预测帧编码中基于场景信息的宏块模式跳过算法

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一种自适应HEVC视频编码行列变换跳过模式

一种自适应HEVC视频编码行列变换跳过模式陈相涛;何小海;钟国韵;卿粼波【期刊名称】《四川大学学报：工程科学版》【年(卷),期】2012(0)S1【摘要】降低比特率是视频压缩编码的首要任务。

视频编码中帧内和帧间预测后残差块存在结构性纹理,其纹理特性与正交变换之间存在以下因果关系:当纹理较强时,正交变换后能量集中的效果较差;反之则相反。

因此,根据残差的水平和垂直方向的纹理特性,提出一种自适应变换跳过模式。

首先利用残差块纹理特性计算残差块水平和垂直方向的梯度值,分别求出水平和垂直方向梯度绝对值的和,通过大量实验统计,得出经验的水平或垂直方向梯度的阈值,根据该阈值选择跳过水平或者垂直变换,以达到更好的编码性能。

接着,根据变换跳过模式提出了一种自适应扫描模式。

仿真结果表明:所提出的方法与目前的HEVC参考软件HM4.0相比,在编码时间少量增加的情况下,码率减少了0.82%～8.92%,同时提高了峰值信噪比(PSNR)。

【总页数】6页(P208-213)【关键词】HEVC;视频编码;变换跳过模式【作者】陈相涛;何小海;钟国韵;卿粼波【作者单位】四川大学电子信息学院【正文语种】中文【中图分类】TB-55【相关文献】1.高效视频编码中变换跳过模式的快速选择 [J], 王宁;张永飞;樊锐2.新一代视频编码标准HEVC变换方法的研究 [J], 刘梅锋;陆玲3.新的国际视频编码标准《高效视频编码（HEVC）》最终草案通过了NEC公司的视频编码技术 [J],4.新的国际视频编码标准《高效视频编码（HEVC）》最终草案通过了NEC公司的视频编码技术 [J],5.采用深度帧内跳过模式的3D-HEVC视频水印算法 [J], 易银城; 冯桂; 陈婧因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

数字媒体技术中的视频编码技术

数字媒体技术中的视频编码技术数字媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分，视频编码技术便是数字媒体体系中最重要的一环。

