本文關(guān)鍵詞：H.264幀間預(yù)測(cè)算法研究與設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：幀間預(yù)測(cè)是H.264編碼標(biāo)準(zhǔn)重要技術(shù)之一,可以有效縮減視頻圖像在時(shí)間域的冗余,提高視頻數(shù)據(jù)的壓縮比。但是H.264幀間預(yù)測(cè)算法復(fù)雜度高,不利于H.264編碼的應(yīng)用,尤其是在實(shí)時(shí)視頻編碼領(lǐng)域。本文針對(duì)H.264的幀間預(yù)測(cè)算法復(fù)雜度高,編碼時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題展開(kāi)研究,對(duì)現(xiàn)有經(jīng)典幀間預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法UMHexagonS算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),減少運(yùn)算量,縮短編碼時(shí)間,使得視頻編碼性能得到提高。為了對(duì)幀間預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn),首先需要對(duì)UMHexagonS算法的具體實(shí)現(xiàn)進(jìn)行深入了解。分析了該算法在搜索過(guò)程中存在的冗余搜索,針對(duì)該問(wèn)題提出了大十字預(yù)測(cè)搜索算法。通過(guò)大十字搜索對(duì)最優(yōu)點(diǎn)可能分布區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè),減小了搜索范圍,然后在預(yù)測(cè)區(qū)域內(nèi)使用相應(yīng)改進(jìn)搜索模板,進(jìn)行精確搜索。在JM模型下實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,大十字預(yù)測(cè)搜索算法較UMHexagonS搜索算法,在微運(yùn)動(dòng)情景時(shí)與UMHexagonS算法耗時(shí)相近,在劇烈運(yùn)動(dòng)情景下使幀間預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí)間下降了30%-50%。為了進(jìn)一步改進(jìn)大十字預(yù)測(cè)搜索算法,縮減微運(yùn)動(dòng)情景下幀間預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí)間,本文又提出了基于運(yùn)動(dòng)情景分類的幀間預(yù)測(cè)算法。通過(guò)情景分類,對(duì)微運(yùn)動(dòng)情景,使用局部區(qū)域小菱形搜索算法,縮減搜索區(qū)域,減少搜索點(diǎn)個(gè)數(shù);對(duì)劇烈運(yùn)動(dòng)情景,使用上文提出的大十字預(yù)測(cè)搜索算法,對(duì)搜索區(qū)域進(jìn)行初步預(yù)測(cè),達(dá)到減少搜索范圍的目的。通過(guò)JM模型實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,基于運(yùn)動(dòng)情景分類的幀間預(yù)測(cè)算法較UMHexagonS搜索算法,幀間預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)估計(jì)時(shí)間在微運(yùn)動(dòng)情景時(shí)縮減了20%-30%,劇烈運(yùn)動(dòng)情景時(shí)縮減了40%-50%,同時(shí)與原算法圖像信噪比(PSNR)之差保持在0.02dB以內(nèi),保持相近的圖像質(zhì)量。為了驗(yàn)證大十字預(yù)測(cè)搜索算法與基于運(yùn)動(dòng)情景分類搜索算法在嵌入式系統(tǒng)上的運(yùn)行效果,搭建了基于OMAP3530的驗(yàn)證系統(tǒng),包含系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)、嵌入式Linux操作系統(tǒng)平臺(tái)搭建等。系統(tǒng)驗(yàn)證測(cè)試結(jié)果顯示,大十字預(yù)測(cè)搜索在劇烈運(yùn)動(dòng)情景時(shí),幀編碼時(shí)間縮減較明顯;基于運(yùn)動(dòng)情景分類搜索算法,在微運(yùn)動(dòng)情景與劇烈運(yùn)動(dòng)情景下,縮減幀編碼時(shí)間方面都取得了較好效果。
【關(guān)鍵詞】：幀間預(yù)測(cè) H.264 運(yùn)動(dòng)估計(jì) UMHexagonS
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN919.81
