HEVC

摘要： 为了降低HEVC视频编码标准中帧内预测的复杂度,本文提出了基于深度学习的帧内块划分提前终止算法,并利用FPGA开发板进行硬件加速。提前终止算法利用深度学习中的卷积神经网络提取帧内CTU块的纹理特征,并根据提取到的纹理特征决定帧内块划分情况,进行帧内块划分的提前终止,从而减少帧内预测的复杂度;硬件加速利用Xilinx Vitis AI开发环境实现帧内卷积神经网络的FPGA硬件部署,完成硬件加速过程。测试结果表明,与HM16.5相比,本文算法在保证性能的情况下可以降低约59.253%的编码复杂度,在经过FPGA硬件加速过程后,帧内块划分预测速度最高可达到1269.27FPS。

摘要： 国际组织提出了新一代的视频编码标准:高效率视频编码标准.为了提高编码效率该标准引入大量新技术,随之不可避免的增加了计算复杂度.为进一步满足低延时视频传输的需求,本文提出将加权多视图聚类方法用于高效率视频编码帧间模式预测的想法,具体通过引入一种快速和高效的基于核的K均值多视图聚类算法,结合合并标签,运动矢量,跳过标签和率失真优化比率的特征选择.利用无监督机器学习视频帧间的时间相关性,达到减少帧间预测候选模式数量的目的.经过数学公式推导和实验证明,所提算法可以节省高达36.690%的编码时间,但只增加了0.278%的码率损耗.并通过与同类算法的横向比较,进一步证实所提算法的综合优势明显,达到预期目标.

摘要： 为保障2022年北京冬奥会期间在北京选定区域能够收看中央广播电视总台及北京广播电视台2个8K超高清测试频道,针对8K超高清电视频道需要的传输分发场景,开展8K信号接收系统、信号处理系统、信号传输系统及8K解码终端等关键技术、产品的研发及应用工作,在北京冬奥会期间实现面向8K超高清测试频道的信号传输系统研发和示范应用。本子系统主要应对国产AVS3编码暂时遇到的终端供应链困境,提供HEVC编码8K视频格式作为备用保障,并提供低成本8K终端播出方案。

摘要： 针对高效视频编码帧间预测过程中,编码单元率失真代价计算导致编码复杂度较高的问题,提出一种基于LightGBM的高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)快速划分算法。算法将编码单元(Coding Unit,CU)的划分情况视为分类问题,采用LightGBM对CU块进行划分分类预测。实验结果表明,在低时延模式下,该算法与标准编码器相比,平均码率变换率增加1.95%,平均节省的编码时间效率为27.72%,具有较高的编码效率。

摘要： 为了能够在硬件上有效减少整像素运动估计(IME)的计算复杂度,提出一种基于并行螺旋搜索算法的整像素运动估计硬件架构设计方案.该设计按照螺旋顺序,首先,由中心向四周扩散的方式逐点搜索;其次,在搜索过程中每一个搜索点处同时处理所有PU块,通过这种PU块共享搜索过程的方式来减少周期数;最后,通过提前结束判断的方式,跳过不必要的搜索点,进一步减少周期数.用Verilog语言进行硬件描述,利用VCS工具进行仿真,且仿真SAD结果与HEVC参考软件(HM)结果数据一致,证明其正确性;通过对多个序列进行测试,平均每1733.4个时钟处理一个64 px×64 px大小的CTU.硬件框架在VIVADO平台下,用Virtex-7系列芯片进行综合,得到工作频率为198 MHz,能够实现4 K@56.4 f·s^(-1)的吞吐率.

摘要： 新一代高效视频编码标准HEVC是基于摄像机拍摄的自然图像特性所设计的,对包含计算机图像的视频编码性能不高,所以ITU-T和ISO/IEC在HEVC标准上提出了SCC扩展标准,HEVC-SCC中提出了新的编码工具,提高了对屏幕内容视频的编码能力,但是计算量也随之增加,使得其在实时应用上无法取得快速的编码速度。随之社会的高速发展,各个领域都或多或少地需要借助视频编码技术,尤其是受疫情影响下的教育领域,借助视频编码技术开展线上教学工作。本文从HEVC-SCC的编码框架出发,研究如何降低复杂度以及缩短编码时间,对未来的研究方向提出展望。

摘要： 本文介绍融媒体电子商城平台优势、建设目标、功能介绍及关键技术。

摘要： 为了优化视频信号在复杂网络环境下由于网络拥塞出现的数据丢包等情况,提出了一种基于目标识别的HEVC(high efficiency video coding)分割算法的优化方法,提高了视频编码的压缩效率,并实现了算法在全国产平台上的移植运行。利用深度学习进行目标识别,确定感兴趣区域,再通过指导不同区域采用不同编码单元分割深度,提高整体压缩效率。实验结果表明,该优化方法可以有效提高整体压缩效率,并完成在全国产化平台的运行实现,实现整体技术的自主可控。