视频编码技术是指将视频信号转换为数字信号，并压缩数字信号以便于存储和传输的过程。

在这个信息和数据爆炸的时代，视频编码技术成为了数字媒体发展中最为关键的技术之一。

数字媒体技术中的视频编码技术基本原理是将一个视频信号分解成很多帧，每一帧都会被以数字信号的形式存储。

每一帧都会被分别编码成一些数字信息，然后加载到储存媒介上。

在传送时，在发送端，该信息会被解码为一系列像素点的流，它们组合起来将形成一个视频图像。

这种技术可以节省很多存储和传输数据的空间。

数字媒体技术中的视频编码技术是一个复杂的技术，也是一门交叉学科，涉及到信息学、通信学、图像学、控制论等多个领域。

在这种情况下，视频编码技术也就有了很多可以实现的压缩算法和技术选择。

一些数字媒体技术中的视频编码技术选择了变换编码方式，包括Discrete Cosine Transform和Wavelet Transform等。

但是，现在最常见的压缩技术是基于运动估计。

基于运动估计的技术是将图像分成若干个宏块，然后在下一帧和上一帧之间进行比较。

所有不同的宏块都会存储在一个数据库中，当下一帧被进行传输时，只需传输数据的差异即可，即所谓的差分编码。

在数字媒体技术中，H.264编码是最流行的视频编码标准之一。

H.264知名度和普及度，是因为可以提高视频编码的质量和编码的效率。

由于H.264标准采用了Motion Compensation技术，它使得它的数据压缩率更高、色彩更为真实、显示画质更清晰等等。

此外，H.264有许多高级选项供开发人员使用，使其可以轻松网络传输高清视频。

虽然H.264标准已经应用广泛, 但是在4K或8K的场景中, 需要处理更复杂的图像抽样和编码问题。

H.265是目前最新颁布的视频编码标准，也被称为高效视频编码规范（High-Efficiency Video Coding, HEVC）。

预测编码的基本原理及应用

预测编码的基本原理及应用1. 什么是预测编码预测编码是一种数据压缩技术，通过对数据的统计分析和模型预测，减少数据的冗余信息，从而实现数据的高效存储和传输。

预测编码的基本原理是根据已有的数据序列，通过数学模型对下一个数据进行预测，然后记录预测结果和真实数据之间的差异，将差异进行编码存储。

在解码时，利用相同的模型对预测结果进行逆向计算，还原出原始数据序列。

2. 预测编码的基本原理预测编码的基本原理可以概括为以下几个步骤：2.1 数据建模在预测编码中，需要建立一个合适的数据模型来对数据进行预测。

常用的数据模型包括线性模型、非线性模型等。

模型的选择根据具体的应用场景和数据特点来确定。

2.2 数据预测根据建立的数据模型，对已知的数据序列进行预测，得到下一个数据的预测值。

预测过程可以使用各种预测算法，如线性回归、逻辑回归、支持向量机等。

预测算法的选择依赖于建立的数据模型和数据的特征。

2.3 误差计算将预测值与真实值进行比较，计算它们之间的误差。

误差可以使用各种度量方法来评估，如平均绝对误差、均方误差等。

误差的计算结果用于后续的编码过程。

2.4 差值编码将误差值进行编码，通常使用无损编码方法，如霍夫曼编码、算术编码等。

编码的目的是通过消除冗余信息，实现数据的压缩存储。

2.5 编码存储对编码后的数据进行存储，可以选择不同的存储格式，如二进制、文本等。

在存储时，需要注意数据的还原问题，以便在解码时能够正确还原原始数据。

3. 预测编码的应用预测编码技术在各个领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：3.1 音频和视频压缩预测编码技术在音频和视频压缩中起到重要作用。

通过对音频和视频数据进行预测和编码，可以实现高效的压缩存储和传输，提高系统的性能和效率。

3.2 无线通信在无线通信系统中，预测编码技术可以减少数据传输量，提高数据传输速率。

预测编码技术可以应用于语音通信、图像传输等领域，以实现更稳定和高速的无线通信。

3.3 数据传输在数据传输过程中，通过使用预测编码技术，可以减少传输数据的大小，降低传输成本。

基于宏块预判的快速帧内预测模式选择算法

ｍｏｄｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ（Ｐａｎａｌｇｏｒｉｔｈｍ），ｗｈｉｃｈｏｂｔａｉｎｓｅｄｇｅｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎｖｅｃｔｏｒｂｙＳｏｂｅｌｏｐｅｒａｔｏｒ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅＭＡＤ（ＭｅａｎＡｂｓｏｌｕｔｅＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）ｖａｌｕｅｉｓｕｓｅｄｔｏｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｔｈｒｅｓｈｏｌｄｏｆｔｈｅｅｎｃｏｄｅｄａｃｒｏｂｌｏｃｋｔｙｐｅｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＱＰ．
编码中引入率失真优化（ＲａｔｅＤｉｓｔｏｒｔｉｏｎＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ＲＤＯ）Ⅲ技术求最优预测模式，有效地降低了空间冗余，
但为了得到一个最优帧内预测模式需要计算５９２种【】组合模式的代价函数，大幅度增加了编码时间和计算复杂度．因此，研究一种快速帧内预测模式选择算法替
摘要：针对Ｈ．２６４／ＡＶＣ帧内预测模式选择部分计算复杂度问题，提出一种基于宏块预判的快速帧内预测模式选择组合算法．该算法采用低复杂度的三点梯度算子改进了边缘方向直方图帧内预测模式选择算法（Ｐａｎ算法）中利用Ｓｏｂｅｌ算子得到边缘方向矢量．首先运用平均绝对误差（ＭｅａｎＡｂｓｏｌｕｔｅＤｉｆｆｅｒｅｎｃｅ，ＭＡＤ）值对编码宏块类型结合ＱＰ下的阈值进行预判：预判后的宏块采用改进的Ｐａｎ算法进行模式筛选，最后确定最佳的预测模式．实验结果表明，在６个不同视频序列全Ｉ帧编码情况下，该算法与全搜索算法相比编码时间平均减少大约７２．４％，与Ｐａｎ算法相比编码时间减少２８．６％，而码率仅分别增加４．２１％、１．８％，峰值信噪比基本不变．关键词：帧内预测模式选择：ＭＡＤ值；边缘方向直方图：三点梯度算子

