基于各向同性Sobel算子的H.264/AVC帧内预测模式选择算法

H.264/MPEG-4 AVC定义了9种4×4亮度块的预测模式,在参考模型JM中所采用的RDO计算复杂度较高。本文提出了一种基于各向同性Sobel算子的H.264的快速帧内编码模式选择算法,降低预测的复杂度,提高编码速度。测试表明,此算法能够使编码速度提高将近75%。     

基于相邻帧相关性的帧间宏块模式选择算法

H．264／AVC在帧间运动估计／补偿编码过程中定义了7种帧间编码模式，并采用率失真优化全遍历策略来选择最优模式，这使计算复杂度急剧增加．针对这一问题，阐明了需对如何准确、快速地对块预测模式做出选择进行相关的研究．并就利用自然图像序列中相邻帧所表现出的强相关性提出了一种快速的帧间编码模式选择算法，通过计算部分编码模式来减少计算的复杂性．实验结果表明，该方法平均节省时间约18％，比特率平均下降约0．02％，而PSNR平均仅仅降低0．02dB．     

率失真优化在H.264预测编码模式选择中的应用

文章论述信息率失真理论,在平均失真度D约束下,通过构造拉格郎日代价函数求解率失真R-D代价值.在H.264帧内、间预测编码模式选择中,采用率失真优化方法,选择率失真R-D代价值最小的模式为最优预测编码模式.通过H.264/AVC参考软件JM12.4,从峰值信噪比PSNR、码率bitrate和编码时间time 3方面分析...     

一种HEVC帧内模式选择的快速算法

HEVC是ITU-T和ISO联合制定的新一代视频编码标准。由于采用了许多新的技术,HEVC的编码效率是H.264标准的大约2倍,但是编码的复杂度也随之增加。提出了一种针对HEVC帧内预测模式选择的快速算法,该方法综合了基于视频内容分析的方法和基于统计信息的方法并加以优化。实验结果表明,在比特率和PSNR几乎不变的情况下,编码时间平均可以减少30%。     

H.264帧内预测算法改进

帧内预测是H.264视频编解码标准中重要的组成部分,它能够显著提高压缩比率,但是大大提高了计算复杂度,很难运用到实时传输中,因此,如何提高运算速率是改进算法的核心问题。提出了一种快速模式选择算法,在保证图像质量的情况下较大地提高了帧内编码速度。     

基于宏块划分的视频水印算法

研究一种针对H.264编码的帧间预测块划分视频水印算法,该算法先对水印图像进行二值处理,然后在H.264帧间预测编码时根据水印二值序列选择不同的区块划分,并将水印值嵌入进去.实验结果表明,该算法具有较好的实时性、鲁棒性.     

H．264预测编码关键技术的研究分析

H．264是目前最新的视频编码标准，相对于以前的ITU—T视频编码标准和mpeg序列标准具有更高的压缩效率．编码效率的提高主要归根于精确的帧间预测编码，其中包括多种块模式．多参考帧运动估计和分数像素精度3种新技术的采用，对这些帧间预测编码技术进行研究和分析．主要是分析这些技术与H．264基本配置之间的比较。     

基于H.264多参考帧的运动估计快速算法

在H.264编码算法的基础上,提出了多参考帧的运动估计快速算法--三维菱形搜索法(TDDS).实验结果表明,与未使用快速算法相比,使用本文提出的快速算法,在平均码率增加不到0.1%,恢复图像平均PSNR(峰值信噪比)下降不到0.1dB的情况下,编码速度提高2.5倍,满足实时视频通信的要求.算法与H.264标准兼容,可用于实际产品.     

一种新的无线视频传输帧内刷新策略

首先分析了无线信道突发性出错和二阶Markov无线信道模型. 根据该模型和视频编码器的编码方式推导了突发性出错引起的帧内编码和帧间编码的信道失真. 然后提出了一种新的速率失真率(R-D)框架内的帧内刷新策略. 该策略一方面对无线视频传输系统的容错性能和编码效率进行了优化, 另一方面可有效阻止帧间错误传播, 减小信道失真. 在不同传输信道中的仿真结果验证了该策略在无线视频传输容错方面的性能改进.     

H.264视频算法的经典测试模型研究

JM8．6是JVT为学习与测试 H ．264视频算法而开发的官方编解码模型。理解经典测试模型JM8．6的程序结构是算法研究和实际应用的基础。通过RDO方式下代价函数的代码跟踪分析,对JM 8．6核心编码函数的结构进行了具体研究,得出了H ．264的关键函数encode-one-macroblock（）在JM8．6测试模型中的帧内与帧间最优模式的选择流程图和RDCost-for-macroblocks（）函数自上而下调用子函数的总体模式框图。     

基于H.264低复杂度的变换与量化研究

文章介绍了H.264中变换与量化过程。H.264采用了4×4块变换,使用整数算术运算,避免了反变换中的误匹配问题。采用16位的整数运算,大大降低了运算复杂度,同时,PSNR只下降了0.01。     

