割的率失真代價取值狀況,提出一種軟閾值法來終止編碼單元繼續(xù)分割。實驗結果表明,本文提出的幀間宏觀級算法可以減少33%的編碼時間,平均碼率差增加了0.454%,平均峰值信噪比差降低了0.017dB。在微觀級層面的優(yōu)化上:1.利用運動矢量估計圖像塊的運動狀況,決策跳過部分預測模式;2.分析殘差塊的紋理分布,針對不同的紋理分布對預測模式選擇過程做進一步的細化處理;3.利用在檢測每一預測模式時,計算變換單元的紋理復雜程度,提前決策變換單元是否繼續(xù)分割。實驗結果表明,本文提出的幀間微觀級算法減少50.6%的編碼時間,平均碼率差增加了1.606%,平均峰值信噪比差降低了0.06dB。將宏觀級算法和微觀級算法綜合起來得到幀間綜合算法,實驗結果表明,幀間綜合算法可以減少57.1%的編碼時間,平均碼率差增加了1.994%,平均峰值信噪比差降低了0.074dB。鑒于綜合算法引入了一定程度的率失真性能的損失,隨后提出了以自由地控制錯檢概率,盡可能地降低漏檢概率的決策算法--Neyman-Pearson模式?jīng)Q策算法。該算法在線統(tǒng)計訓練數(shù)據(jù),并周期性地更新訓練數(shù)據(jù),通過訓練數(shù)據(jù)來提前決策skip模式為最優(yōu)預測模式與提前終止編碼單元繼續(xù)分割。實驗結果表明,Neyman-Pearson模式?jīng)Q策算法能夠減少39.0%的計算復雜度,平均碼率差增加了0.782%,平均峰值信噪比差降低了0.027dB。在論文的最后,總結了本文所做的研究工作,同時提出了未來的研究方向。
[Abstract]:With the popularity of high-definition video and ultra high definition video, in order to facilitate video transmission on limited network bandwidth, the video coding joint team identified efficient video coding as a new generation of video coding standards in 2013. It has made a lot of improvements and innovations on the basis of the previous generation of video coding standard H.264, and HEVC adopted more. The large size block structure and more prediction mode can effectively increase the compression rate and increase the computational complexity. This paper first introduces the coding and decoding framework of HEVC and the main technical points introduced, focusing on the intra prediction process and inter frame prediction process. In this paper, the optimization of inter frame level is divided into two aspects: macro level and micro level. At the macro level, 1. according to the spatial correlation between the image blocks, the current coding tree is predicted by the maximum depth of the space adjacent coding tree unit. The depth range of the unit; 2. a statistical analysis of the rate distortion cost and the undivided rate distortion cost of the selected segment of the coding unit. A soft threshold method is proposed to terminate the continuous segmentation of the coding unit. The experimental results show that the inter frame macro level algorithm proposed in this paper can reduce the encoding time by 33%, the average bit rate difference increases by 0.454%, and the average code rate difference is increased by 0.454%. The difference of mean peak signal to noise ratio (SNR) reduces the optimization of 0.017dB. at the micro level: 1. using motion vectors to estimate the motion situation of the image block, the decision skip part of the prediction mode; 2. analyze the texture distribution of the residual block, make a step of refining the prediction mode selection process for different texture distribution, and 3. use to detect each prediction model. At the same time, the texture complexity of the transformation unit is calculated and whether the transformation unit will continue to be divided in advance. The experimental results show that the proposed inter frame micro level algorithm reduces the encoding time by 50.6%, the average bit rate difference is increased by 1.606%, the average peak signal to noise ratio difference is reduced by 0.06dB., and the macro level algorithm and the micro level algorithm are synthesized. The experimental results show that the inter frame synthesis algorithm can reduce the encoding time by 57.1%, the average bit rate difference is increased by 1.994%, the average peak signal to noise ratio difference is reduced by 0.074dB. in view of the loss of a certain degree of rate distortion introduced by the integrated algorithm, and then it is proposed to control the misdetection probability freely and reduce the leakage as much as possible. The --Neyman-Pearson model decision algorithm of probabilistic decision algorithm. This algorithm trains data online, periodically updates the training data, and makes the skip mode ahead of time by training data to continue the segmentation of the optimal prediction model and the advance termination coding unit. The experimental results show that the Neyman-Pearson pattern decision algorithm can reduce 39%. The calculation complexity, the average bit rate difference increased by 0.782%, the average peak signal to noise ratio difference reduced 0.027dB. at the end of the paper, summed up the research work done in this paper, and put forward the future research direction.
【學位授予單位】：華僑大學
【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：2113508