H.264视频编码的关键技术及算法

介绍和分析了H．264采用的新编码关键技术及算法，诸如运动补偿。帧内预测，变换和量化，新的熵编码等．最后阐述视频编解码技术的研究方向及前景．     

低码率下H.264视频编码器实时优化

分析了H.264编码工具在低码率应用场合的编码性能,选择了1/4像素精度的运动补偿、8×8及更大块模式组合、1~2个参考帧、CABAC熵编码的编码方案,对占计算量最大的整数点和子像素点运动搜索算法进行改进,在P4平台上利用并行数据处理对主要计算模块进行指令优化,大幅度提高其编码速度,满足实时视频通信要求.     

基于CDN和H.264的多描述视频编码方法

Internet带宽资源有限、服务器下载负荷过大以及网络性能不稳定等会引起网站访问速度过慢,易发生信息丢失等现象．为了解决Internet视频流传送的这些问题,提出了基于CDN（Content Delivery Network）和H．264的多描述视频编码方法,分析了3种多描述分解方案,给出了这些多描述视频编码方案进行视频编码和网络传输．实验显示,所给出的编码方法能有效地应用于视频流压缩和Internet传输．     

H.264中帧内预测算法的快速实现

通过结合图像边缘方向信息4×4亮度块和16×16亮度块之间选择的2个特点,对H.264的帧内预测算法进行了相应的改进.结果表明,本文算法和H.264校验模型JM86相比,图像编码质量和输出码率基本保持不变,但编码时间却明显少于校验模型JM86.     

一种改进的H.264视频防失真漂移隐写算法

数字视频中量化后的残差DCT(离散余弦变换)系数常用来作为隐写嵌入的位置,而直接在DCT域上隐写会导致视频帧出现失真漂移现象,使视频质量受到严重破坏.本文在已有文献的基础上,针对H.264/AVC视频,研究了基于纹理特征的帧内8×8亮度块上的隐写模型,将8×8块和4×4块上的隐写模型相结合,提出了一种改进的H.264视频防失真漂移隐写算法.与已有文献中的隐写算法相比,本文提出的隐写算法在PSNR平均仅降低1.94dB的情况下,隐藏容量平均提升30%.     

H.264快速帧内预测算法 H.264快速帧内预测算法

在新制定的H.264视频编解码标准中,帧内预测是一项重要的技术.它利用周围像素预测当前块来降低空间冗余,能极大地提高H.264的编码效率.然而,帧内预测的4×4及16×16预测分别有9种和4种模式.为选出最佳模式,全搜索算法需要花费极大的计算量.为了降低帧内预测的复杂度,提出了一种快速帧内预测算法.该算法针对全Ⅰ帧编码,充分利用了时域、空域及不同块大小间的相关性来预测当前块的最佳模式,并结合提前中止算法来减少不必要的模式选择计算.实验结果表明:与全搜索相比,文中提出的算法能减少50%～75%的帧内预测计算量,而保持图像质量几乎不变.