基于场景参考帧的预测帧刷新

差错能力，然在普通包网络上可以取得较好的效虽
果，是在移动无线网络上，但由于带宽的限制以及Ｉ
帧比特数远大于相应的Ｐ帧和Ｂ帧，以在传输数所据的过程中可能出现瞬间的冲击，大网络拥塞的增
风险，而造成更大的误码或丢包，进引发更大视频质
帧比特率显著下降．
关键词：差错；测帧刷新；场景参考帧；频传输；线网络抗预视无
中图分类号：Ｎ１．１Ｔ９９８
文献标识码：Ａ
随着３Ｇ移动通信系统和ＩＥ０，１线局ＥＥ８２１无
和Ｂ帧无法正确解码，即差错扩散，到Ｉ直帧刷新为止．另外，即使没有发生误码或丢包现象，由于存在编解码过程中的量化失真累积问题，必须每隔一也
ＶＯＩ３ＮＯ．＿５５Ｍａ２０７ｙ０
（ａｕａＳｉｃｄｔｎＮｔｒｌｃｎｅＥｉｏ）ｅｉ
文章编号：１０－６Ｘ（０７０－０００００５５２０）５０１ —５
基于场景参考帧的预测帧刷新木
艾育华叶梧冯穗力胡兵谢明
段时间插入Ｉ帧进行刷新．
域网标准的不断发展，视频通信正在逐步成为通信
的主要业务之一，于无线网络的视频通信和压缩基技术得到人们越来越多的重视．
由于移动无线网络自身的不稳定，无线信道如中的多径衰落产生误码，Ｐ信道上的拥塞丢包等，Ｉ不可避免地出现误码、量化失真累积以及网络的延

H.264中SKIP和帧内模式的快速判断算法

H.264中SKIP和帧内模式的快速判断算法H.264中SKIP和帧内模式的快速判断算法摘要：随着多媒体数据的广泛应用，H.264编码标准成为了当前最为先进的视频压缩标准之一。

