论文部分内容阅读
高清及超高清视频给人们带来了极限临场感的同时也为视频编码技术提出了新的挑战。对于海量视频数据的压缩是视频存储、传输的前提,也是“互联网+”等实际视频应用服务的核心技术之一。面向视频数据高效压缩以及低延迟网络传输的应用需求,最新一代视频编码标准—高效视频编码HEVC(High efficiency video coding,HEVC)于2013年应运而生。虽然HEVC以其合理的编码框架成为继高级视频编码(Advanced video coding,AVC)后视频编码领域的又一大飞跃,但HEVC标准在实现大规模普及的道路上,编码复杂度和输出码率之间的矛盾依旧存在。本文面向HEVC标准的应用推广,力图在低复杂度编码和低码率编码的理论研究和技术实现上有所创新。本文主要研究内容与成果如下:1.综述HEVC标准发展概况。对视频编码标准发展历程、HEVC标准及其拓展应用、HEVC关键技术等内容进行初步阐述和分析;对HEVC测试模型进行简介,对编码结构和编码模块等方面进行归纳总结,为HEVC标准研究者提供入门说明和基本概念普及。2.提出一种基于四叉树概率预测的低复杂度视频编码算法。针对HEVC标准计算复杂度过高问题,以量化参数、图片组结构以及场景内容与最优编码单元分布概率之间的关联为依据,设计了四叉树根节点和深度预测模型,以及概率分布模型更新机制。本算法与HM(15.0)相比较,在保持重建图像质量的前提下,最高可降低39%的编码时间,在保持编码单元划分精度的同时,降低不必要的四叉树结构遍历运算。3.提出一种基于差值图像的低码率视频编码算法。针对I帧编码高比特占用率的问题,探索了面向HEVC标准的视频编码新思想,以信息熵理论为依据,从多角度分析差值图像与低码率视频编码器的兼容性,提出了基于帧差图像的低码率帧内预测编码技术。本算法与HM(10.0)相比较,在保持重建图像质量的前提下,可降低15%的输出码率,达到提高HEVC编码器压缩效率的目的,缓解了视频编码的重建图像质量与编码资源占用之间的矛盾。