一种快速AVS2帧内预测算法
一种AVS-M的帧内预测模式快速选择算法
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Ab t a t T i p p r p o o e a k n f i t fa r d ci n s r c : h s a e r p s s id o n r r me p e i t mo e ee t n f s l o ih b s d o d e d r c in i f r a o d s l ci a t ag r m a e n e g i t n o - o t e o m a o a d s a e a d i r lv n e n h a ay i o VS M i t fa r d c i n mo e e e t n rn i l . h fa i r n n p c n t me ee a c o t e n l ss f A — n r r me p e it a o d s l ci p i c p eT e I r me o c d n i o e ag rt ms c n b r d c d %- % , u o h PS n e o t u o e r t a e o o v o s c  ̄ g , o ig t me f t l o i h h a e e u e 1 7 21 b t b t NR a d t u p t c d ae h v n b i u h h e
关键词 : 移动音视频编码标 准( VSM )视 频编码; 内预测; 式选择 A — ; 帧 模
D :03 7 /i n10 —3 1 0 1 80 6 文 章 编 号 :028 3 (0 1o —120 文 献 标 识 码 : OI1 . 8 .s.028 3 . 1. . 7 js 2 0 3 10 —3 12 1 )80 2 —3 A 中图 分 类 号 : N 1.1 T 9 98
一种基于AVS视频编码的快速帧间预测模式选择算法
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一种基于AVS视频编码的快速帧间预测模式选择算法
王蕾睿;沈礼权;张兆扬
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2007(012)010
【摘要】由于在AVS1-P2中采用了多种预测模式的帧间预测技术,但为了使编码器性能最优,需要对所有帧间候选模式进行遍历,以便从中选择最适合的模式,这无疑会大大增加编码器的计算复杂度.为了快速的进行帧间预测,根据AVS1-P2帧间预测模式的特点提出了一种快速的帧间预测模式选择算法,其特点是将基于全零块的提前中止准则与基于纹理特性的预测模式尺寸预选准则相融合来加快编码速度.实验结果表明,与AVS1-P2参考软件rm52h相比较,该方法在保持比特率和图像质量基本不变的同时,可显著减少编码器的计算复杂性.
【总页数】4页(P1794-1797)
【作者】王蕾睿;沈礼权;张兆扬
【作者单位】上海大学通信与信息工程学院,上海,200072;上海大学新型显示技术及系统应用教育部重点实验室,上海,200072;上海大学新型显示技术及系统应用教育部重点实验室,上海,200072
【正文语种】中文
【中图分类】TN919.81
【相关文献】
1.面向AVS-M的快速帧间预测模式选择算法 [J], 邓宇;李华;张淑芳
2.一种基于时域相关性的高性能视频编码快速帧间预测单元模式判决算法 [J], 李元;何小海;钟国韵;卿粼波
3.AVS-M帧间预测模式快速选择算法的研究 [J], 杨丹;姚伟新;周鸣争
4.一种基于H.264的快速帧间预测模式选择算法 [J], 曾庚卓;马跃;张伟
5.面向视频监控的AVS帧间预测模式快速选择算法 [J], 杨志伟;李枚毅;刘东华因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
一种快速AVS2帧内预测算法
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F(u’v)=c AxA =c ∑::。∑ uix A
0<=i.J<=7
(2) 值 编
;Q。i为重建像素值 ;SSD为实际值与重建值之差 的平 码比特流数 ;入为拉格朗 日因子 ;QP为量化步长。
方和
;Rate为
4 2 快 速算 法 的 提 出
式中 : ,A 为变换矩阵 A中的元 素。残差变换系数 F(i,j)的
Fq(u,v):
进
f4) 式 集 合 ,文章 在 3O种 AVS2帧 内角 度 预 测模 式 中均 匀 选 取 10种 ,
