【摘要】：隨著高清及超高清視頻應(yīng)用的日益普及,視頻數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)“井噴式”增長。在有限信道帶寬和存儲(chǔ)容量的限制下,目前廣泛應(yīng)用的H.264/AVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)已逐漸無法滿足視頻高效存儲(chǔ)與傳輸?shù)男枨�。因�?著眼于“更高壓縮效率”和“更高重建質(zhì)量”的新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)HEVC應(yīng)運(yùn)而生。作為H.264/AVC的繼承與發(fā)展,HEVC引進(jìn)了許多先進(jìn)的編碼技術(shù)并將壓縮效率提高了一倍,但在HEVC向?qū)嵱没�、普及化邁進(jìn)的征途中其編碼速度及網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)能力仍有待提升。本文以HEVC標(biāo)準(zhǔn)為研究平臺(tái),以低復(fù)雜度幀內(nèi)編碼和碼率控制優(yōu)化技術(shù)為切入點(diǎn),力求在低復(fù)雜度編碼和強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性編碼的理論研究及應(yīng)用實(shí)踐上取得新突破。主要研究內(nèi)容和成果如下:1.提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幀內(nèi)編碼單元深度快速選擇算法。以編碼單元深度與其紋理復(fù)雜度間的關(guān)聯(lián)關(guān)系為依據(jù),以實(shí)現(xiàn)編碼單元深度范圍的預(yù)測(cè)與靈活選擇為研究目標(biāo),設(shè)計(jì)了面向HEVC幀內(nèi)編碼單元深度范圍決策的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建策略。基于該策略設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的快速算法與HEVC標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試模型HM-16.9相比較,可在保證編碼單元?jiǎng)澐譁?zhǔn)確度的同時(shí),加速幀內(nèi)編碼過程。2.提出一種基于時(shí)空相關(guān)性的幀內(nèi)預(yù)測(cè)單元模式快速?zèng)Q策算法。以當(dāng)前預(yù)測(cè)單元最優(yōu)模式與其時(shí)空相鄰預(yù)測(cè)單元最優(yōu)模式間的關(guān)聯(lián)關(guān)系為依據(jù),以合理簡化預(yù)測(cè)單元的候選模式集為出發(fā)點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于空間相關(guān)性的粗模式?jīng)Q策候選模式集簡化和基于時(shí)間相關(guān)性的率失真優(yōu)化候選模式集簡化策略。基于該策略設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的快速算法與HEVC標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試模型HM-16.9相比較,可在保證編碼重建質(zhì)量的前提下,降低幀內(nèi)編碼復(fù)雜度。并實(shí)現(xiàn)了幀內(nèi)編碼單元深度快速選擇算法和預(yù)測(cè)單元模式快速?zèng)Q策算法的融合,進(jìn)一步節(jié)省了編碼時(shí)間。3.提出一種基于模型參數(shù)自適應(yīng)預(yù)測(cè)的碼率控制優(yōu)化算法。通過探究幀間內(nèi)容相似性,確定與當(dāng)前編碼幀內(nèi)容差異最小且已編碼的最佳關(guān)聯(lián)幀,并依據(jù)碼率控制模型參數(shù)與視頻內(nèi)容的相關(guān)性,設(shè)計(jì)了基于最佳關(guān)聯(lián)幀中已有編碼信息的最大編碼單元層碼率控制模型參數(shù)自適應(yīng)預(yù)測(cè)機(jī)制,以避免原有算法采用依賴于經(jīng)驗(yàn)值的模型參數(shù)更新方式,而引起編碼初期碼率控制誤差較大的不足�；谠摍C(jī)制設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的碼率控制優(yōu)化算法與HEVC標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試模型HM-16.9相比較,能夠在不以編碼時(shí)間為代價(jià)的前提下,實(shí)現(xiàn)碼率控制精度與率失真性能的同步提升。
【圖文】：

CTU 劃分結(jié)構(gòu)的最終確定，需要遍歷0到3幀內(nèi)預(yù)測(cè)時(shí)，又需要通過 RMD 和 RDO 過程遍歷 64×64 的 CTU 為例，在劃分過程中，需要共計(jì) 8-4 所示）。進(jìn)一步，每個(gè) CU 還需要經(jīng)歷對(duì)應(yīng) PU計(jì) 341 個(gè) PU 需要進(jìn)行模式?jīng)Q策，包括：1 個(gè)尺寸2 3 的 PU、16 個(gè)尺寸為 16 16 的 PU、64 個(gè)尺寸為 4 4 的 PU。即為得到一個(gè) CTU 的最終劃分結(jié)+4×35+16×35+64×35+256×35=11935）次 SATD c×3+16×3+64×8+256×8=2623）次 RD cost 計(jì)算，其 和 8×8），其 RD cost 計(jì)算次數(shù)高達(dá) 2560 次，在幀內(nèi)據(jù)了至少 95.8%。不僅如此，當(dāng)對(duì)更高幀率和更高編碼 CTU 數(shù)量激增，，SATD 與 RD 代價(jià)計(jì)算將呈復(fù)雜度增加問題不容小覷。

或 P3 為最大值，則將當(dāng)前 CTU 判斷為簡單 CTU，編碼深度為[0, 2]；否則，前 CTU 為復(fù)雜 CTU，編碼深度為[1, 3]。為了進(jìn)一步說明采用 Module 3 做進(jìn)一步 CTU 歸類的必要性，本章做了如下比實(shí)驗(yàn)。將 Module 1、Module 2 和 Module 3 三個(gè)模塊結(jié)合進(jìn)行 CTU 類別判斷方法定義為 Method A。同時(shí)，將僅結(jié)合 Module 1 和 Module 2 兩個(gè)模塊直接通 Caffe-LeNet 實(shí)現(xiàn)簡單 CTU 與復(fù)雜 CTU 判斷的方法定義為 Method B。圖 3-8別統(tǒng)計(jì)了 Method A 和 Method B 對(duì) CTU 分類的準(zhǔn)確度。從圖中可以看出，與ethod B 相比，Method A 展現(xiàn)出了更高的分類準(zhǔn)確度，其平均準(zhǔn)確度可達(dá) 89.91%一結(jié)果表明 Method A 可以從原始圖像中挖掘出更多的信息，從而實(shí)現(xiàn)較為準(zhǔn)的 CTU 分類。因此，本章采用三個(gè)模塊結(jié)合的 MethodA 實(shí)現(xiàn) CTU 分類。值得指出的是，只有 Module 2 需要被訓(xùn)練，Module 1 和 Module 3 將直接與訓(xùn)練的 Module 2 進(jìn)行對(duì)接。同時(shí)，該訓(xùn)練為離線訓(xùn)練，不占用 HEVC 的編碼間。訓(xùn)練集的制作依賴于 HEVC 編碼后的 CTU 劃分結(jié)果，其選取方式將在 3.4節(jié)中進(jìn)行詳細(xì)介紹。
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN919.81

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本文編號(hào)：2697282