基于梯度结构相似度的AVS帧间模式选择算法

摘要

AVS帧间模式选择率失真优化使用绝对误差和(SAD)作为失真度度量,方法简单,但不能很好地符合人眼视觉系统(HVS);最近提出的结构相似度(SSIM)图像质量评价方法更符合HVS的特性,但不能很好地评价严重模糊的降质图像,基于梯度幅度值的结构相似度图像质量评价方法(GSIM)可解决此问题.然而率失真优化使用GSIM作为失真度度量,计算复杂,不利于实时编码.针对SAD不能很好符合HVS和GSIM计算复杂的问题,采用SAD和GSIM的结合作为失真度度量,并利用帧间预测模式间的相关性,提出新的帧间预测模式选择算法.此算法取SAD的最优值和次优值,计算其差值,根据差值和阚值的比较判断是否需要GSIM计算,其中阈值的选择根据预测模式间相关性自适应确定.需要计算GSIM值时,根据GSIM的最优值和次优值的情况判断是否需要对帧间模式进行修正.实验结果表明,该算法较传统算法GSIM值增加0.0007,PSNR降低0.1db,编码时间增加1.24％.与传统算法相比,该算法有较好的主观质量,客观质量几乎不变,编码时间增加很少.