本文選題：HEVC + 幀內(nèi)預(yù)測(cè)�。� 參考：《華僑大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和多媒體技術(shù)的發(fā)展,視頻應(yīng)用的多樣化趨勢(shì)已經(jīng)給視頻壓縮技術(shù)提出了更高的要求。為此,2010年4月VCEG和MPGE共同組建的JCT-VC,聯(lián)合制定了新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)---H.265/HEVC,并與2013年正式發(fā)布標(biāo)準(zhǔn)。盡管H.265/HEVC比之前的H.264/AVC在相同的圖像質(zhì)量下,能節(jié)省50%的碼率,但是對(duì)它的計(jì)算復(fù)雜度卻提高了2到4倍。因此怎樣提高新標(biāo)準(zhǔn)HEVC的編碼速度,降低計(jì)算復(fù)雜度成為了現(xiàn)在研究者們的主要課題。本文也基于此目的,分別從幀間和幀內(nèi)兩個(gè)方面對(duì)HEVC進(jìn)行編碼優(yōu)化,具體工作如下:在幀內(nèi)編碼方面,本文主要基于圖像灰度直方圖和空間相關(guān)性來實(shí)現(xiàn)的。因此整個(gè)優(yōu)化過程分為兩個(gè)部分,第一部分基于圖像灰度直方圖的灰度值分布概率進(jìn)行LCU粗選,利用LCU塊中的亮度值進(jìn)行分類,先對(duì)LCU進(jìn)行劃分,劃分成4個(gè)32×32,通過比較每一個(gè)32×32的灰度值得分布情況,若分布情況相似則不必要向下進(jìn)行劃分,也就是編碼塊可以保留32×32的大塊,不必要進(jìn)行更小的劃分。第二部分是基于空間相關(guān)性對(duì)非LCU塊進(jìn)行編碼塊深度的決策,此方法利用幀內(nèi)相鄰單元之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性理論對(duì)正在編碼單元的劃分進(jìn)行參考,研究證明幀內(nèi)編碼單元塊與它的上方,左方和左上方的單元塊的劃分相似度較高,因此,在對(duì)當(dāng)前編碼的CU塊進(jìn)行劃分時(shí),可以參考它相鄰的CU塊的劃分方式。通過這兩個(gè)步驟,幀內(nèi)編碼單元?jiǎng)澐挚梢蕴崆敖K止,節(jié)省了編碼的時(shí)間,實(shí)驗(yàn)表明,此方法可以平均節(jié)省22.84%的編碼時(shí)間,PSNR減少0.031dB,這說明視頻的視覺質(zhì)量沒有下降太多,而壓縮率也得到保障,但是編碼時(shí)間卻得到降低。在幀間編碼方面,本文提出了在CU層編碼內(nèi)容相關(guān)性的優(yōu)化算法,通過對(duì)閾值的設(shè)置提前預(yù)判編碼單元CU的劃分方式,從而可以有效降低編碼時(shí)間。本文中提出一種基于圖像內(nèi)容相關(guān)性的幀間編碼單元深度決策算法,從圖像的亮度值出發(fā),通過參考已編碼幀之間的亮度均值的差值,通過設(shè)置閾值,提前終止CU單元的劃分。為了減少計(jì)算量,本文只選取了每個(gè)LCU的21個(gè)關(guān)鍵像素點(diǎn)進(jìn)行亮度均值差的計(jì)算進(jìn)行比較,當(dāng)某一塊LCU的亮度均值與它前一幀的相同位置的LCU亮度均值差在閾值范圍之內(nèi),則可以保留64×64的塊劃分方式,如果大于閾值而此時(shí)的參考?jí)K的劃分為非64×64,則可以參考前一幀中相同位置的塊劃分,反之按照HM標(biāo)準(zhǔn)的劃分進(jìn)行遍歷。實(shí)驗(yàn)表明,此算法可以平均節(jié)省28.959%編碼時(shí)間,PSNR的變化也相對(duì)較小,只有0.0504dB。
[Abstract]:With the development of network technology and multimedia technology, the diversified trend of video applications has put forward higher requirements for video compression technology. Therefore, in April 2010, JCT-VC, which was set up by VCEG and MPGE, jointly developed a new generation of video coding standard-H.265 / HEVCand released the standard formally in 2013. Although H.265/HEVC can save 50% bit rate compared with previous H.264/AVC under the same image quality, its computational complexity is increased by 2 to 4 times. Therefore, how to improve the coding speed and reduce the computational complexity of the new standard HEVC has become a major issue for researchers. For this purpose, this paper also optimizes HEVC coding from two aspects of inter-frame and intra-frame. The main work is as follows: in intra-frame coding, this paper is mainly based on image gray histogram and spatial correlation. So the whole optimization process is divided into two parts. The first part is based on the gray value distribution probability of image grayscale histogram to carry on the LCU rough selection, using the brightness value in the LCU block to carry on the classification, first carries on the division to the LCU, It is divided into 4 32 脳 32. By comparing the value distribution of each 32 脳 32, if the distribution is similar, it is unnecessary to divide down, that is, the coding block can keep 32 脳 32 blocks, so it is unnecessary to divide them smaller. In the second part, based on spatial correlation, the coding depth of non-LCU blocks is determined. This method uses the theory of strong correlation between adjacent units in the frame to refer to the division of coding units. It is proved that the intra-coding unit block has a high similarity with its upper, upper left and upper left cell blocks. Therefore, when dividing the current coded CU blocks, we can refer to the partition methods of its adjacent CU blocks. Through these two steps, the intra-frame coding unit division can be terminated in advance, and the coding time is saved. Experiments show that this method can save an average coding time of 22.84% and PSNR decrease by 0.031 dB, which shows that the visual quality of video is not much reduced. The compression ratio is also guaranteed, but the coding time is reduced. In the aspect of inter-frame coding, this paper proposes an optimized algorithm of content correlation in CU layer. By setting the threshold, we can prejudge the division of CU in advance, so that the coding time can be reduced effectively. In this paper, a depth decision algorithm for interframe coding unit based on image content correlation is proposed. Starting from the brightness value of the image, by referring to the difference of the luminance mean between the encoded frames and setting the threshold value, the division of CU units is terminated ahead of time. In order to reduce the amount of computation, this paper only selects 21 key pixels of each LCU to calculate the luminance mean difference. When the luminance mean of a block of LCU is within the threshold range of the LCU luminance mean at the same position of the previous frame, the difference between the luminance mean of a block of LCU and that of the same position in the previous frame is within the threshold range. If the threshold is greater than the threshold and the reference block is not 64 脳 64, then the block partition at the same position in the previous frame can be referred to and traversed according to the HM standard. Experiments show that this algorithm can save an average of 28.959% coding time and the change of PSNR is relatively small, only 0.0504dB.
【學(xué)位授予單位】：華僑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN919.81

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