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第一章 緒論7-12
• 1.1 課題研究背景及意義7
• 1.2 視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)展7-8
• 1.3 幀間預(yù)測(cè)算法的研究現(xiàn)狀8-10
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)規(guī)劃10-12
• 1.4.1 主要研究?jī)?nèi)容10
• 1.4.2 結(jié)構(gòu)安排10-12
• 第二章 H.264視頻壓縮編碼基礎(chǔ)理論12-19
• 2.1 H.264支持視頻編碼格式12-13
• 2.2 H.264編碼器原理13
• 2.3 幀內(nèi)預(yù)測(cè)13-14
• 2.4 幀間預(yù)測(cè)14-18
• 2.4.1 樹(shù)狀結(jié)構(gòu)運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償14-15
• 2.4.2 運(yùn)動(dòng)矢量15-17
• 2.4.3 運(yùn)動(dòng)矢量預(yù)測(cè)17-18
• 2.4.4 運(yùn)動(dòng)估計(jì)18
• 2.5 本章小結(jié)18-19
• 第三章 基于UMHexagonS的幀間預(yù)測(cè)算法優(yōu)化19-30
• 3.1 塊匹配算法基本原理19-20
• 3.2 UMHexagonS算法介紹20-21
• 3.3 UMHexagonS算法改進(jìn)點(diǎn)分析21
• 3.4 UMHexagonS算法的優(yōu)化改進(jìn)21-24
• 3.4.1 搜索區(qū)域劃分22-23
• 3.4.2 搜索模板確定23-24
• 3.4.3 精確搜索24
• 3.5 算法實(shí)驗(yàn)及分析24-28
• 3.6 本章小結(jié)28-30
• 第四章 基于運(yùn)動(dòng)情景分類的幀間預(yù)測(cè)算法30-38
• 4.1 物體運(yùn)動(dòng)情景分類30-32
• 4.2 算法思想及流程32-34
• 4.2.1 算法實(shí)現(xiàn)流程32
• 4.2.2 運(yùn)動(dòng)情景判定32
• 4.2.3 微運(yùn)動(dòng)情景搜索32-34
• 4.2.4 劇烈運(yùn)動(dòng)情景搜索34
• 4.3 算法實(shí)驗(yàn)及分析34-37
• 4.4 本章小結(jié)37-38
• 第五章 算法驗(yàn)證系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)38-61
• 5.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)方案38
• 5.2 ARM平臺(tái)硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)38-48
• 5.2.1 微處理器模塊設(shè)計(jì)39-41
• 5.2.2 電源模塊設(shè)計(jì)41-42
• 5.2.3 存儲(chǔ)器模塊設(shè)計(jì)42-45
• 5.2.4 接口電路模塊設(shè)計(jì)45-48
• 5.2.5 ARM系統(tǒng)PCB圖48
• 5.3 基于ARM的嵌入式Linux系統(tǒng)搭建48-52
• 5.3.1 BOOT LOADER介紹與移植49-50
• 5.3.2 Linux內(nèi)核裁剪編譯與移植50
• 5.3.3 根文件系統(tǒng)介紹與制作50-52
• 5.4 NFS服務(wù)設(shè)定52-53
• 5.5 ARM平臺(tái)軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)53-60
• 5.5.1 USB攝像頭驅(qū)動(dòng)設(shè)計(jì)53-54
• 5.5.2 H.264幀間預(yù)測(cè)算法實(shí)現(xiàn)與編碼庫(kù)編譯54-57
• 5.5.3 應(yīng)用程序設(shè)計(jì)57-60
• 5.6 本章小結(jié)60-61
• 第六章 實(shí)驗(yàn)與分析61-67
• 6.1 驗(yàn)證平臺(tái)配置61
• 6.2 軟件程序編譯與運(yùn)行61-63
• 6.3 運(yùn)行結(jié)果對(duì)比分析63-66
• 6.4 本章小結(jié)66-67
• 主要結(jié)論與展望67-68
• 主要結(jié)論67
• 展望67-68
• 致謝68-69
• 參考文獻(xiàn)69-72
• 附錄：作者在攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文72

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本文編號(hào)：962645