其中，SKIP和帧内模式是H.264编码过程中非常重要且常用的两种模式。

本文针对H.264编码中SKIP和帧内模式的快速判断算法进行了研究和分析，并提出了一种基于特征优化的算法，以提高编码效率和降低计算复杂度。

1. 引言随着网络带宽的提升和移动设备的普及，人们对于高质量视频的需求日益增长。

为了满足这一需求，H.264编码标准应运而生。

H.264通过采用多种编码策略和技术，实现了卓越的压缩性能和视频质量，成为当前最为先进和广泛应用的视频压缩标准之一。

2. H.264编码中的SKIP和帧内模式SKIP和帧内模式是H.264编码中两种常用且重要的模式。

SKIP模式用于跳过对当前宏块的编码过程，直接将参考帧中的宏块进行复制。

这种模式适用于宏块中没有明显运动或者运动矢量难以获取的情况，能够有效地降低编码复杂度。

而帧内模式则是对当前宏块进行帧内预测，通过分析当前宏块周围的像素值来预测当前宏块的像素值，从而实现高效的编码。

3. SKIP和帧内模式快速判断算法在H.264编码中，为了选择合适的编码模式，需要对每个宏块进行判断和选择。

然而，传统的判断方法往往需要较高的计算复杂度，降低了编码效率。

因此，提出一种快速判断算法对于提高编码效率和降低计算复杂度具有重要意义。

3.1 特征提取在提出的算法中，首先对每个宏块进行特征提取。

通过分析宏块中像素的变化情况、纹理复杂度和运动矢量的大小等特征，可以有效地判断宏块适合使用SKIP模式还是帧内模式。

3.2 特征优化在特征提取的基础上，进一步对提取的特征进行优化。

通过对特征进行加权和标准化处理，可以得到更加准确和可靠的判断结果。

同时，可以根据编码的实际需求和场景对特征进行灵活调整，以提高算法的适用性和鲁棒性。

面向360度全景视频的帧内预测编码的快速算法

面向360度全景视频的帧内预测编码的快速算法面向360度全景视频的帧内预测编码的快速算法随着虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术的快速发展，360度全景视频成为了一种受欢迎的媒体形式。

然而，由于其巨大的数据量，高效的编码算法对于实现实时传输和存储变得十分重要。

本文将介绍面向360度全景视频的帧内预测编码的快速算法。

帧内预测编码是一种在视频编码中常用的技术，它通过利用当前帧与之前已编码的帧之间的相关性来减少冗余信息，从而实现视频的高效压缩。

在传统的视频编码中，帧内预测编码算法通常是基于平面或者块级别的预测，但在处理360度全景视频时存在一些不同之处。

首先，由于360度全景视频的特殊性，传统的块级别预测方法会导致大量的冗余预测计算，进而影响编码效率。

因此，本文提出了一种基于球面坐标的局部预测方法。

该方法首先将球面坐标系转换为Cartesian坐标系，然后利用球面坐标系的特性将局部预测问题转换为二维图像的预测问题。

此外，为了进一步提高编码效率，本文还引入了自适应单元划分策略。

通过根据每个预测单元的特征选择最优的块尺寸和预测模式，可以为不同的预测区域提供更准确的预测。

其次，360度全景视频的高分辨率和大尺寸也给编码算法的实时性带来了挑战。

为了解决这个问题，本文采用了快速搜索算法。

具体而言，通过利用旋转和对称性这两个特征，可以快速找到最佳预测块，从而加速编码过程。

实验结果表明，与传统的块级别预测算法相比，本文提出的帧内预测编码算法在编码速度上有了明显的提升。

最后，通过与其他先进的编码算法进行对比实验，可以验证本文提出的算法的有效性。

实验结果表明，本文提出的帧内预测编码算法在达到相同视频质量的情况下，可以显著减少编码时间和数据量。

这对于实现快速的360度全景视频传输和存储具有重要的意义。

综上所述，本文介绍了一种面向360度全景视频的帧内预测编码的快速算法。

通过基于球面坐标的局部预测和自适应单元划分策略，可以提高编码效率。

基于宏块模式相关性的深度帧内跳过编码

收稿日期：２０１２ — １１ — ２６
基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１００１２０５）；高等学校学科创引智计划资助项目（Ｂ０８０３８）；西安电子科技大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（７２１２５４５７）作者简介：马祥（１９８７一），男，博士生，主要从事立体视频编码研究．Ｅ．ｍａｉｌ：ｉａｍｘｉａｎｇ＠１２６．ｔｏｍ
华南理工大学学报（自然科学版）
第４１卷第８期
２０１３年８月
ＪｏｕｎａｒｌｏｆＳｏｕｔｈＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
Ｖｏ１．４１ＮＯ．８
的边缘部分进行了研究，提出基于几何或图形的帧内预测方法来提高预测精度，降低物体深度边缘部
分的失真．Ｔｓａｎｇ等 ¨ 提出了一种跳过平坦区域中
帧内宏块预测方向编码的方法，提高了编码效率．文
献［１４］中提出了一种基于分段线性平面表示的帧内编码方法，对深度图平坦区域进行有效编码．
（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）
Ａｕｇｕｓｔ２０１３
文章编号：１０００ — ５６５Ｘ（２０１３）０８ — ００２８ — ０６

