HEVC帧内预测模式和分组码的视频信息隐藏

为了在最新的视频压缩标准－高效视频编码(HEVC) 下实现信息隐藏并在保证隐秘信息嵌入容量的前提下减少对宿 主信息的修改,提出基于帧内预测模式和分组码的HEVC视频信息隐藏方法。首先,利用分组 码的标准阵 列译码方法,建立(4,3)码标准阵列译表;然后,根据译码表与预测模式的映射关系,调 制帧内4×4亮 度块的预测模式嵌入隐秘信息;最后,对调制后的4×4亮度块重新编码,使得在连续4个4× 4帧内亮度 块嵌入3bit隐秘信息,平均修改1.25位预测模式,减小因调制预测模式对视频造成的影响 。实验结果表 明:所提算法的PSNR值下降在0.05 dB以内,码率增长在1%左右 ,算法能很好的保证视频主客观质量,对视频的编码比特率影响很小。     

一种基于预测模式差值的HEVC信息隐藏算法

针对当前HEVC视频信息隐藏算法对视频码率和质 量影响较大等问题,结合HEVC编码标准中 帧内预测模式的特点,提出一种基于帧内预测模式差值的HEVC视频信息隐藏算法。对于连续 两个帧内4×4亮度块预测编码过程中具有方向性的33种预测模式,建立隐秘信息与 预测模式差值的映射关系,根据拉格 朗日率失真模型调制预测模式完成隐秘信息的嵌入。为了保证隐秘信息的嵌入容量,对于连 续两个无方向 性的planar模式或DC模式,根据隐秘信息修改其值实现隐秘信息的嵌入。信息的提取过程, 只需对码流中 的预测模式解码即可。实验结果表明,隐秘信息的嵌入对视频序列的影响较小,亮度分量的 峰值信噪比 (PSNR)值平均下降约0.05dB,对码率 影响仅在1.1%以下,隐秘信息嵌入前后的结构相似度(SSIM)值均 在0.94以上。因此,本文算法能很好保证视频的主客观质量。     

一种基于HEVC的帧内模式快速判决算法

提出了一种HEVC帧内预测优化快速算法。算法在统计总结出当前CU层与其上层CU帧内预测模式、CBF与TU分割深度、相邻CU层之间的色度帧内预测模式之间相关性的基础上,有效地减少了帧内模式的预测,降低了帧内编码计算复杂度。同时,本文根据不同代价函数之间,以及色度与亮度帧内预测模式之间的相关性,分别在亮度和色度帧内预测过程中添加了RMD中cost代价最小的预测模式和最佳亮度预测模式,保证了较低的编码码率和较高的编码图像质量。实验结果表明,本文算法针对各类型、分辨率的视频,在码率和PSNR基本不变的情况下,帧内编码时间平均减少38.2%。     

一种快速HEVC帧内预测算法

为了提高HEVC帧内预测的编码速度,提出了一种快速帧内预测算法。该算法充分利用视频序列的时间相关性,利用相邻帧CU的大小相关性在CU(Code Unit)层提前判定CU的最佳编码尺寸以及利用相邻帧在PU层减少预测方向数目来加速帧内预测的过程。实验结果表明:提出的算法与HEVC已有快速算法相比,峰值信噪比(PSNR)平均下降0.06 dB,输出码率平均减少0.09%,而帧内预测时间平均减少了约49.81%。     

基于H.264帧内预测模式的信息隐藏算法

根据H.264标准编码的特点,提出一种较高性能的信息隐藏方案。文章分析H.264中I4×4亮度块的9种帧内预测模式,以及最优模式的选择策略,将I4×4亮度块的9种帧内预测模式作为备选宿主,利用信息嵌入算法将信息嵌入到视频中。这样降低了信息隐藏过程中预测模式调整对视频质量的影响,并能提高嵌入信息数据量。     

一种HEVC快速帧内模式判断算法

针对HEVC帧内预测模式判断过程较为复杂的问题,提出了一种快速帧内模式判断算法.通过将35种帧内预测模式进行分级计算,利用其中17种模式即能得出最佳预测模式.实验结果表明,与参考编码算法相比,所提出的帧内模式判断算法可以降低约53％的计算量,且编码压缩率几乎不变.     

