一种HEVC快速帧内模式判断算法

针对HEVC帧内预测模式较为复杂的过程,提出一种适合HEVC帧内预测的快速算法.本文提出的算法充分利用了相邻PU块之间的结构相似性(SSIM),以及在候选模式中,MPM、PLANAR模式和DC模式最终被选为最佳预测模式的概率的规律,以达到减少帧内模式数量,降低计算复杂度的目的.实验结果表明,与参考编码算法相比,该算法可以稳定减少HM12.1编码时间35.6%,相应平均码率减少2.29%,PSNR-Y平均增加0.5058 dB,本算法具有实用价值.     

一种HEVC帧内编码快速算法

为了降低新一代高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)标准的计算复杂度,提出了一种基于亮度分量直方图分析的HEVC帧内编码快速算法。统计编码单元中4个子块的亮度分量直方图,并计算子块亮度直方图的自相关函数;根据自相关函数判断每个子块的纹理类型;根据子块的纹理类型进行编码单元划分的自适应选择,从而减少不必要的编码尺寸,降低HEVC帧内编码的计算复杂度,提高编码速度。实验结果显示,相对于HEVC标准模型,本算法可将编码速度提高22%,而平均比特流增加0.9%左右,同时视频的PSNR基本维持不变。     

HEVC帧内预测编码的快速CU决策算法

提出一种快速编码单元(CU)修剪方法和CU深度范围决策方法.在快速CU修剪方法中,根据贝叶斯决策准则,基于残差信息Hadamard变换绝对值之和(SATD)提前结束CU的修剪;在CU深度范围决策方法中,根据当前CU深度与空间邻近CU深度的相似性决策当前CU深度级范围.通过在HM10.1的实验证明:文中方法相比于HM10.1的标准代码,能降低35.9%的编码时间,且BDBR的增加仅为1.039%.     

一种采用内预测模式的HEVC视频信息隐藏算法

针对最新的视频编码标准高效率视频编码(HEVC),提出一种基于帧内模式选择的视频信息隐藏算法.首先,对一幅二值图像进行Arnold置乱和turbo码编码,形成待嵌入的二值信息序列.然后,结合帧内模式选择过程,调制I帧亮度16×16编码单元最优预测模式的奇偶性来实现信息隐藏.由于只在I帧进行信息隐藏,提取时只需部分解码即可提取隐藏信息,无需完全解码与原始视频的参与,实时性较好.实验结果表明:算法对视频质量和比特率的影响较小,且能保证一定的信息隐藏容量,符合视频隐藏算法的基本要求.     

快速 HEVC 帧间预测编码单元深度选择算法

为提高编码效率, 提出一种快速 CU(Codizy Unit)深度选择算法。 首先, 计算当前 CU 的平均深度预测值 (MPD: Mean Predrition Depth), 根据 MPD 值对当前 CU 进行初步分类以减少 CU 深度选择的冗余遍历; 然后, 根据获得的参考帧同位置 CU col (Co-located CU)的率失真(RD: Rate Distortion)代价与其深度总和的比值作为参 数对当前 CU 深度选择做进一步终止判断。 实验结果表明, 与原始算法 HM16 相比, 快速 CU 算法在平均比特 率减少 0. 10%, 峰值信噪比仅降低 0. 08 dB 的情况下, 编码平均时间减少了 59%, 与文中参考文献[9]和 文献[13]算法相比, 编码时间平均减少了 11%, 有效降低了编码复杂度, 提高了编码效率。     

HEVC帧间编码的快速CU尺寸和PU模式决策算法

为了进一步降低高效视频编码(HEVC)帧间编码的复杂度,提出一种快速的编码单元(CU)尺寸和预测单元(PU)模式决策算法.首先,利用SKIP和平均运动矢量提前结束CU分割过程.其次,根据统计的阈值,实现概率较小的PU模式计算过程的跳过.算法在随机方向(RA)和低延时(LD)配置下,编码时间分别平均降低42.2%和36.3%,造成的BDBR(bjentegaard delta bitrate)损失仅为0.624%和0.264%.实验结果表明:CU尺寸和PU模式决策算法在编码质量基本不变的前提下,能正确地决策出最佳CU尺寸和PU模式,有效地提高HEVC的编码效率.     

HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法

针对高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)中帧内尺度模式选择计算复杂度高的问题,提出了一种HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法。基于图像的纹理复杂度,通过提前检测帧内预测块的绝对误差均值,选择预测块尺度类型,减少穷尽搜索代价计算过程。实验结果表明,该方法能够有效降低帧内预测块尺度模式选择的计算复杂度,在比特率平均提高3.09%的情况下,编码时间能平均减少29.87%,峰值信噪比平均提高0.031%。     

HEVC帧内编码单元快速划分算法

针对HEVC帧内编码中CU(Coding Units)模式判决过程计算复杂度高的问题,分析了CU四叉树划分结构的特征,提出了一种新的帧内编码单元快速判决算法。首先,提取前一帧相同位置CU的最优划分结构,以预测当前CU的起始划分深度和终止划分深度。然后,结合亮度直方图的密集度特征,设置自适应的双阈值对当前CU划分的深度范围进行精确调整,从而跳过或终止部分不适合此纹理特征的划分模式。测试结果显示,该算法在BD-Rate损失仅为0.374%的情况下,提高了51.654%的编码速度,具有良好的实际应用价值。     

一种新的基于FPGA的HEVC帧内预测硬件结构

在保证视频编码性能的前提下,为降低硬件实现复杂度、减少硬件资源、提高硬件的处理速度,提出一种新的基于现场可编程门阵列(FPGA)的高效视频编码标准(HEVC)帧内预测硬件结构.设计的硬件结构可以支持64×64到4×4的块大小以及所有的模式预测,而且经过实验,实现一个完整的64×64大小的编码树单元(CTU)的编码过程需要3.3×10~4左右的周期数,主频能够达到160 MHz.     

基于高效率视频帧内编码的快速编码单元和预测模式决策算法

针对高效率视频编码采用四叉树分割和35种模式预测等技术来提高视频编码质量,但引起算法复杂度剧增这一问题,本文利用当前编码单元及其相邻单元空间相关性对当前编码单元分割模式进行预测,从而快速决策编码单元的分割模式.此外,通过跳过若干低概率预测模式的率失真最优化处理过程,实现了一种快速的预测模式决策算法.测试结果显示,提出的算法可以平均减少53%的编码时间,并保持BDBR仅为1.17%的良好编码质量.      

采用已编码信息的HEVC帧间快速模式决策算法

针对高效率视频编码(HEVC)帧间预测高额的计算复杂度,提出一种利用已编码块的相关信息进行快速帧间预测的算法.首先,在每个深度级上,利用当前编码单元联合其时空上最近的所有已编码单元的运动矢量(MV)长度,提前决定2N×2N的预测单元(PU)分割尺寸.其次,利用当前深度层获得的率失真代价(RDcost),结合离线统计出设置的阈值,终止满足条件的编码单元的进一步分割进程.实验结果表明:文中算法可以节省37.8%的编码时间,并取得与原始算法几乎相同的率失真性能.     

二维直方图的HEVC帧内快速深度决策算法

针对高效率视频编码(HEVC)帧内预测高额的计算复杂度,提出一种基于二维直方图的快速深度决策算法.首先,对当前最大编码单元(LCU)采用3×3矩阵进行滤波;然后,分别统计原始LCU以及滤波后LCU的像素分布,生成二维灰度直方图.通过该二维直方图所表征的纹理特征,进行深度的自适应选择,减少不必要的深度计算.实验结果表明:同原始HM10.1相比,文中提出的算法可以节省编码时间21.6%,同时保证视频质量几乎不变.     

采用HEVC的视频内容认证

提出一种基于高效视频编码(HEVC)的视频内容认证算法.根据图像纹理特征产生特征码,将特征码用于修改帧间8×8编码单元的分割模式、帧间预测模式和运动向量,并保留最佳的编码单元分割模式及相应的预测模式和运动向量.实验结果表明:该算法对视频质量影响很小,嵌入水印后码率的变化也很小;同时,该算法具有较好的脆弱性,可以用于视频认证.     

HEVC整像素运动估计的并行螺旋搜索算法及其硬件实现

为了能够在硬件上有效减少整像素运动估计（IME）的计算复杂度,提出一种基于并行螺旋搜索算法的整像素运动估计硬件架构设计方案.该设计按照螺旋顺序,首先,由中心向四周扩散的方式逐点搜索;其次,在搜索过程中每一个搜索点处同时处理所有PU块,通过这种PU块共享搜索过程的方式来减少周期数;最后,通过提前结束判断的方式,跳过不必要的搜索点,进一步减少周期数.用Verilog语言进行硬件描述,利用VCS工具进行仿真,且仿真SAD结果与HEVC参考软件（HM）结果数据一致,证明其正确性;通过对多个序列进行测试,平均每1 733.4个时钟处理一个64 px×64 px大小的CTU.硬件框架在VIVADO平台下,用Virtex-7系列芯片进行综合,得到工作频率为198 MHz,能够实现4 K@56.4 f·s^-1的吞吐率.