帧内预测模式范文

帧内预测模式范文基于块的预测是将当前帧划分为多个块，然后对每个块进行预测。

常用的块大小为8×8或16×16像素。

在每个块中，预测值是通过将邻域块的像素与当前块进行比较，并找到与当前块最相似的邻域块。

根据相似的邻域块，可以通过不同的预测模式得到当前块的预测值。

基于像素的预测是在当前帧的每个像素点上进行预测。

通常，像素点的预测值是通过当前像素的上方像素、左方像素或左上方像素进行预测。

这些邻域像素与当前像素的关系可以通过数学模型进行建模，并根据不同的模型对当前像素进行预测。

帧内预测模式在视频编码中起到了关键的作用。

通过对视频序列中的每一帧进行预测，可以利用帧与帧之间的冗余性，减小视频数据的大小，从而达到降低带宽占用和提高压缩比率的目的。

在许多视频编码标准中，如H.264/AVC、H.265/HEVC等，帧内预测模式已经被广泛应用。

通过帧内预测模式，可以使视频编码器只需传输预测模式和预测误差，而不需要传输每个像素的实际值。

这种压缩技术可以大大减小视频数据量，节约存储空间和传输带宽。

同时，由于帧内预测模式是基于邻域像素的，因此这种预测方法对于静态背景和低运动视频序列的压缩效果更好。

然而，帧内预测模式也存在一些限制和问题。

首先，该方法无法利用帧间相关性，即不能充分利用相邻帧之间的冗余信息。

其次，预测的准确性受到邻域像素选择的影响，如果邻域像素选择不合理，预测效果会受到影响。

此外，帧内预测模式对于高运动视频序列的压缩效果较差，因为高运动视频的像素值变化较大，难以通过邻域像素的预测来准确预测当前像素的值。

总结而言，帧内预测模式是一种常用的视频编码技术，通过利用已编码的邻域像素数据进行预测，可以在不牺牲视频质量的前提下减小视频数据大小和传输带宽。

然而，帧内预测模式也存在一些限制，需要根据实际应用场景和视频特点进行合理选择和优化。

h265(HEVC)编解码相关技术概述

H265(HEVC Heigh Efficiency Video Coding)介绍1 概要H.265(高效率视频编码（HEVC）)是现行“H.264/MPEG-4 AVC”标准于2003年实现标准化以来时隔10年推出的新标准，将成为支撑未来十年的影像服务和产品的视频压缩技术。

其特点是，支持1080p以上的4K×2K和8K×4K分辨率，将视频压缩率提高至H.264的约2倍。

也就是说，能以原来一半的编码速度发送相同画质的视频。

例如，按照20Mbit/秒发送的H.264格式视频内容，在相同画质的条件下用HEVC格式只需10Mbit/秒的速度。

1.1 H.265发展背景H.264虽然是一个划时代的数字视频压缩标准，但是随着数字视频产业链的高速发展，H.264的局限性逐步显现，并且由于H.264标准核心压缩算法的完全固化，并不能够通过调整或扩充来更好地满足当前高清数字视频应用。

视频应用向以下几个方面发展的趋势愈加明显：(1)高清晰度(Higher Definition)：数字视频的应用格式从720P向1080P全面升级，在一些视频应用领域甚至出现了4K*2K、8K*4K的数字视频格式(2)高帧率(Higher frame rate)：数字视频帧率从30fps向60fps、120fps甚至240fps的应用场景升级(3)高压缩率(Higher Compression rate)：传输带宽和存储空间一直是视频应用中最为关键的资源，因此，在有限的空间和管道中获得最佳的视频体验一直是用户的不懈追求。

由于数字视频应用在发展中面临上述趋势，如果继续采用H.264编码就出现如下一些局限性：(1)宏块个数的爆发式增长，会导致用于编码宏块的预测模式、运动矢量、参考帧索引和量化级等宏块级参数信息所占用的码字过多，用于编码残差部分的码字明显减少。