高效率视频编码帧内预测编码单元划分快速算法

高效率视频编码(HEVC)采用基于编码单元(CU)的四叉树块分区结构,能灵活地适应各种图像的纹理特征,显著提高编码效率,但编码复杂度大大增加,该文提出一种缩小深度范围且提前终止CU划分的快速CU划分算法。首先,在学习帧中,基于Sobel边缘检测算子计算一帧中各深度边缘点阈值,缩小后面若干帧中CU遍历的深度范围;同时,统计该帧中各CU划分为各深度的率失真(RD)代价,计算各深度的RD代价阈值。然后,在后续视频帧中,利用RD代价阈值在缩小的深度范围内提前终止CU划分。为了符合视频内容的变化特性,统计参数是周期性更新的。经测试,在平均比特率增加仅1.2%时,算法时间平均减少约59%,有效提高了编码效率。     

基于HEVC的帧内模式快速判决算法

提出了一种HEVC帧内预测优化快速算法。算法在统计总结出当前CU层与其上层CU帧内预测模式、CBF与TU分割深度、相邻CU层之间的色度帧内预测模式之间相关性的基础上,有效地减少了帧内模式的预测,降低了帧内编码计算复杂度。同时,根据不同代价函数之间,以及色度与亮度帧内预测模式之间的相关性,分别在亮度和色度帧内预测过程中添加了RMD中cost代价最小的预测模式和最佳亮度预测模式,保证了较低的编码码率和较高的编码图像质量。实验结果表明,该算法针对各类型、分辨率的视频,在码率和PSNR基本不变的情况下,帧内编码时间平均减少38.2%。     

一种快速HEVC帧内算法

为了提高HEVC帧内预测的编码速度,本文提出了一种快速帧内预测算法。该算法充分利用视频序列的时间相关性,利用相邻帧CU的大小相关性在CU（Code Unit）层提前判定CU的最佳编码尺寸以及利用相邻帧在PU层减少预测方向数目来加速帧内预测的过程。实验结果表明：本文提出的算法与HEVC已有快速算法相比,峰值信噪比（PSNR）平均下降0.06dB,输出码率平均减少0.09%,而帧内预测时间平均减少了约49.81%。     

基于HEVC标准视频框架下帧内预测技术的研究

新一代视频编码标准HEVC采纳当前视频主流压缩技术研究的新成果,使其编码性能基本达到H.264/AVC标准的2倍,然而随着这种压缩性能提高的同时也加剧了编码计算的复杂度。该文针对此难题,对HEVC在块划分层面和预测模式筛选上的优化进行了研究,以期提高编码速度。     

基于相似度的HEVC帧内低复杂度算法

针对高清视频编码(HEVC)标准帧内编码计算 复杂度过高的问题,提出了基于最大编码单元(LCU)相似度的 深度范围及率 失真代价阈值预测低复杂度算法。首先分析LCU相似性并将其量化,然后利用该量化变量概 率密度分布规律, 采用贝叶斯分类方法估计当前编码LCU深度范围;同时考虑到编码单元(CU)之 间相关性,自 适应设定率失真代价阈值,用以提前结束模式选择及继续分割过程:通过LCU编码深度范围 预测和率失真代 价阈值实现快速CU划分方案。实验结果表明,在性能几乎不变的情况下,本文算法较标准 编码算法编码 时间平均减少了39.55%,平均BDBR增加在1%以内,BD-PSNR仅降低了 0.03dB,在保持良好视频质量下有效降低了编码复杂度。     

