HEVC低复杂度帧内帧间编码优化算法研究

摘要

如今随着多媒体视频的不断发展，人们越来越追求高清甚至超清的视频体验，大量视频数据的传输和存储不断挑战着视频编码技术。JCT-VC制定并在2013年正式颁布了视频编码标准HEVC。与H.264/AVC相比，同等编码质量下HEVC可以节省近一半的码率，但同时使得HEVC编码器复杂度急剧增加。以目前硬件的计算能力，HEVC在实时编解码领域的应用受到极大限制。针对这一研究热点，本文分别在帧内编码和帧间编码中进行算法优化，降低编码复杂度，主要工作如下：　　在帧内预测方面，本文提出一种基于RMD的预测模式自适应选择低复杂度算法。首先利用相邻角度模式之间的相关性，在角度模式中预设中心方向，根据HADcost自适应确定最佳预测模式所在的小方向，然后进行小范围搜索，最后利用两种基于概率统计的子算法对更新后的候选模式列表进行预处理。所提算法能够自适应减少粗模式选择和率失真优化过程的模式数量。　　在帧间预测方面，本文提出一种基于时空相关性的编码单元(CU)划分快速决策算法。首先比较当前编码树单元(CTU)与参考帧同位CTU的像素相似度，然后根据像素相似度所满足阈值的不同，利用当前CTU与参考帧同位CTU及当前帧中相邻CTU的深度信息的时空相关性预判当前CTU的深度搜索范围。这样可以有效减少编码单元的划分计算，从而加速帧间编码单元划分的过程。　　为了验证算法的性能，本文所有算法均在原始HM16.9平台上通过标准视频序列进行测试。实验结果表明，本文提出的低复杂度帧内预测算法在码率仅增加0.24%的前提下减少了29.7%的编码时间；低复杂度帧间预测算法在码率仅增加0.04%和0.94%的条件下，分别降低了30.9%和33.7%的编码时间。实验结果证明了本文所提的两种算法能够在保证编码质量的前提下，有效减少HEVC编码器的计算复杂度。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 视频编码标准的发展

1.3 国内外的研究现状

1.4 本文研究内容与结构安排

第二章 HEVC视频编码技术

2.1 HEVC混合编码框架

2.2 HEVC视频编码结构

2.2.1 编码树单元

2.2.2 编码单元

2.2.3 预测单元

2.2.4 变换单元

2.3 HEVC帧内预测编码技术

2.3.1 多角度帧内预测技术

2.3.2 参考像素获取

2.3.3 预测值计算

2.3.4 典型帧内优化技术

2.4 HEVC帧间预测编码技术

2.4.1 运动估计

2.4.2 MV预测技术

2.4.3 CTU四叉树划分

2.5 其他关键技术

2.5.1 变换与量化

2.5.2 熵编码

2.5.3 环路后处理

2.6 本章小结

第三章 HEVC低复杂度帧内预测算法

3.1 帧内预测复杂度分析

3.2 非方向性预测模式重要性分析

3.3 相邻角度模式相关性分析

3.4 基于统计的概率决策

3.5 基于RMD的预测模式自适应选择算法

3.5.1 算法分析

3.5.2 算法具体流程

3.5.3 实验结果与分析

3.6 本章小结

第四章 HEVC低复杂度帧间预测算法

4.1 帧间预测复杂度分析

4.2 编码单元深度划分决策

4.2.1 编码单元划分方式

4.2.2 编码单元类型分析

4.3 编码单元占比分析

4.4 CTU时空相关性分析

4.5 CTU深度范围选择

4.6 基于时空相关性的编码单元决策算法

4.6.1 算法分析

4.6.2 算法具体流程

4.6.3 实验结果与分析

4.7 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 本文总结

5.2 研究展望

参考文献

硕士期间参与的科研项目

致谢