即：单个宏块所表示的图像内容的信息大大减少，导致4*4或8*8块变换后的低频率相似程度也大大提高，会出现大量的冗余(2)分辨率的大幅增加，表示同一个运动的运动矢量的幅值将大大增加，H.264中采用一个运动矢量预测值，对运动矢量差编码使用的是哥伦布指数编码，该编码方式的特点是数值越小使用的比特数越少。

基于H.264跳过宏块特征的图像缩放方法

基于H.264跳过宏块特征的图像缩放方法
曾嘉亮
【期刊名称】《信息技术》
【年(卷),期】2015(39)9
【摘要】智能设备的多样化,使不同设备的播放器在播放同一H.264/AVC视频时,需要针对显示器的分辨力先将解码图像进行缩放,再输出到显示器.而放大算法的复杂度往往会影响智能设备播放视频的实时性.针对这一问题,提出一种新的基于H.264/AVC视频解码图像的快速缩放方法.该方法的创新性在于将图像缩放操作和解码过程联系起来,并使缩放处理单位分解到宏块级,从而省去对特定的跳过模式宏块的缩放处理.实验表明,与传统方法相比,该方法在图像质量高度保真的情况下,对放大速度的提升可高达150％.
【总页数】3页(P46-48)
【作者】曾嘉亮
【作者单位】汕头职业技术学院机电工程系,广东汕头515078
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.符合H.264标准的一种基于内容的变尺寸宏块分割方法 [J], 陈倩;高新波
2.基于宏块特征的H.264快速帧内预测算法 [J], 刘鹏宇;何絮;贾克斌;谢晶
3.基于宏块内部特征的 H.264快速预测模式决策算法 [J], 傅彦;罗引;宋井宽
4.基于宏块模式相关性的深度帧内跳过编码 [J], 马祥;霍俊彦;杨旭;任光亮;常义林
5.基于宏块编码信息自适应置换的H.264/AVC视频加密方法 [J], 梁剑;何军辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

帧间预测原理及过程函数

帧间预测是采用基于块的运动补偿从一个或多个先前编码的图像帧中产生一个预测模型的。

H.264与早起标准的主要不同之处在于支持不同的块尺寸（从16×16到4×4）以及支持精细子像素精度的运动矢量（亮度成分是1/4像素精度）每个宏块（16×16）的亮度分量可以按四种方式划分，即按一个16×16块，或两个16×8块，或两个8×16块，或者4个8×8块的划分进行运动补偿。

如果选择8×8模式，宏块中的4个8×8子宏块可以用另一种方式进一步划分，或者作为一个8×8块，或作为两个8×4块，或作为两个4×8块，或者作为四个4×4块。

每个分块或者子宏块都产生一个单独的运动矢量。

每个运动矢量均需要编码和传输，同时分块模式信息需要进行编码并放在压缩比特流中。

每个色度块按照与亮度分量同样的分块方式进行划分。

编码每个分块的运动矢量需要大量比特位。

由于相邻块的运动矢量高度相关，所以每个块的运动矢量都是从邻近的先前编码块中进行预测得到的。

当前运动矢量与预测运动矢量MVp 的差值MVD被编码和传输。

MVp的预测规则如下：假设E是当前宏块、子宏块或子宏块分块，A是E左边的分块或子分块，B是E上边的分块或子分块，C是E右上的分块或子分块。

如果E左边的分块数大于1，则最上边的分块被选为A。

如果E上边的分块数大于1，则最左边的分块被选为B。

1.除了16×8和8×16两种分块尺寸的其余传输块，MVp是分块A、B、C的运动矢量的中值（不是平均值）2.对于16×8分块，上边16×8分块的MVp是从B预测得到的，下边16×8分块的MVp 是从A预测得到的。

3.对于8×16分块，左边8×16分块的MVp是从A预测得到的，右边8×16分块的MVp 是从C预测得到的。

H264基本概念之预测编码、变换编码和熵编码

H264基本概念之预测编码、变换编码和熵编码2009-11-23 14:41 1984人阅读评论(1) 收藏举报算法扩展活动1、预测编码压缩算法的本质就是去除信号间的冗余，什么是信号的冗余呢？信号之间的相关性就是冗余，人类听觉或视觉系统感觉不到的或者掩蔽的也可以当做冗余成分。