摘要： Comprehension algorithms like High Efficiency Video Coding(HEVC)facilitates fast and efficient handling of multimedia contents.Such algorithms involve various computation modules that help to reduce the size of content but preserve the same subjective viewing quality.However,the brute-force behavior of HEVC is the biggest hurdle in the communication of multimedia content.Therefore,a novel method will be presented here to accelerate the encoding process of HEVC by making early intra mode decisions for the block.Normally,the HEVC applies 35 intra modes to every block of the frame and selects the best among them based on the RD-cost(rate-distortion).Firstly,the proposed work utilizes neighboring blocks to extract available information for the current block.Then this information is converted to the probability that tells which intra mode might be best in the current situation.The proposed model has a strong foundation as it is based on the probability rule-2 which says that the sum of probabilities of all outcomes should be 1.Moreover,it is also based on optimal stopping theory(OST).Therefore,the proposed model performs better than many existing OST and classical secretary-basedmodels.The proposed algorithms expedited the encoding process by 30.22%of the HEVC with 1.35%Bjontegaard Delta Bit Rate(BD-BR).

摘要： Coronavirus(COVID-19)is a contagious disease that causes exceptional effect on healthcare organizationsworldwide with dangerous impact on medical services within the hospitals.Because of the fast spread of COVID-19,the healthcare facilities could be a big source of disease infection.So,healthcare video consultations should be used to decrease face-to-face communication between clinician and patients.Healthcare video consultations may be beneficial for some COVID-19 conditions and reduce the need for faceto-face contact with a potentially positive patient without symptoms.These conditions are like top clinicians who provide remote consultations to develop treatment methodology and follow-up remotely,patients who consult about COVID-19,and those who have mild symptoms suggestive of the COVID-19 virus.Video consultations are a supplement to,and not a substitute for,telephone consultations.It may also form part of a broader COVID-19 distance care strategy that contains computerized screening,separation of possibly infectious patients within medical services,and computerized video-intensive observing of their intensive care that helps reduce mixing.Nowadays,the spread of the COVID-19 virus helps to expand the use of video healthcare consultations because it helps to exchange experiences and remote medical consultations,save costs and health procedures used to cope with the pandemic of the COVID-19 virus,and monitor the progress of treatment plans,moment by moment from a distance with precision,clarity and ease.From this perspective,this paper introduces a high-efficiency video coding(HEVC)ChaCha20-based selective encryption(SE)scheme for secure healthcare video Consultations.The proposed HEVC ChaCha20-based SE scheme uses the ChaCha20 for encrypting the sign bits of the Discrete Cosine Transform(DCT)and Motion Vector Difference(MVD)in the HEVC entropy phase.The main achievement of HEVC ChaCha20-based SE scheme is encrypting the most sensitive video bits with keeping low delay time,fixed bit rate of the HEVC,and format compliance.Experimental tests guarantee that the proposed HEVC ChaCha20-based SE scheme can ensure the confidentiality of the healthcare video consultations which has become easy to transmit through the internet.

摘要： 一种经配置以译码视频信息的设备包括存储器和与所述存储器通信的处理器。所述存储器经配置以存储与位流相关联的视频信息。所述设备进一步包含与所述存储器通信的处理器，所述处理器经配置以确定参考层是否包含于所述位流中。所述处理器进一步经配置以基于所述参考层是否包含于所述位流中确定是否处理指示并在所述参考层包含于所述位流中的情况下在视频位流中处理所述指示。所述处理器还经配置以至少部分基于所述经处理指示译码所述视频信息。

摘要： 一种经配置以解码视频信息的设备包含存储器和与所述存储器通信的处理器。所述存储器经配置以存储与位流相关联的视频信息。所述设备进一步包含与所述存储器通信的处理器，所述处理器经配置以确定参考层不包含于所述位流中并自外部源接收经解码基础层图片。所述处理器进一步经配置以自所述外部源接收所述图片为帧内随机存取点IRAP图片的第一指示。所述处理器还经配置以接收所述图片是否为即时解码器刷新IDR图片、清洁随机存取CRA图片或断链存取BLA图片中的一者的第二指示；及至少部分基于所述第一和第二指示解码所述视频信息。

