【摘要】：隨著視頻會議、無線演示以及遠(yuǎn)程教育等應(yīng)用場景不斷涌現(xiàn),由計算機(jī)生成的屏幕內(nèi)容正越來越多地出現(xiàn)在人們的日常生活中。相比于傳統(tǒng)攝像頭捕捉的自然內(nèi)容,屏幕內(nèi)容具有明顯的特征,如含有較多的圖形文本,具有尖銳輪廓,以及顏色數(shù)量有限等。作為新一代的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn),HEVC對自然內(nèi)容有著良好的壓縮效果,但在壓縮屏幕內(nèi)容時會產(chǎn)生較大的數(shù)據(jù)量。為了解決這一問題,基于HEVC標(biāo)準(zhǔn)的屏幕內(nèi)容編碼應(yīng)運而生。在屏幕內(nèi)容編碼中,新加入了幀內(nèi)塊復(fù)制以及調(diào)色板模式等新型編碼工具,使得對屏幕內(nèi)容的編碼效率得到了提升。但新工具的引入增大了編碼器的計算復(fù)雜度,導(dǎo)致編碼時間進(jìn)一步增長,不利于屏幕內(nèi)容編碼在低時延場合下的應(yīng)用。因此,如何降低屏幕內(nèi)容編碼器的復(fù)雜度一直是研究的熱點。為了降低屏幕內(nèi)容編碼的計算復(fù)雜度,本文提出了一種屏幕內(nèi)容編碼幀間模式快速選擇算法。首先,本文利用當(dāng)前幀與前一已編碼幀同一位置像素點亮度值的差值對靜止區(qū)域進(jìn)行檢測,提前判斷出Skip模式,跳過其他模式;接著,根據(jù)屏幕內(nèi)容多包含水平及豎直邊緣的特點,利用編碼單元(CU)的水平及豎直活動性確定相應(yīng)的預(yù)測單元(PU)劃分模式,減少幀間預(yù)測時需要遍歷的PU個數(shù);最后通過相鄰編碼塊的CU深度信息,對當(dāng)前CU塊的深度進(jìn)行預(yù)測,跳過不必要的深度遍歷。實驗結(jié)果表明,與原始算法相比,在隨機(jī)接入與低延時兩種模式下,本文所提算法分別節(jié)省了43.56%和49.09%的編碼時間,碼率分別上升了3.06%和3.43%,同時視頻質(zhì)量基本不變。在屏幕內(nèi)容編碼幀內(nèi)模式快速選擇算法中,本文首先對屏幕內(nèi)容及自然內(nèi)容中像素點的亮度值作了統(tǒng)計,根據(jù)兩種不同內(nèi)容在統(tǒng)計特征上的明顯區(qū)別,對兩種內(nèi)容做出了區(qū)分;針對自然內(nèi)容,在跳過幀內(nèi)塊復(fù)制以及調(diào)色板模式的同時,利用相鄰CU的最佳模式信息對當(dāng)前CU的預(yù)測模式進(jìn)行判斷;針對屏幕內(nèi)容,本文在跳過RMD過程的同時,針對不同類型的背景區(qū)域選擇不同的預(yù)測模式,減少了進(jìn)行完整率失真優(yōu)化過程的模式數(shù)量,從而實現(xiàn)對屏幕內(nèi)容的快速編碼。實驗結(jié)果表明,與原始算法相比,本文所提算法在碼率上升2.08%以及峰值信噪比降低0.19dB的同時,節(jié)省了37.57%的編碼時間。
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN919.81
【圖文】：

3.2 SCC 幀間預(yù)測 Skip 模式快速判斷屏幕內(nèi)容序列往往存在著大量靜止和運動緩慢的區(qū)域，如圖 3.3 中紅色框所示。對于每一個 CU 塊，SCC 編碼器都會進(jìn)行幀間和幀內(nèi)預(yù)測。幀間預(yù)測需遍歷Skip 模式以及 PU 的 8 種不同劃分模式，幀內(nèi)預(yù)測除需遍歷 35 種傳統(tǒng)幀內(nèi)預(yù)測模式外，還需遍歷新加入的 IntraBC 以及 Palette 模式。若能提前判斷出靜止以及運動緩慢的區(qū)域，只對其遍歷 Skip 模式，則可以提前對編碼過程進(jìn)行終止，減少編碼器的計算量，達(dá)到縮短編碼時長的目的。由于某區(qū)域像素點亮度值的變化情況可以反映該區(qū)域運動的劇烈程度，像素點亮度值變化越大，表明該區(qū)域運動越劇烈，反之該區(qū)域運動緩慢或為靜止區(qū)域。本章通過像素間亮度值的變化提前判斷出 Skip模式，具體步驟如下：

2N以及 nR 2N兩種 AMP 模式。3.2 水平及豎直邊緣快速檢測在 SCC 序列中，含有較多如圖 3.4 所示的控制臺窗口等含有水平及豎直邊內(nèi)容。文獻(xiàn)[39]表明 PU 的最佳劃分模式與內(nèi)容的紋理特征有著明顯的聯(lián)系，器選擇的最佳 PU 往往表明該 PU 所含內(nèi)容沿著該特定方向差異最小。鑒于，本章提出一種對水平及豎直邊緣的快速檢測方法，通過提前判斷出當(dāng)前 C的紋理特征，確定其相適應(yīng)的 PU 劃分模式，減少幀間預(yù)測時遍歷的 PU 個，從而達(dá)到快速算法的目的。本文將水平及豎直邊緣分為如圖 3.5 所示的四況。以8 8大小的 CU 塊存在水平偏上邊緣為例，本文判斷當(dāng)前 CU 塊紋理的步驟如下，其他尺寸 CU 塊的邊緣特征可用類似方法進(jìn)行判斷。

本章所提算法編碼總時長平均縮短了 43.6%，BDBR 上升了 3.06%，同時峰值信噪比 PSNR 僅下降了 0.11dB；在低延時配置下，編碼總時長平均縮短了 49.09%，BDBR上升了 3.43%，峰值信噪比下降了 0.14dB。其中，編碼時長減小最多的是序列SlideShow，ΔT 值分別達(dá)到了 60.3%和 68.91%，這是由于該序列運動較為緩慢，同時序列中出現(xiàn)了大量的 PPT 演示內(nèi)容，水平及豎直邊緣較多，在幀間預(yù)測時跳過了較多不必要的 PU 劃分模式。同樣的原因，序列 Programming 因包含較多的窗口程序，也節(jié)省了較多的編碼時間。對于運動較為緩慢的序列，如序列 Robot，原始平臺運用 Skip 模式的數(shù)量相對較多，通過本章對 Skip 模式的快速選擇，節(jié)省了較多的編碼時間。圖像主觀質(zhì)量方面，將本章所提算法在隨機(jī)接入編碼模式下對不同視頻序列進(jìn)行測試后，得到的視頻圖像如圖 3.8~3.11 所示。將其與測試序列中未經(jīng)處理的原始圖像進(jìn)行對比，可以看到，本章算法對重構(gòu)圖像的質(zhì)量基本無影響。

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本文編號：2749459