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基于HEVC帧内无损编码的技术研究

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第1章 绪 论

1.1研究背景

1.2国内外相关领域开发情况及应用现状的分析

1.3论文主要研究内容

1.4论文内容及结构

第2章 HEVC的关键技术以及无损压缩方法

2.1 HEVC的基本框架和编码结构单元

2.2 HEVC的预测编码技术

2.3有损压缩编码

2.4常见的无损压缩方法

2.5本章小结

第3章 HEVC帧内无损编码的技术研究

3.1 DCT变换

3.2 HADMARD矩阵

3.3 HEVC帧内无损编码

3.4 实验结果

3.5本章小结

第4章 HEVC帧内无损编码的扫描方式研究

4.1 HEVC的扫描方式

4.2 HADMARD蝶形变换后的改进的扫描方式

4.3实验结果

4.4本章小结

结论

参考文献

声明

致谢

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摘要

众所周知,在人们的日常工作以及娱乐生活,信息传递等方面,视频发挥着举足轻重的作用。视频是由多帧图像组合而成,如果在视频传输的过程中直接对视频图像进行编码传输,这样极大地浪费网络的带宽,所以,需要对视频图像进行有效的压缩存储,编码表示之后进行网络传输。然而在视频图像之间存在时间冗余和空间冗余,因此如何有效的利用空间以及时间冗余性对视频图像进行有效的编码以及压缩成为大家研究的热点。
  目前国际上最新的视频编码标准HEVC(High Efficiency Video Coding)中包括有损压缩编码和无损压缩编码。有损压缩编码和无损压缩编码广泛应用在不同的领域中。在电视广播,视频会议中,有损压缩能够获得更好的压缩效率。无损压缩则经常用到医学图像,卫星遥感,指纹识别等对图像真实度要求很高的领域中,牺牲一定的压缩效率,以满足对重构视频图像的质量要求。
  在HEVC中,每个编码单元由亮度编码单元和色度编码单元组成。本文中针对亮度编码块的残差块进行一种基于HADMARD蝶形变换的变换方式,其中残差块的元素是帧内亮度块根据预测方式进行预测之后得到的与参考像素之间的差值。在有损编码过程中,残差单元需要经过变换、量化之后进行熵编码,而其中的变换通常采用的是整数DCT变换,能够使能量集中在高频区域,然后经过量化,将高频区域的能量置为0,从而有效的减少了残差块的编码需要的比特数。然而,无损编码要求解码得到的视频图像与输入的原图像完全相同,这样就不能采用有损编码中的变换,量化等步骤,HEVC中是对残差块进行直接编码传输,这样极大地浪费了编码的比特数。所以,在经过本文中提出的变换之后,能够有效的节省编码残差的比特数,从而减少了帧内无损编码传输的比特率,提升了性能。
  在采用本文提出基于HADMARD行变换的基础上,综合HEVC本身的直接传输残差的方法,自适应的在两种方式之间选择,从而有效的提升了编码的性能。实验结果显示,采用该变换之后,对于HEVC测试的5个标准序列,与参考软件HM15.0相比,比特率平均减少0.92%。
  基于HADMARD列变换的基础上,综合HEVC本身的直接传输残差的方法,自适应的在两种方式之间选择,从而有效的提升了编码的性能。实验结果显示,比特率平均减少0.98%。
  基于二维HADMARD蝶形变换的变形变换,综合HEVC本身的直接传输残差的方法,自适应的在两种方式之间选择,从而有效的提升了编码的性能。实验结果显示,比特率平均减少2.38%,本文中采用的是先对残差块进行基于列的HADMARD蝶形变换,再对数据进行基于行的HADMARD蝶形变换。
  最后加上HEVC自身的直接传输残差的方式,共四种变换方式,设置两个标志位,在编码端通过比特率选择哪种变换方式,并将标志位传给解码端进行相同方式解码,最后对于HEVC的5个标准测试序列,与参考软件HM15.0对比,比特率平均减少2.69%。
  考虑到残差进行HADMARD变换之后,会有能量集中的特性,以及预测单元中,离参考块元素越接近的像素值得到的预测值越准确,反之,离参考块元素越远的像素值越不准确的规律,HEVC原有的扫描方式已经不能满足本文提出的算法的需求。因此,根据不同的变换方式后的残差的统计特性,修改熵编码之前的相应的扫描方式,实验结果表明,与HM15.0参考软件相比,HEVC的5个标准测试序列的比特率平均减少3.71%。

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