摘要： 一种经配置以译码视频信息的设备包含存储器和与所述存储器通信的处理器。所述存储器经配置以存储与位流相关联的视频信息。所述设备进一步包含与所述存储器通信的处理器，所述处理器经配置以确定参考层是否包含于所述位流中。所述处理器进一步经配置以基于所述参考层是否包含于所述位流中来确定经解码图片缓冲器的一或多个参数的指示及至少部分基于所述所确定的所述经解码图片缓冲器的所述一或多个参数的指示而译码所述视频信息。

摘要： 一种经配置以解码视频信息的设备包含存储器和与所述存储器通信的处理器。所述存储器经配置以存储与位流相关联的视频信息。所述设备进一步包含与所述存储器通信的处理器，所述处理器经配置以确定参考层不包含于所述位流中。所述处理器进一步经配置以自外部源接收与存取单元相关联的经解码基础层图片，以将所述经解码基础层图片存储于存储器中。所述处理器进一步经配置以基于所述所存储的经解码基础层图片解码与所述存取单元相关联的图片，及在解码与所述存取单元相关联的所述图片之后排空来自所述存储器的所述经解码基础层图片。

摘要： 本发明描述用于HEVC及3D-HEVC中的视频译码的基于子预测单元PU的运动预测的技术。在一个实例中，所述技术包含用以在对于其可允许运动向量细化的单层译码中预测PU的子PU的高级时间运动向量预测TMVP模式。所述高级TMVP模式包含在至少两个阶段中确定所述PU的运动向量以导出所述PU的运动信息，所述运动信息包含所述PU的所述子PU中的每一者的不同运动向量及参考索引。在另一实例中，所述技术包含甚至在执行运动补偿之后存储针对使用子PU后向视图合成预测BVSP模式预测的当前PU的每一子PU导出的单独的运动信息。针对所述当前PU存储的额外运动信息可用于预测所述当前PU对于其是相邻块的后续PU。

摘要： 本发明描述用于HEVC及3D-HEVC中的视频译码的基于子预测单元PU的运动预测的技术。在一个实例中，所述技术包含用以在对于其可允许运动向量细化的单层译码中预测PU的子PU的高级时间运动向量预测TMVP模式。所述高级TMVP模式包含在至少两个阶段中确定所述PU的运动向量以导出所述PU的运动信息，所述运动信息包含所述PU的所述子PU中的每一者的不同运动向量及参考索引。在另一实例中，所述技术包含甚至在执行运动补偿之后存储针对使用子PU后向视图合成预测BVSP模式预测的当前PU的每一子PU导出的单独的运动信息。针对所述当前PU存储的额外运动信息可用于预测所述当前PU对于其是相邻块的后续PU。

摘要： 本发明涉及一种基于HEVC标准的帧内预测的64x64 CU预处理方法。在进行64x64 CU的率失真代价计算时，跳过残差计算过程，直接使用4个32x32 CU的残差，来代替64x64 CU的残差。以减少残差计算需要的时间，达到加速帧内率失真优化的目的。同时，本发明还提供了一个对应的硬件设计框架，以帮助实现该发明的硬件设计。

摘要： 本发明涉及一种基于HEVC标准的帧内预测模式并行硬件方法。该方法通过合理分配模式并行的方案，在硬件实现的过程中可以降低硬件复杂度，节省硬件资源，在流水线设计下，在5500个时钟周期内就能完成一个CTU的帧内预测。

摘要： 本发明提出了一种基于GAN的HEVC压缩视频视觉感知提升方法。GAN提供了一种接近感知‑失真平衡的原则，在控制失真的前提下，能提高压缩视频序列的视觉感知质量。因此，本发明在提高HEVC压缩视频主观视觉感知质量的工作中，通过利用GAN的对抗性损失最小化生成图像的分布与自然图像的分布之间的距离，并且结合HEVC压缩后的视频帧能有效指导GAN的生成网络学习从已编码帧到原始帧的映射，同时通过GAN的判别网络来不断逼近这种映射。最后将所提GAN网络与SRGAN和ESRGAN用于压缩视频后处理相比，该后处理网络可以获得更好的重建视觉效果，同时可以将客观失真控制在一定范围内。

摘要： 本发明提出了一种结合非局部低秩和自适应量化约束的HEVC后处理方法。首先构造在最大后验概率框架下的优化问题，然后利用解码后的压缩视频和量化参数QP获取非局部低秩和自适应量化约束先验信息，最后利用split‑Bregman迭代方法来解决所提的优化问题，从而有效去除压缩效应。其中，非局部低秩先验通过构建基于相似块聚类的非局部低秩模型来获得；自适应量化约束先验通过联合不同量化参数QP下的约束特性与视频的DCT频域系数块活动性来获得。实验结果显示，在同等码率情况下，与HEVC标准相比，所提算法的平均PSNR提升在帧内编码模式下可以达到0.2597dB，在帧间编码模式下可以达到0.2828dB。