即f3,6,9,12,15,18,21,24,27,30}这组成 一个粗选 预测模式集合 ,
式 中 :SealeM[i][j] ̄=43969,C-=1/32。
计算出其粗选 RdCost代价值。其 中这 lO种方向预测模式均匀的分
24
设 计 中ICT变 换 与 尺度 变换 放 置 在 同一 个模 块 中(虚 线部 分 )。
25 32
RDO值 ,选取最小值预测模式作为最优模式 ,对所有的子块采用全
搜 索算 法 遍 历算 法 。
率失真代价值 RDO的计算公式如式(9)所示 :
Cost 。“ : SSD + )、 Rate
式 中 :IA Aj I ̄<=100,进 而得 到 式 (7):
M2+1,M2+21,如 图 5所示 。
D = 1oo : o∑ :o J<=100SAD
(7)
结 合 式 (4)和式 (5)可知 ,当表 达式 ScaleM[i][j1、D 同时取 到最 大
值时 ,如果 Fq值小 于 1,则该子块 的量化系数为零 ,我们 可 以判断
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快速AVS2帧内预测选择算法-2019年精选文档

快速AVS2帧内预测选择算法0 引言AVS工作组于2012年开始着手制定新一代视频编码标准(Audio Video coding Standard II, AVS2), 在2014 年6 月已基本完成新标准的制定。
经测试,AVS2的编码压缩效率比AVS1 提高一倍以上,与HEVC( High Efficiency Video Coding )相当[1] 。
AVS2采用的主要技术有:大块四叉树结构(图1);更多的预测块划分模式;更多的帧内预测模式;更多的帧间预测模式,包括双前向预测、背景图像(G和GB图像)预测技术;B图像可作为参考图像;参考图像灵活配置技术;样本偏移补偿技术等[2-3] 。
新技术在提高压缩效率的同时,也显著增加了编码复杂度。
例如:在编码时采用大块四叉树结构编码,理论上需要尝试所有四叉树划分方式,选择其中最优的一个,这样增加了相当大的计算量。
为了提高编码效率,AVS2的帧内编码采用了30种角度预测模式和3 种非角度模式,为了获得最优模式[4] ,必须计算33 种帧内预测模式的率失真代价,计算量很大。
在一些运动比较剧烈的视频中,I 帧编码的比例比较大,其编码过程也就有更高的要求,因此,研究如何降低AVS2帧内编码复杂度,是非常有必要的。
针对视频编码帧内预测的高计算复杂度,已有众多学者提出了快速算法;文献[5] 提出一种基于边缘方向强度的快速帧内预测模式决策算法;文献[6] 提出一种基于残差绝对值总和 (Sumof Absolute Transformed Differenee , SATD 准则和空间相关性的快速帧内预测算法;文献[7] 提出了一种基于纹理方向和空域相关性的帧内快速编码算法;文献[8] 提出基于在编码树块的新检测顺序的快速帧内模式决策算法。
以上算法基本上是提前决定了CU的大小划分以及减少帧内粗选模式列表的数量等方法。
本文使用一种新的方法,参考了文献[5] 中利用边缘方向强度来减少帧内预测需计算的帧内预测模式,以及文献[6] 中利用空间相关性的特点来实现快速帧内预测模式决策过程,对帧内各CU层次预测模式进行优化,从而降低帧内编码时间,提高编码效率。
一种AVS-M帧间预测模式快速选择算法

一种AVS-M帧间预测模式快速选择算法AVS-M(Audio Video Standard-Mobile)是一种面向移动多媒体应用的音视频编解码标准,包含了视频编码(AVS-M Video)和音频编码(AVS-M Audio)两个方面。
AVS-M Video主要采用了H.264/AVC的技术,并结合了一些新的特性和算法,以适应移动多媒体应用的需求。
在AVS-M视频编码标准中,帧间预测是一种很重要的技术。
在AVS-M中,帧间预测是一种在帧内未发生明显运动的情况下,通过参考先前的已编码图像进行像素值估计的技术。
帧间预测可分为三种模式:直接模式、单向预测模式和双向预测模式。
其中,单向预测和双向预测是较为常用的预测模式。
在AVS-M中,帧间预测模式的选择对编码效率至关重要。
因为不同的帧间预测模式会对图像的像素值估计产生不同的误差,进而影响到视频质量和压缩率。
因此,采用一种高效的帧间预测模式选择算法非常重要。
由于AVS-M的视频编码标准中帧间预测模式种类多,复杂度高,传统的暴力搜索方法已不再适用。
因此,设计一种快速而准确的帧间预测模式选择算法成为了一个重要问题。
一种基于随机化搜索的快速帧间预测模式选择算法被提出,用于在编码过程中选择加速帧间预测模式选择。
