论文部分内容阅读
当今,随着高清、超高清视频以及3D电影的快速普及,视频应用向着高清晰度、高帧率的方向发展。在有限的传输带宽及存储空间中,对视频信息进行高效压缩成为了关键技术。在新的应用背景下,新一代高性能视频编码标准(High Efficient Video Coding, HEVC)把视频标准化进程推到了新的高度,在达到上一代视频标准H.264/AVC相同主观效果时,HEVC能节省30-50%码率。然而,HEVC仍旧采用了以前视频标准中的混合编码框架。特别是在帧间预测中,HEVC仍然采用基于刚性平移运动模型的块匹配算法(Block Matching Algorithm, BMA),该算法从第一代视频编码标准一直沿用至今。传统的BMA算法具有以下三点局限：第一,恒定的运动矢量场,也就是对于同一匹配块中的所有像素点均赋予相同的运动矢量；第二,平移运动模型无法有效地表述摄像头缩放、旋转和物体形变等复杂运动；第三,BMA运动模型对于具有复杂矢量场的块采用更小块分层近似方法,它会带来更多的运动矢量比特开销。从率失真的角度看,传统BMA算法的局限性直接阻碍视频压缩性能的进一步提高。因此,研究高效的非平移运动模型,是今后视频发展需要面临的重要问题之一。本文对一种基于二维离散余弦基函数的弹性运动模型进行了研究,将其与传统块平移运动模型进行分析比较,验证其在帧间运动预测上的性能。基于二维离散余弦基函数的弹性运动模型能用较少的运动参数有效地拟合图像中缩放、旋转和形变等弹性运动矢量场。对弹性运动模型参数求解时,我们采用了迭代高斯=牛顿梯度非线性最优化算法。最后,本文将基于弹性运动模型的帧间预测模块应用于HEVC的编码模型HM12.0中。主客观实验结果表明,在中低码率,相对于HEVC,基于弹性运动模型算法的改进型HEVC在编码图像PSNR平均损失约1%前提下,码率平均节省3-12%,并且主观效果几乎不受影响。