【摘要】：隨著數(shù)字多媒體時(shí)代的到來和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展,人們每天都會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)字圖像信息,而我們面對的視頻圖像信息一般都是經(jīng)過壓縮處理之后的。視頻編碼(壓縮)是多媒體技術(shù)的關(guān)鍵部分,旨在減少數(shù)據(jù)冗余并簡化信息量。在當(dāng)前信息高度繁榮的時(shí)代,與視覺相關(guān)的業(yè)務(wù)逐漸成為主流,數(shù)字媒體電視、遠(yuǎn)程教育和監(jiān)控、短視頻和直播等業(yè)務(wù)逐步融入人們的生活,改變著人們的生活習(xí)慣以及生產(chǎn)方式。數(shù)字化程度越來越高,同時(shí)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施不斷升級和完善,高清化視頻和多樣化的應(yīng)用場景逐漸變得普及,為了解決不斷增長的高性能編碼需求,新型視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)(HEVC)逐漸取代H.264標(biāo)準(zhǔn),走到視頻編碼舞臺(tái)的中心。為了加速編碼時(shí)間,提高HEVC標(biāo)準(zhǔn)的性能,節(jié)省帶寬,本文針對HEVC編碼標(biāo)準(zhǔn)的CU劃分和模式預(yù)測提出了一種快速算法。本文先介紹了HEVC基礎(chǔ)知識(shí)、編碼框架、率失真等技術(shù),以及分析了CU劃分和模式預(yù)測過程。目前的率失真優(yōu)化技術(shù)不能很好地考慮主觀評價(jià)的缺點(diǎn);在幀內(nèi)預(yù)測編碼的CU劃分方面,現(xiàn)有算法沒有完全考慮空域中的信息;在PU塊模式?jīng)Q策方面,HEVC率失真計(jì)算的復(fù)雜度依然很高,還有更大優(yōu)化空間,針對上述問題,本文展開了以下研究:首先,本文簡單的介紹了HEVC的發(fā)展歷程和總結(jié)當(dāng)前的研究現(xiàn)狀,然后對HEVC的系統(tǒng)架構(gòu)和相關(guān)知識(shí)進(jìn)行介紹。接著,重點(diǎn)對HEVC率失真優(yōu)化技術(shù)、幀內(nèi)預(yù)測編碼中CU劃分和模式預(yù)測過程展開了深入的研究,為本文算法的提出奠定了理論基礎(chǔ)。其次,本文先對HEVC中率失真優(yōu)化算法進(jìn)行分析,通過改變失真測度,提出一種基于視覺特性的率失真優(yōu)化算法。然后,在分析CU塊分割與幀內(nèi)預(yù)測圖像紋理值之間的關(guān)系的基礎(chǔ)上,提出了一種基于圖像紋理信息的快速CU分割算法。在幀內(nèi)預(yù)測模式選擇的過程中,通過對HEVC編碼中預(yù)測模式的統(tǒng)計(jì)分析,提出了分類處理的思想,然后根據(jù)SATD排序來精簡用于進(jìn)入RDO過程的候選模式,從而減少預(yù)測模式的數(shù)量。最后,通過實(shí)驗(yàn)測試本文所提算法的性能優(yōu)劣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與HM16.16編碼器中的算法相比,在全幀內(nèi)(AI)模式測試中,本文提出的CU劃分和模式?jīng)Q策快速算法的編碼圖像質(zhì)量幾乎不變時(shí),編碼時(shí)間平均節(jié)約了52.7%,而編碼BD-rate僅增加了0.61%,有效的提高了編碼效率。
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN919.81
【圖文】：

圖 2-8 率失真曲線圖Fig.2-8 Rate distortion curve chart中，率失真優(yōu)化技術(shù)應(yīng)用很多，如基于率失真優(yōu)化的 運(yùn)動(dòng)估計(jì)和量化參數(shù)選擇等等。量化是視頻編碼中引起通常通過拉格朗日優(yōu)化來求解率失真函數(shù)的最優(yōu)解。VC 擴(kuò)展標(biāo)準(zhǔn)VC 視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)發(fā)布于 2013 年，為了增強(qiáng)其功能，針了以下幾方面擴(kuò)展：多層編碼和多視點(diǎn)擴(kuò)展、3D 擴(kuò)展式擴(kuò)展、可分級擴(kuò)展。層和可分級擴(kuò)展多層視頻擴(kuò)展和 SHVC 擴(kuò)展的開發(fā)。在多層編碼擴(kuò)展中

圖 3-5 CU 分割及其對應(yīng)的四叉樹結(jié)構(gòu)Fig.3-5 CU Segmentation and Its Corresponding Quadtree Structure在 HEVC 標(biāo)準(zhǔn)中中，幀內(nèi)預(yù)測編碼 CU 劃分處理分為兩部分：CU 塊向下劃分和向修剪過程[9]，CU為 32 × 32的分割和修剪示意圖如圖 3-6 所示，其中黑色向下的箭頭表示割過程，向上的虛線框和箭頭為 CU 塊修剪過程。CU 劃分流程：先對深度為 0 的 LCU 層（CU_Depth = 0）進(jìn)行預(yù)測編碼，計(jì)算其失真代價(jià)值（RD_Cost），然后，以四叉樹的形式遞歸向下分割成四個(gè)子 CU 單元，時(shí)，四個(gè)子 CU 塊的所在 CU 深度為 1（CU_Depth = 1）。以同樣的方式，分別對_Depth 為 1 和 2 的 CU 塊進(jìn)行預(yù)測編碼，并計(jì)算其 RD_Cost 的大小，直到分割到_Depth = 3 的 CU 塊(8 × 8)時(shí)，停止向下分割。CU 修剪的過程剛好相反，其從 C度為 3 的層開始，計(jì)算 4 個(gè)子 CU 塊（8 × 8）率失真代價(jià)總和與其父 CU 塊的率失代價(jià)相比較，如果父 CU 的 RD_Cost 大于子 CU 的 RD_Cost 和，則選擇子 CU 作為前分割的結(jié)果，反之，選擇父 CU。依次往上修剪，當(dāng)滿足 CU_Depth = 0 條件時(shí)，

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8 劉

本文編號(hào)：2731101