基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法

摘要

本发明提供了一种基于贝叶斯最小风险决策的SKIP模式快速选择方法，具体步骤是：首先采用当前编码单元的SKIP模式的率失真代价作为决策特征，在线统计学习前四帧，针对不同量化参数及不同编码单元深度，通过非参数概率密度估计分别得到最优选为SKIP模式和非SKIP模式时的决策特征的条件概率分布。然后基于在线学习的统计信息，利用贝叶斯风险最小模型对剩余帧的SKIP模式进行提前判决。此方法能够在保证编码性能的情况下，可以快速的进行SKIP模式的判定，从而跳过其它不必要的预测编码模式计算，能够有效的降低HEVC编码器的编码复杂度，有利于实现HEVC编码器的实时应用。