论文部分内容阅读
随着高清、超高清视频的出现,视频压缩技术迎来了巨大的挑战。国际标准化组织VCEG和MPEG于2013年联合制定了新一代高效视频编码标准H.265/HEVC。相比于H.264/AVC编码标准,在同样的编码质量下,H.265/HEVC的压缩效率可以提高一倍左右。H.265/HEVC中多种新编码工具在提高编码性能的同时,不可避免地引入了过多的计算复杂度。在计算复杂度受限的情况下,快速编码参数优化是编码器的关键技术。为了尽可能地提高编码性能,快速优化算法应在率失真优化的框架下进行,并且对计算复杂度限制具有灵活的自适应性。为此,本文研究了复杂度受限时CTU(编码树单元)模式选择的率失真优化问题,提出了完整的复杂度受限情况下的率失真优化理论框架,并针对x265编码器给出了实现方案。针对CTU划分模式的率失真代价获取过程复杂的问题,本文提出了一种快速预测该率失真代价的算法。通过深入地分析,率失真代价包含头信息代价和残差信息代价两部分,编码条件(量化参数、编码单元CU的尺寸)和视频的时空域特征(纹理复杂程度、运动状况)是影响以上两部分代价的主要因素。通过大量的测试实验,在不同的量化参数及CU尺寸下,本文分别建立了MV(运动矢量)与头信息比特数的关系模型,建立了当前块像素和参考像素的SAD值与残差信息代价之间的关系模型,在该模型的基础上便可快速计算各种CTU划分模式的代价。为了测试算法的性能,本文进行了大量的实验,结果表明本文所提算法与原编码器算法在各个CU尺寸下的最优划分一致性在78%至90%之间。针对由于CTU的候选划分模式众多导致的模式选择过程复杂度极高的问题,本文提出了一种复杂度可控的自适应缩小CTU划分模式候选集的算法。首先,为了控制整体的编码复杂度并尽可能地提高编码性能,本文研究了帧级和CTU级的复杂度分配方法,通过对内容特性不同的帧和CTU进行复杂度的非均匀分配可以使得编码性能上升的可能性更大。然后,基于预测的CTU划分模式的率失真代价,对CTU的候选划分模式进行优劣排序。最后,在分配的复杂度下,按顺序选择前几种模式作为该CTU的划分模式候选集。该算法不仅能准确地控制整体的复杂度,且通过复杂度的非均匀分配方式能最大化地确保编码质量。