【摘 要】
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与高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）相比,通用视频编码（Versatile Video Coding,VVC）进一步提升了压缩性能,码率降低了30%～50%,对4K、8K超高清视频的压缩效果更为显著。由于引入了大量新的编码工具,VVC编码器的时间复杂度大幅增加。为了降低帧间编码模式下VVC编码器的时间复杂度,本文利用编码单元（Coding Unit,
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与高效视频编码（High Efficiency Video Coding,HEVC）相比,通用视频编码（Versatile Video Coding,VVC）进一步提升了压缩性能,码率降低了30%～50%,对4K、8K超高清视频的压缩效果更为显著。由于引入了大量新的编码工具,VVC编码器的时间复杂度大幅增加。为了降低帧间编码模式下VVC编码器的时间复杂度,本文利用编码单元（Coding Unit,CU）的时间与空间相关性,研究了扩展的Merge预测和多叉树划分决策快速算法。主要内容和创新点如下:（1）VVC对Merge技术进行了大量改进,在提高运动矢量（Motion Vector,MV）预测效率的同时,增加了Merge决策过程的时间复杂度。本文基于对Skip模式的统计分析,提出了一种基于CU运动特征的Skip模式早期决策算法。本文统计发现,帧间编码模式下,编码块采用Skip模式作为最佳预测模式的概率较高,且Skip模式选择与编码块运动剧烈程度具有较大的相关性,运动平缓块有较高概率选择Skip模式。算法设计了三帧差分法来判断当前CU的运动情况,将运动平缓块的MV预测模式提前判决为Skip模式,并利用粗选过程中的SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）代价确定具体Skip模式（Affine＿Skip或Merge＿Skip）;对于未判决为Skip模式的CU,算法利用空间相关性判决是否为仿射Merge模式或普通Merge模式;对于前两步均无法判决的CU,则采用标准过程进行判决。实验结果显示,与VTM-11.2相比,所提算法在随机访问配置下平均编码时间下降22.36%,BD-rate仅上升1.08%,PSNR仅下降0.04d B。（2）研究了多叉树划分与编码块运动程度及纹理特性之间的关系,提出一种基于时空相关性的帧间多叉树划分快速算法。在帧间编码模式下,运动剧烈或纹理复杂的编码块通常会被进一步划分,相对静止且纹理简单的背景区域一般采用大块表示。算法利用平方差和的均值（Average Sum of Square Difference,ASSD）和梯度幅值分别描述编码块运动程度和纹理复杂度,对运动平缓且纹理简单的CU提前终止多叉树划分;对需要继续划分的CU,则利用梯度方向预测划分方向,减少不必要的划分模式。实验结果显示,与VTM-11.2相比,所提算法在随机访问配置下平均编码时间下降25.06%,BD-rate仅上升1.23%,PSNR仅下降0.03d B。
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