基于邻近值的HEVC帧内预测优化

高性能视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)标准中的帧内编码模式利用当前帧中像素点之间的空间相关性作出有效预测。为了解决待编码像素远离参考像素时预测不准确的问题,提出了一种基于邻近值的HEVC帧内预测优化算法。该算法的主要思想是,对于当前像素,先根据传统HEVC帧内编码方法得到其预测值,再使用该像素点左边、左上、上边位置的修正值以及该像素本身的预测值对该预测值进行修正。因为将当前像素与周围像素的相关性进行了有效的数学建模,所以HEVC帧内编码性能得到了提升。实验结果显示,所提算法与HEVC标准相比,最高节省了2.7%的码率,平均节省的码率为1.3%。     

Improved SAP based on adaptive directional prediction for HEVC lossless intra prediction

In HEVC (High Efficiency Video Coding), linear interpolation of the boundary pixels is used as the predictor and pixels within the same PU (Prediction Unit) are in the same prediction direction. When the PU block is large and in high complexity, the prediction performance would worsen. Although many algorithms use the pixel-based weighted averaging or interpolation operations to perform the prediction which improves the performance of bitrate saving notably, there is still space for further improvement. This paper proposed an improved SAP (Sample-based Angular Prediction) algorithm based on adaptive directional prediction (ADSAP). The innovation of this paper lies in two aspects: it puts forward a new method to estimate the best prediction direction of current pixel and it introduces the concept of “frame-level pretreatment” which could greatly improve the encoding speed. Experimental results show that it could save the output bitrate by about 9.4158% when compared with the HEVC lossless intra prediction algorithm, which is better than other typical algorithms. Besides, the encoding and decoding time are reduced by about 11%. Moreover, when the minimum PU size gets larger, the increase of output bitrate of ADSAP is much less than that of HEVC and the conventional SAP algorithm, which makes the proposed algorithm quite suitable for the compression of high resolution videos.     

HEVC帧内预测算法的优化

对最新视频编码标准HEVC的帧内预测算法作了分析,提出一种基于编码块的纹理特征和相邻已编码块深度的帧内预测快速算法。在全I帧模式下,该算法在HEVC校验模型(HM2.0)上的实验结果表明:在保证与原算法的性能相差不大的情况下,编码时间平均可以缩减29%。     

基于单深度帧内模式的3D-HEVC深度视频信息隐藏算法

针对三维(3D)视频系统中深度视频的安全问题,利 用一种全新的信息嵌入载体,提出 一种基于单深度帧内模式(single depth intra mode)的3D高效视频编码(3D-HEVC)深度视 频信息隐藏算法。首先,对采用单深度帧内模式编码的编码单元(CU)根据 相邻块重建像素构建像素候选列表,并比较候选列表中的两个像素值;然后,为增加算法的 安全性、保证 视频的质量,在像素值相等和不相等的情况下分别根据密钥和后续块的预测模式范围选择嵌 入块;最后, 根据隐秘信息对嵌入块候选列表所选像素的索引值进行LSB调制。实验结果表明,本文算 法平均每帧嵌入容 量为244bit,编码重建深度视频绘制视点质量的峰值 信噪比(PSNR)值和结构相似度(SSIM)值仅分别平均下降1.41×10－3 dB和6×10－6,码率平均增长0.12%,可见本文算法对3D视频的主观感知质量及码率影响很小。     

Fast prediction unit selection method for HEVC intra prediction based on salient regions

In order to reduce the computational complexity of the high efficiency video coding(HEVC) standard, a new algorithm for HEVC intra prediction, namely, fast prediction unit(PU) size selection method for HEVC based on salient regions is proposed in this paper. We first build a saliency map for each largest coding unit(LCU) to reduce its texture complexity. Secondly, the optimal PU size is determined via a scheme that implements an information entropy comparison among sub-blocks of saliency maps. Finally, we apply the partitioning result of saliency map on the original LCUs, obtaining the optimal partitioning result. Our algorithm can determine the PU size in advance to the angular prediction in intra coding, reducing computational complexity of HEVC. The experimental results show that our algorithm achieves a 37.9% reduction in encoding time, while producing a negligible loss in Bjontegaard delta bit rate(BDBR) of 0.62%.