算法的主要思路是在模式决策的过程中,以一定的概率随机选择一组模式,并且根据一定的规则对已计算的场景进行剪枝。
在该算法中,首先对所有的预测模式进行初始化。
接着,将当前的CU(Coding Units)定义为随机目标,并为每个预测模式估算像素误差。
然后随机选取k(k是一个可以预设的值)个模式进行比较,选择其中像素误差最小的模式作为当前CU的预测模式。
最后,根据比较规则,控制预测模式搜索的路径,进行剪枝。
该算法最大的亮点是通过随机化搜索的方式,避免了传统暴力搜索算法中可能出现的局部最优解的问题。
同时,该算法具有快速预测速度、更好的预测效果,能够很好地满足实时视频编码的要求。
面向AVS2的多参考帧快速选择算法

文献引用格式:..Video Engineering,中图分类号:200444)摘要:会大幅提升运算复杂度。
在分析AVS2的多参考帧判决过程中发现,具有强相关性。
因此,提出了一种快速选择算法,性和参考帧的概率分布动态调整参考帧遍历顺序,率基本不变的情况下,关键词(1.BestTV, ShanghaiAbstract:efficiency, but it brings greater computational complexity. In this paper, the fast multi-reference frame decision algorithm of AVS studied. It is found that the probability distribution of each reference frame selected as the best reference frame in the buffer is strongly correlative with the adjacent PUs. Based on the correlation feature, a fast selection algorithm is proposed to reduce the computational complexity. The reference frames in buffer are divided into two sections according to the distance from the current frame. They are selectively used in different sections, and dynamically adjusted the traversal order of the reference frames by using spatial correlation and the probability distribution of the reference frames. It can terminate the selection in advance according to the correlation threshold. Experiments show that the coding time can be reduced byKey words:编码时,首先设GOP)的大小,对图像组中的所有图像设置参考图像和将要移出缓冲区的图像的配置信息,这些配置进行编码。
面向AVS2的快速帧间预测算法

面向AVS2的快速帧间预测算法林琪;赵海武;王国中;滕国伟;李国平【期刊名称】《电视技术》【年(卷),期】2014(38)17【摘要】新一代具有自主知识产权的视频编码标准AVS2正在制定当中,其相对于上一代标准而言具有更高的编码效率,但由于使用了多划分模式、多参考帧等技术,其编码复杂度也大幅增加.为了提高AVS2帧间编码速度,提出了一种快速帧间预测算法,在使用非对称运动划分(Asymmetric Motion Partitions,AMP)快速决策算法的基础上,深度挖掘同一编码单元下相邻预测单元之间的相关性,利用邻近预测单元来预测当前块的参考帧,通过判断预测单元的运动矢量残差的曼哈顿距离,以确定最佳参考帧,从而减小参与计算的参考帧数目.实验结果表明,该算法在图像质量和比特率基本保持不变的情况下,有效地提高了AVS2的编码速度.【总页数】5页(P76-79,84)【作者】林琪;赵海武;王国中;滕国伟;李国平【作者单位】上海大学通信与信息工程学院,上海200436;上海大学通信与信息工程学院,上海200436;上海大学通信与信息工程学院,上海200436;上海大学通信与信息工程学院,上海200436;上海大学通信与信息工程学院,上海200436【正文语种】中文【中图分类】TN919.81【相关文献】1.AVS2帧间预测模式快速判决方法 [J], 产小红;滕国伟;王国中;赵海武;李国平2.基于多时-空相关的AVS2快速帧间预测算法 [J], 陈芳;李国平;王国中;赵海武;滕国伟3.面向AVS-M的快速帧间预测模式选择算法 [J], 邓宇;李华;张淑芳4.面向视频监控的AVS帧间预测模式快速选择算法 [J], 杨志伟;李枚毅;刘东华5.面向AVS2的多参考帧快速选择算法 [J], 汤毅;滕祺;产小红;滕国伟因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于多时-空相关的AVS2快速帧间预测算法