今天谈谈预测编码的概念，这是一种非常直观和简单易行的方法。

说它直观，以图像为例，前后两帧或者同一图像的相邻像素都存在着相似性、相关性，我们完全可以通过当前帧和一组预测系数，推测出下一帧图像，当然也可以从当前像素推测出周围像素的变化。

通过实际值与预测值的差，去除了一部分冗余，使得信号的动态范围变小了，表示这些信号的比特数减少了，从而达到压缩的目的。

对于视频信号的预测编码分成两种，一个是帧间预测编码，一个是帧内预测编码。

帧内预测是从空间上去除同一帧图像内宏块之间的冗余。

H264中，有4x4亮度预测模式、16x16亮度预测模式、8x8色度块预测模式以及一种I_PCM编码模式，如何选择最优的编码模型是一个不太容易的问题。

帧间预测编码效率比帧内编码要高，它是从时间上去除图像帧与帧之间的冗余，分为单向预测、双向预测。

一般双向预测会增加编码延时，所以在实时通信中用的不多。

在帧间预测中，就不得不提运动估计这个概念，在活动图像邻近帧中的景物会发生空间上的位移，得到这个运动偏移的过程就是运动估计，涉及到各种搜索算法，同时这一部分的复杂度也是H264的重点。

2、变换编码变换编码是指将空间域的图像变换到频域，这样会产生相关性很小的一些变换系数，并对其进行压缩编码。

通常采用DCT变换，因为它的性能接近K-L变换，同时具有快速算法，非常适合图像变换编码。

变换编码比预测编码要复杂，但是各种误差（量化、信道误差）不会向后面扩展，对视觉影响不大。

3、熵编码利用信源的统计特性进行码率压缩的编码称为熵编码。

特点是无损编码，但是压缩率比较低，一般用在变换编码后面作进一步压缩。

预测帧编码中基于场景信息的宏块模式跳过算法

预测帧编码中基于场景信息的宏块模式跳过算法
沈向余;赖昌材;李伟华;郝重阳
【期刊名称】《计算机应用研究》
【年(卷),期】2007(24)6
【摘要】在对场景信息进行分析的基础上,提出了H.264/AVC中预测帧的一种快速算法.对于未发生场景切换的预测帧,采用INTRA模式跳过算法(IMSA),跳过该帧中所有的INTRA模式的决策过程.对于发生场景切换的预测帧,跳过INTER模式的决策过程(PMSA).仿真结果显示,与采用完整的率失真优化(RDO)决策过程相比,未发生场景切换时,所提方法能减少30%～60%的编码时间;发生场景切换时,能减少60%～70%的编码时间,并且未导致明显的图像质量下降和码率的增加.
【总页数】2页(P192-193)
【作者】沈向余;赖昌材;李伟华;郝重阳
【作者单位】西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;西安通信学院,一系,陕西,西安,710106;西北工业大学,电子与信息工程研究所,陕西,西安,710072;西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;西北工业大学,电子与信息工程研究所,陕西,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.低复杂度的H.264帧间宏块编码模式选择算法 [J], 董海燕;张其善
2.一种基于帧间和帧内宏块级的X264并行编码算法 [J], 魏妃妃;梁久桢;韩军
3.基于AVS编码的帧间宏块模式选择快速算法 [J], 王晓慧;周东辉
4.基于AVS编码的帧间宏块模式选择快速算法 [J], 王晓慧;周东辉
5.基于宏块模式相关性的深度帧内跳过编码 [J], 马祥;霍俊彦;杨旭;任光亮;常义林因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

h265(HEVC)编解码相关技术概述

其特点是，支持1080p以上的4K×2K和8K×4K分辨率，将视频压缩率提高至H.264的约2倍。

也就是说，能以原来一半的编码速度发送相同画质的视频。

例如，按照20Mbit/秒发送的H.264格式视频容，在相同画质的条件下用HEVC格式只需10Mbit/秒的速度。

即：单个宏块所表示的图像容的信息大大减少，导致4*4或8*8块变换后的低频率相似程度也大大提高，会出现大量的冗余(2)分辨率的大幅增加，表示同一个运动的运动矢量的幅值将大大增加，H.264中采用一个运动矢量预测值，对运动矢量差编码使用的是哥伦布指数编码，该编码方式的特点是数值越小使用的比特数越少。

