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HEVC(High Efficient Vedio Coding)是最新的视频编码标准,其压缩性能较上一代视频编码标准H.264/AVC(Advanced Vedio Coding)提高了近一倍,如此高的压缩率必然会增加编码时的计算复杂度,导致HEVC标准在走向商业化标准的过程中面临着严峻挑战。因此,在保证现有编码性能的基础上减小计算复杂度是目前HEVC研究重点。帧内预测是HEVC的重要编码技术之一,帧内预测模式选择和编码单元CU(Coding Unit)的划分决定着帧内预测计算复杂度。论文以中央高校基本科研业务费专项资金项目为研究背景,针对帧内预测模式选择过程和编码单元CU的划分过程进行深入研究,分别提出了自适应模式选择快速算法和基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)的CU划分快速算法。具体研究内容如下:1)在视频编码基本原理的基础上,深入对比研究了最新的视频编码技术HEVC与上一代视频编码标准H.264/AVC的区别和优势,并重点分析了HEVC具有灵活、可靠、高压缩率特点的同时所带来的编码计算复杂度问题。2)深入研究帧内预测模式选择的原理,分析模式选择过程计算复杂度居高不下的原因,提出了一种帧内预测模式选择快速算法,并针对编码后的码率、编码时间以及信噪比多个指标进行仿真,结果证明提出的算法在码率、信噪比基本不变的情况下平均节省了22%编码时间。3)针对帧内预测CU划分过程存在的递归划分高时间复杂度问题,分析DCT变换与图像纹理复杂度的关系,提出基于DCT与统计学的CU快速划分算法,并根据统计学原理离线训练阈值,通过实验仿真验证了该算法在码率、信噪比基本不变的情况下减少了大约27%编码时间。4)对帧内预测模式选择快速算法和CU快速划分算法进行联合仿真,再次论证了帧内预测的两个关键过程—模式选择与编码单元CU的划分对帧内预测编码时间的影响。实验仿真测试表明,在码率增加不明显、信噪比基本不变的情况下平均减少44%的编码时间。