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基于多时-空相关的AVS2快速帧间预测算法陈芳;李国平;王国中;赵海武;滕国伟【期刊名称】《电视技术》【年(卷),期】2016(40)12【摘要】针对新一代视频标准AVS2引进四叉树分割、多参考帧等技术而带来的帧间预测复杂度增加的问题,提出一种基于多时-空相关的快速帧间预测算法.该算法利用上下层相邻编码单元(Coding Unit,CU)和空时域相邻CU在预测模式选择上的相关性,计算当前CU的模式复杂度,根据复杂度为当前CU分配合适的候选预测模式;同时利用相邻预测单元(Prediction Unit,PU)在参考帧选择上的相关性,计算当前PU的参考帧索引,根据索引为当前PU分配合适的候选参考帧.实验表明,该算法在BD-Rate(Bjontegaard delta bit rate)增加1.22%,BD-PSNR(Bjontegaard delta peak signal-to-noise rate)降低0.04 dB的前提下,平均减少47.54%的编码时间.【总页数】6页(P1-6)【作者】陈芳;李国平;王国中;赵海武;滕国伟【作者单位】上海大学通信与信息工程学院,上海200444;上海大学通信与信息工程学院,上海200444;上海大学通信与信息工程学院,上海200444;上海大学通信与信息工程学院,上海200444;上海大学通信与信息工程学院,上海200444【正文语种】中文【中图分类】TN919.81【相关文献】1.一种基于空时域相关性的 HEVC 帧间预测模式快速决策算法 [J], 李强;覃杨微2.面向AVS2的快速帧间预测算法 [J], 林琪;赵海武;王国中;滕国伟;李国平3.一种基于时域相关性的高性能视频编码快速帧间预测单元模式判决算法 [J], 李元;何小海;钟国韵;卿粼波4.基于时域相关性的HEVC帧间预测快速决策算法 [J], 刘鹏;罗娜;寇俊楠5.基于AVS2的编码单元快速划分算法研究与实现 [J], 周芸;李日;郭晓强;朱建国因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于AVS1-P2的快速帧内预测算法
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基于AVS1-P2的快速帧内预测算法
夏鹏;宋雪桦;陈景柱;陈丽莲
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2010(36)24
【摘要】AVS1-P2标准参考软件rm52j的RDCost算法能很好地平衡视频编码质量和编码效率,但RDCost的计算复杂度大,占用了大量的编码时间.针对该问题,提出一种快速预测算法,利用帧内8×8亮度块亮度变化的方向性和邻块间预测模式的相关性进行帧内预测.实验证明,与全搜索算法相比,快速预测算法的编码时间平均节省了17%左右,且PSNR和比特率几乎不变.
【总页数】3页(P223-225)
【作者】夏鹏;宋雪桦;陈景柱;陈丽莲
【作者单位】江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013;江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013;江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013;江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏,镇江,212013
【正文语种】中文
【中图分类】TP37
【相关文献】
1.基于机器学习的HEVC快速帧内预测算法研究进展 [J], 艾达;卢雪磊;高阳;董久军
2.基于FSCD-CNN的深度图像快速帧内预测模式选择算法 [J], 崔鹏涛;张倩;刘敬
怀;周超;王斌;司文
3.基于决策树的H.266/VVC帧内预测CU快速划分算法 [J], 熊丹祺;高伟;滕国伟
