论文研究-基于相邻CU和率失真代价的HEVC帧内预测快速算法 .pdf

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基于相邻CU和率失真代价的HEVC帧内预测快速算法,樊倩,赵岩,本文针对HEVC帧内预测算法计算复杂度高的问题,提出了一种基于相邻CU和率失真代价的帧内预测快速算法。在帧内预测前利用相邻已编码
山国武花论文在丝 http://www.paper.edu.cn 深度(这两^CU与当前CU的相关性相对较弱),则跳过当前CU的帧内预测模式搜索。 基于率失真代价的块类型选择 70 在HEVC视频编码标准中,对于视频图像纹理比较平坦、内容变化比较缓慢的区域, 经过RDO选择之后,预测编码的最佳编码单元大多选择了大尺寸类型:而对于图像纹理比 较复杂、细节比较卡富的区域,经过RD○选择之后,预测编码的最佳编码单元大多选用小 尺寸类型。因此,可以根据图像的纹理复杂度特性跳过一些不适合所属区域内容的编码单元 的模式搜索过程,使能减少遍历这些CU所需要的计算过程,进而简化帧内编码算法复杂度, 75缩短帧内编码的吋间,提高HEVC的帧内编码效率。 基于率失真代价的块类型选择的思想是在对当前CU进行帧内预测时,根据其编码率 失真信息,利用预先定义的阈值TR对当前CU的预测块类型进行一个判断,如果满足条件 则不对当前CU进行子埌划分,即跳过子块的帧内预测模式搜索过程。显然,对于不同尺寸 的CU,其对应的阈值是不一烊的。另外,由于在编码过程中,量化参数QP的值对编码单 80元尺寸的选择影响也很人。根据文献4]对HEVC标准通用测试条件中的视频序列进行测试, 统计出在不同QP值下,不同尺寸预测单元所占的比率变化 从表1可以看出,随着量化参数QP的增大,大尺寸预测单元所占的比率也在不断地增 大,小尺寸预测单元所占的比率在不断地减小。因此,率失真代价阈值的设计应该使得大尺 寸预测单元的选中概率随着QP值增大而增大。通过统计分析HEVC标准通用测试条件中的 8514个视频序列的编码信息得到本文所用的率失貞代价阈值 表1不同QP下各预测单元所占比率 Tab. 1 The proportion of each prediction unit under different QP 22 27 37 块 64×64 4.95%6.35%8.69%1.91% 32×32 18.09%21.94‰23.98%27.92% 16×16 24.34%26.34%29.47%29.95% 8×8 26.15%21.70%22.6 20.16% 4×4 26.17%20.68%15.24%10.06% (1)对于64×64的CU,其阈值为 (2)对于32×32的CU,其阈值为 (2) (3)对于16×16的CU,其阈值为 (3) (4)对于8×8的CU,其阈值为 山国武技论文在丝 http://www.paper.edu.cn 算法整体流程 算法整体流程图如图3所示: 开始 获取一个 深度设为) 一左边、上边和 前一帜对应深度均大于当前 深度,且左上和右上深度大于或 等于当前深度 对当前模式搜索 求最优 跳过当前 预测 跳过子块预测 分块, 对应当前的 深度加 最佳预测模式 结束 100 图3算法整体流程图 Fig 3 The flow chart of the algorithm 实验结果和分析 为验证文中算法的有效性,将其集成到HEVC标准代码HM9.0中,在仝Ⅰ帧结构下 采用11个通用测试序列分别对低复杂度(LoCo)和高性能(HE测试条件进行试验,测试QP 105点为22,27,32,37,每个序列各测试100帧。木文主要从所提快速算法带来的速度增益 以及付出的相应代价来考虑该算法的性能,具体包括△Time、△ Bitrate和△ Y-PSNR。 (1)ΔTime是指本文所提快速算法与IEⅤC官方算法的编码时间之差的百分比,即 (5) (2)Δ Bitrate是指本文所提快速算法与HFVC的编码比特率之差的百分比,即: 110 (6) (3)ΔY-PSNR是指木文所提快速算法与HEVC的亮度峰債信噪比之差,目 ∑ 4 山国武技论文在丝 http://www.paper.edu.cn 115 表2编码节省时间和编码质量的对比 Tab. 2 The comparison of saving coding time and coding quality 类别序列名称「△time|公 bitrate AY-PsNR|△tine△ bitrate JAy-psnr 平均 从表2中可以看岀,在LoCo配萓环境下,本文所提快速算法与HM-9,0相比,编码时 冋平均缩短了27.04%,而编码码率平均只増加了约0.33%,亮度峰值信噪比平均只降低了 120约0.028dB;在HE配置环境下,平均编码吋间减少了21.72%,而平均编码码率的增加只有 0.16%,亮度峰值信噪比只降低了0.02ldB,这对图像质量影响非常小,可以忽咯不计。由 此可见,基于相邻CU和率失真代价的帧内预测快速算泫在保证视频质量和码率基本不变的 前提下,有效地缩短了编码时间,提高了编码效率。 为了更宜观地表示加入本文快速算法对HEVC编码器性能造成的损失。图4和图5分 125别给出了在LoCo配置环境下 Basketballpass和 vidyol的RD曲线比较。文中算法与HM9.0 的RD曲线几乎重叠,表明本文所提的快速算法的编码性能与HEⅤC的算法相比,二者的 编码性能差异极小,由此证明了本文所提的HEVC帧内预测快速算法的有效性。 -- +一 364 图4 Basketballpass的RD曲线比较 图5Ⅴidyo1的RD曲线比较 130 Fig 4 The comparison of BaskctballPass's RD curvc Fig. 5 The comparison of Vidyol's RD curvc 结论 本文给岀了一种基于相邻CU和率失真代价的帧内预测快速算法。该算法的创新性在于 山国武花论文在丝 http://www.paper.edu.cn 在帧内预测前,利用相邻CU的相关性对当前CU的分割深度进行预判断,决定是否跳过当 前CU的模式搜索过程;在帧内预测时,利用率失真代价信息判断是否垗过子块CU的模式 135选择过程。跳过对当前大尺寸¢U的帧内预测模式搜索对细节比较丰富的图像具有较好的效 果,而中止继续划分为小尺寸CU则可以对纹理比较平坦的图像具有较好的效果,将两者结 合起来可使本文的所提基于相邻CU和率失真代价的IVC帧内预测快速算法对各种纹理 状况的视频序列均有效果。实验结果表明,在低复杂度和高效率两种编码配置下,本文所提 快速算法与HM9.0相比,平均的压缩编码时间分别减少了27.04%和21.72%;而平均编码码 140率和平均亮度峰值信噪比变化很小:另外,通过RD曲线比较证明本文所提快速算法的有效 性。 参考文献 1]蔡哓餿,崔宕松.下一代视频编怗标准关键技术[.电视技术,2012(36:80-84 145 [2] Detlev Marpe, I leiko Schwarz and Sebastian Bosse. Ilighly efficient video compression using quadtree structures and improved techniques for motion representation and entropy coding[c]. 28th Picture Coding Symposium, PCS2010: 206-209 [3 Leng Jie, Sun Lei, et al. Content based hierarchical fast coding unit decision algorithm for HEVC[C]IEEE International Conference on Multimedia and Signal Processing [.1. ] IEEE Press, 2011: 56-59 150[4]蒋洁,郭宝龙等利用平滑区域检测的HEVC帧内编码快算法门西安电子科技大学学报,2013,40(3) [5]陈王焕.新一代高效视频编码帧内预测快速算法研究[D].广州:中山大学.2012

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