H.26L帧内预测编码的研究与实现

介绍H.26L压缩编码标准和基于4×4子块的TML-9预测编码测试模型,写出实现算法,并用VisualC 编程实现。     

RDSC_IC:一种基于图像复杂度的实时场景切换检测算法

H.264/SVC实现了对基本层的码率控制,但没有考虑到视频序列中场景切换对码率控制的影响。研究者们提出了多种场景切换算法来解决视频序列场景切换问题,但这些算法在计算复杂度、精度和实时检测等方面存在不足。结合H.264/SVC的分层B帧预测金子塔编码结构,提出了一种基于图像复杂度的场景切换实时检测算法RDSC_IC(Real time Detection algorithm for Scene Change base on Image Complexity)。该算法通过对相邻和多个编码单元的关键帧图像复杂度绝对差值和相应比值的计算,确定编码单元间的场景切换的有无和类型,实验结果表明RDSC_IC在实时性和精度方面检测效果好。     

视频编码中的运动估计算法研究

在多媒体信息中,视频信息是一种比较特殊的媒体,数据量大,信息丰富.视频数据的表达、组织、存储和传输都有很大难度.帧间预测编码可以用来消除视频序列中大量的时间和空闻冗余,由此压缩视频序列.运动估计耗用整个编码器编码时间80%左右,成为最耗时的部分.本文分析视频压缩的基本原理,论述运动估计的哪特点,重点是视频编码中的运动估计算法研究以及比较各种运动估计算法的优劣.     

H.264/AVC视频容错传输的菱形FMO分布方法

图像压缩技术是基于在空域,时域或者频域上移除数据冗余的算法。它相当大地减少了数据转换率,但是随之的视频压缩信号对于传输误差更加敏感。差错恢复技术相对于通道误差增强了视频比特流的鲁棒性。在H.264/AVC的条带编码作为一种差错恢复技术之一被用于限制接收视频品质的数据丢失效应。有一种模式非常重要,它是将图像的宏块分配成不同的条带组,并能够提供不同的差错恢复标准。该文将深入分析这一类分散类型的灵活的宏块顺序(FMO)模式性能,并提出一个定义明确的系统模式,可以更完全地挖掘宏块顺序中离差概念从而克服误差损失。仿真结果显示:新的改进方案的性能优于传统模式。     

H.26 L帧内预测编码的研究与实现

介绍H.26L压缩编码标准和基于4×4子块的TML-9预测编码测试模型，写出实现算法，并用Visual C＋＋编程实现。     

基于JND和AR模型的感知视频编码方法(英文)

为了达到减少比特数同时保持画面质量的目的,提出了一种基于最小可视失真(JND)和自回归(AR)模型的感知视频编码方法.首先,设计了基于JND的纹理分割算法,建立了空时JND模型,以MB为基本单元,通过计算其JND能量并与阈值做比较,用以分割出视频序列中的纹理区域.然后,开发了AR模型来合成纹理区,在使用最小二乘法计算出AR模型的参数后,用相邻的前后参考帧对应像素的线性插值来生成重构像素.最后,为了检验所提方法的效果,将其与H.264/AVC视频编码系统做比较,用不同的视频序列实验来验证所提方法的有效性.实验结果显示,对于具有不同纹理特点的实验序列,所提方法可以在保持感知质量的同时将比特率减少15%～58%.     

基于无线传感器网络的视频编码传输性能研究

提出一种基于3D-SPIHT视频多描述编码方案。与传统多描述编码例如MDSQ相比,该方案创建的各描述质量平衡,并能通过去除视频帧间冗余来提高压缩比;与国际标准(H.264等)相比,该编码方案具有算法简单、能够在任意码流截断处解码、码率可连续分级和无明显块效应等优点。实验表明该编码方案能够较好的应用于ZigBee多信道网络,并在较大压缩比的情况下仍能获取质量较好的重建图像,具有较高的应用价值。     

基于屏幕内容的快速模式选择算法

屏幕内容编码是视频编码应用的重要内容,高效视频编码（HEVC）中屏幕图像内容编码的扩展方法主要有调色板模式和IntraBC（Intra Block Copy）模式,它们依据屏幕图像内容的特点提升了码率,然而,也增加了编码的复杂度和编码时间。因此,提出一种针对于屏幕图像内容的快速模式选择算法,该方法基于屏幕图像内容的像素平滑性,对于量化后颜色数量少的CU块不进行分割;并选择最佳的三个预测模式与IntraBC模式作比较,决定是否进行率失真优化过程。实验结果显示,与标准的HEVC扩展方法相比,该方法在仅增加0.4%比特率的情况下,节省了35%的编码时间。     

空间图像/视频压缩算法的选择及其应用

空间图像数据的下传受到星上能源、过境时间、误码率等限制,为了进行实时的、高效的、抗误码的压缩,文中研究比较了小波和JPEG、MPEG-2、MPEG-4、H.264等传统编码方式的优势,并结合前期应用经验,选择了(9,7)小波+SPIHT编码,该算法可以有效地去除图像数据中的统计冗余,且符合人眼的视觉特性,非常适应空间图像/视频数据的压缩.文章提出了基于FPGA为核心的高可靠性小波压缩硬件平台,可以实时地完成空间图像的小波压缩编码.