4.基于DCT系数的AVS3帧内预测快速算法 [J], 康伏云;陈磊;许城钢;陶曦;刘子豪
5.基于结构张量的H.266帧内预测快速算法 [J], 李鸿辉;曾焕强;陈婧;朱建清;蔡灿辉
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一种快速AVS2帧内预测算法
摘要:针对目前AVS2帧内预测编码模式的选择和计算过程相对复杂的问题,提出了一种基于零系数块和底层角度判决的AVS2帧内预测算法。
该算法先判断当前子块是否为零系数块,避免对零系数块进行变换等帧内编码的复杂操作。
对于非零系数块,通过底层角度判决,从理论上排除了至少40%不可能的预测模式。
实验表明,该算法对压缩效率的影响很小,将PSNR下降控制在0.2dB内,平均比特数增加少于2%,编码时间至少减少26%,有效地降低帧内编码的复杂度。
关键词:AVS2;帧内预测;零系数块;编码单元;底层角度判决
1 概述
AVS是我国第一个拥有自主知识产权的音视频编码标准[1]。
在高清、超高清等应用需求的推动下,更高压缩效率的视频编码技术迅速发展。
在此基础的背景上,2012年,工作组开始准备新一代音视频编码标准的制定工作,截至2014年6月,制定工作基本完成,即(Audio Video coding Standard Ⅱ,AVS2)。
经过测试发现,AVS2的编码效率比第一代标准提高一倍以上,与最新国际标准HEVC(High Efficiency Video
Coding)相当[2]。
AVS2采用的关键技术主要有预测编码、变换编码和熵编码等。
统计并比较AVS2各部分的编码时间可以发现,帧内预测部分消耗的时间(约35%)在各主要部分中占首位,新技术在提高压缩效率的同时,也显著增加了编码复杂度。
目前针对如何降低视频编码帧内预测的计算复杂度的研究有,雷海军,危雄,杨张等提出一种基于边缘方向强度检测的快速帧内预测模式决策算法[3],但该算法主要针对HEVC;陈云善,苏宛新,王春霞等提出一种基于(Sum of Absolute Transformed Difference,SATD)准则和空间相关性的快速帧内预测算法[4]来优化帧内预测模式的选择过程;PALOMINO D,CAVICHIOLI E,SUSIN A提出一种基于在编码树块的新检测顺序的快速帧内模式决策算法[5]。
文章在结合零系数块的基础上,针对如何降低帧内预测模式,提出一种基于零系数块和底层角度判决的AVS2帧内预测算法。
2 AVS2帧内预测主要结构
AVS2采用四叉树编码结构,从图1中我们可以看到,将一幅图像划分为若干个最大编码单元(Largest Coding Unit,LCU),其最大尺寸为64×64。
然后按照四叉树递归的方式可以将LCU划分为各种尺寸的编码单元CU,CU的尺寸可以表示成L×L的样式,L的取值有8,16,32或64。
不同的编码单元可以通过不同的方式划分成预测单元
(prediction unit,PU)进行预测编码,在划分PU的形状中,相比AVS1,AVS2增添了一种非对称的划分方法,它只适用于亮度子块,对色度子块则不适用,通过非方形划分方式的引入,大大降低了相互之间的预测距离,使预测精度得到提高,因此又被称为短距离帧内预测(short distance intra predicion,SDIP),如图2所示。
在预测方向上,与AVS1相比,AVS2增加了更多的预测模式。
AVS2的每个亮度预测模块运用了33种帧内预测模式,如图3 所示,其中编号3~32属于运用于变化区域的角度预测模式,编号0~2属于运用于平滑区域的非角度预测模式,包括DC、Plane和bilinear三种模式。
为了确定AVS2帧内任何一个LCU下所有的帧内预测模式,不仅需要遍历所有尺寸下的CU,还要对每个CU中任意划分的所有PU进行33种角度预测模式遍历。
从遍历的过程可以发现,AVS2的帧内预测计算量非常庞大,同时也造成编码复杂度的提高,如何减少遍历的模式数量和简化计算过程成为研究的重点。
3 零系数块
3.1 零系数块的引出
在AVS2的参考软件中,视频原始信号先通过帧内预测和帧间预测编码获取残差信号,而后通过编码器对残差信号进行一系列的整数变换和量化,对得到的量化系数进行最终
的熵编码,对视频信号的编码也随之结束。
经实验检验,在全部视频序列中存在着一种特殊的编码模块,其量化系数全部为零,这意味着对零系数块编码没有任何意义,我们称之为全零系数块(Zero Block,ZB)[7]。
零系数块的统计情况如表1所示,不同的码流中零系数块在各自宏块中占有很大的比例,并且随着量化步长的增大而增大。
因此寻找一种能够在整数变换之前,利用残差信号的相关信息提前判断出当前子块为ZB的方法成为降低编码复杂度的有效手段。