本文關(guān)鍵詞：視頻壓縮中的高效幀內(nèi)編碼技術(shù)研究

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及移動(dòng)端設(shè)備的不斷發(fā)展,以圖像/視頻為主要載體的多媒體應(yīng)用層出不窮,如數(shù)字電視,互聯(lián)網(wǎng)視頻,虛擬現(xiàn)實(shí),視頻直播等。這些多媒體應(yīng)用已經(jīng)逐漸成為人們生活中不可或缺的部分。海量的視頻對(duì)于視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸提出了更大的挑戰(zhàn)。為了高效地對(duì)視頻進(jìn)行存儲(chǔ)和傳輸,視頻編碼技術(shù)在其中起著重要作用,這也使得對(duì)視頻編碼技術(shù)的研究一直是學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的熱點(diǎn)。為了更加高效地對(duì)日益普及的高清和超高清視頻進(jìn)行壓縮,新一代國(guó)際視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)HEVC(High Efficiency Video Coding)于2013年正式發(fā)布,與上一代國(guó)際視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)H.264/AVC相比,在相同的主觀質(zhì)量下,能進(jìn)一步獲得50%左右的碼率節(jié)省,大大提升了視頻壓縮的性能。2014年,國(guó)內(nèi)AVS工作組發(fā)布了我國(guó)第二代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)AVS2,主要是針對(duì)超高清視頻。AVS2能夠獲得與HEVC相近的編碼性能。然而,由于這些新的編碼標(biāo)準(zhǔn)中都采用了更加靈活的編碼單元?jiǎng)澐纸Y(jié)構(gòu),更加精細(xì)的幀內(nèi)預(yù)測(cè)模式等技術(shù)使得編碼性能得到較大提升的同時(shí)也帶來(lái)了較高的編碼復(fù)雜度。因此,如何有效地對(duì)編碼器進(jìn)行優(yōu)化從而降低編碼復(fù)雜度對(duì)實(shí)際應(yīng)用顯得至關(guān)重要。同時(shí),隨著高畫(huà)質(zhì)視頻的逐步普及,未來(lái)的視頻壓縮標(biāo)準(zhǔn)需要處理數(shù)據(jù)量更加龐大的視頻,因此,在現(xiàn)有視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上繼續(xù)提高視頻壓縮效率仍然具有很重要的意義。幀內(nèi)編碼作為視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中的核心模塊之一,如何高效地對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化對(duì)整個(gè)視頻編碼具有重要的作用。本文從降低幀內(nèi)編碼的復(fù)雜度以及提升幀內(nèi)編碼性能等角度展開(kāi)深入的研究。具體的研究?jī)?nèi)容分為以下四個(gè)部分:第一,本文提出了快速的幀內(nèi)模式和編碼單元決策方法用于降低幀內(nèi)編碼的復(fù)雜度。目前最新的視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中的幀內(nèi)編碼引入了大量的預(yù)測(cè)模式(HEVC中引入35個(gè)模式,AVS2中引入33個(gè)模式),同時(shí)編碼單元都采用了基于四叉樹(shù)的劃分結(jié)構(gòu)。由于最佳的預(yù)測(cè)模式和編碼單元?jiǎng)澐质窃诰幋a端通過(guò)率失真優(yōu)化過(guò)程得到,這將大大增加幀內(nèi)編碼的復(fù)雜度。為了在不影響壓縮性能的條件下降低最新標(biāo)準(zhǔn)中幀內(nèi)編碼的復(fù)雜度,本文提出了快速幀內(nèi)模式?jīng)Q策方法和快速編碼單元?jiǎng)澐譀Q策方法。在快速幀內(nèi)模式?jīng)Q策方法中,基于平均梯度的方法被提出來(lái)用于減少需要進(jìn)行粗模式選擇和率失真優(yōu)化過(guò)程的模式的數(shù)量,從而有效地降低幀內(nèi)模式?jīng)Q策的復(fù)雜度。在快速編碼單元?jiǎng)澐譀Q策方法中,首先,紋理平滑的編碼塊被提前檢測(cè)出來(lái),直接選擇較大的編碼單元進(jìn)行編碼;其次,對(duì)于非平滑的編碼塊,本文利用加權(quán)的線性SVM進(jìn)行編碼單元的提前劃分決策;最后,對(duì)于沒(méi)有被提前劃分的編碼單元,另一個(gè)加權(quán)的線性SVM被用來(lái)進(jìn)行編碼單元提前終止的決策。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在全幀內(nèi)編碼配置條件下,本文提出的方法相比于HEVC的參考軟件HM-14.0,可以減少50%以上的編碼時(shí)間,同時(shí)對(duì)壓縮性能的改變可以忽略。