H.264帧内预测与帧间块模式选择快速算法

H.264帧内预测与帧间块模式选择快速算法
佟雨兵;常青;张然;朱蕾琦
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2007(34)4
【摘要】针对H.264帧间预测时的多子块模式选择和帧内预测的多模式选择问题,提出了一种实用的基于统计门限的模式快速选择算法,通过门限设定有效限定了编码模式的选择范围.多组视频序列的实验结果表明,基于统计门限的帧内预测模式选择算法在Ⅰ帧的PSNR值有微小变化的情况下,大大降低了编码时间,Ⅰ帧的编码时间降低17%～23%,PSNR下降不到0.4%.基于统计门限的帧间块模式选择算法使得平均PSNR值下降了0.047dB(PSNR最大下降不到1%),但是相对全模式预测时,编码器速度提高了20%～30%.
【总页数】5页(P120-123,135)
【作者】佟雨兵;常青;张然;朱蕾琦
【作者单位】北京航空航天大学,电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学,电子信息工程学院,北京,100083;北京航空航天大学,电子信息工程学院,北
京,100083;北京航空航天大学,电子信息工程学院,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TN919.8
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高效视频编码帧内预测算法优化与硬件架构设计

高效视频编码帧内预测算法优化与硬件架构设计高效视频编码帧内预测算法优化与硬件架构设计摘要：随着信息技术的发展，视频编码技术在多媒体数据传输和存储中扮演着重要的角色。

帧内预测是现代视频编码标准中的重要算法之一。

为了提高视频编码的效率和质量，需要对帧内预测算法进行优化并设计硬件架构。

本文以高效视频编码帧内预测算法的优化与硬件架构设计为主题，深入探讨了帧内预测算法的优化方法和硬件架构设计。

第一部分算法优化1. 算法原理帧内预测算法是视频编码中用于压缩帧内信息的重要算法。

它通过利用相邻像素的相关性来预测当前像素的取值，从而减少冗余信息。

常见的帧内预测算法包括均值预测、梯度预测和最近邻预测等。

2. 算法优化为了提高帧内预测的效果和速度，需要对算法进行优化。

优化方法包括改进预测模型、引入上下文信息以及增加预测模式等。

例如，可以通过改进均值预测算法，采用更准确的预测模型，提高预测的准确性。

另外，还可以引入上下文信息，利用图像的局部统计信息来提高预测的精度。

此外，增加预测模式可以进一步提高编码效率。

第二部分硬件架构设计1. 架构设计要求在实际应用中，为了实现高效的视频编码和解码，需要设计专用的硬件架构。

硬件架构设计需要考虑以下几个方面的要求：高计算性能、低功耗、高数据吞吐量和灵活性。

2. 硬件设计方法硬件架构设计应该结合算法优化，针对优化后的算法进行硬件设计。

设计方法包括并行计算、流水线设计和硬件资源共享等。

例如，可以将预测算法划分为多个子模块，并行计算每个子模块，从而提高计算性能。

另外，还可以采用流水线设计，将多个计算步骤分阶段执行，进一步提高数据吞吐量。

此外，硬件资源共享可以减少硬件开销，提高灵活性。

第三部分实验结果分析为了验证优化方法和硬件架构设计的有效性，进行了实验，并分析了实验结果。

实验结果表明，优化后的帧内预测算法能够提高编码效率和视频质量。

同时，设计的硬件架构能够满足高计算性能、低功耗和高数据吞吐量的要求。

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