第二,本文提出了基于局部和非局部相關(guān)性的混合幀內(nèi)預(yù)測(cè)方法用于提升幀內(nèi)預(yù)測(cè)的性能。現(xiàn)有視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中的方向預(yù)測(cè)模式能夠?qū)哂蟹较蛐约y理的塊進(jìn)行較好的預(yù)測(cè),planar模式(或者plane模式)和DC模式用于對(duì)平滑塊進(jìn)行預(yù)測(cè)。然而,對(duì)于更加復(fù)雜的編碼塊,現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)中的幀內(nèi)預(yù)測(cè)將不再高效。為了提高現(xiàn)有視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中的幀內(nèi)預(yù)測(cè)的編碼效率和為下一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的制定做技術(shù)儲(chǔ)備,基于對(duì)復(fù)雜編碼塊的分析,本文提出了基于局部和非局部相關(guān)性的混合幀內(nèi)預(yù)測(cè)方法,該方法包括三個(gè)部分:1)自適應(yīng)的模板匹配預(yù)測(cè)方法,利用非局部相關(guān)性用于復(fù)雜紋理塊的預(yù)測(cè);2)聯(lián)合局部和非局部相關(guān)性的預(yù)測(cè)方法,用于對(duì)既有復(fù)雜紋理又有較強(qiáng)方向紋理的塊進(jìn)行預(yù)測(cè);3)基于鄰近模式相結(jié)合的預(yù)測(cè)方法,利用更多的局部相關(guān)性用于對(duì)模糊的塊進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與HEVC的參考軟件HM-14.0相比,在全幀內(nèi)編碼配置下,本文提出的混合幀內(nèi)預(yù)測(cè)平均能夠獲得3%左右的碼率降低。第三,本文提出了自適應(yīng)的色度預(yù)測(cè)方法用于提升幀內(nèi)色度預(yù)測(cè)的性能。目前主流視頻編碼器的輸入視頻格式為YCb Cr420。為了去除Y,Cb和Cr這三個(gè)信道之間的冗余,線性模型(Linear Model,LM)模式被提出來(lái)利用已經(jīng)編碼重建的亮度塊Y來(lái)預(yù)測(cè)待編碼的色度塊Cb和Cr�？紤]到LM模式中參數(shù)估計(jì)存在的一些不足,本文提出了自適應(yīng)的模板選擇方法用于提高LM中參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性,從而提升色度Cb和Cr的預(yù)測(cè)性能。考慮到LM模式?jīng)]有利用色度分量之間的相關(guān)性,本文提出了自適應(yīng)的Cr預(yù)測(cè)方法用于進(jìn)一步提升Cr分量的預(yù)測(cè)性能。具體來(lái)說(shuō),在進(jìn)行Cr預(yù)測(cè)時(shí),本文不僅利用已重建的Y和Cr之間的相關(guān)性,同時(shí)也考慮了已重建的Cb和Cr之間的相關(guān)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的改進(jìn)方法相比于LM在性能上有了進(jìn)一步的提升,同時(shí)提出方法對(duì)編解碼復(fù)雜度的影響可以忽略。第四,本文提出了信號(hào)依賴(lài)的自適應(yīng)幀內(nèi)變換用于提升幀內(nèi)變換的性能。傳統(tǒng)視頻編碼中采用的都是信號(hào)不依賴(lài)的變換。例如,DCT和DST被用于HEVC幀內(nèi)預(yù)測(cè)之后殘差的變換,AVS2則主要采用了DCT變換。雖然固定變換DCT/DST在特定條件下已經(jīng)被證明近似于最優(yōu)的KLT變換,然而它們是信號(hào)不依賴(lài)的變換,仍然不能夠很有效地適應(yīng)自然視頻圖像動(dòng)態(tài)波動(dòng)的特性。針對(duì)當(dāng)前固定變換的這種局限性,本文提出了基于奇異值分解(SVD)的信號(hào)依賴(lài)的幀內(nèi)變換方法。提出的方法利用基于預(yù)測(cè)塊生成的合成塊與殘差塊之間的結(jié)構(gòu)相似性,對(duì)合成塊進(jìn)行SVD得到一對(duì)變換矩陣,然后將該變換矩陣用于對(duì)應(yīng)的殘差塊的變換中。因此,提出的變換對(duì)殘差塊具有一定的自適應(yīng)性。此外,本文進(jìn)一步將提出的自適應(yīng)變換擴(kuò)展到基于模板匹配的預(yù)測(cè)殘差中,用于提升模板匹配中殘差變換的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的方法能夠提升現(xiàn)有視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中幀內(nèi)變換性能,從而提升了幀內(nèi)編碼的性能。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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