基于梯度的帧内自适应深度决策算法

提出了一种基于梯度的帧内候选模式裁剪算法,通过自适应深度划分并利用空间信息来简化帧内预测过程,大大减少了计算复杂度.实验结果显示,所提出的算法对比HM16.7,可以减少35.25%的计算复杂度,且只有极小的编码效率损失.     

一种HEVC快速帧内模式判断算法

针对HEVC帧内预测模式较为复杂的过程,提出一种适合HEVC帧内预测的快速算法.本文提出的算法充分利用了相邻PU块之间的结构相似性(SSIM),以及在候选模式中,MPM、PLANAR模式和DC模式最终被选为最佳预测模式的概率的规律,以达到减少帧内模式数量,降低计算复杂度的目的.实验结果表明,与参考编码算法相比,该算法可以稳定减少HM12.1编码时间35.6%,相应平均码率减少2.29%,PSNR-Y平均增加0.5058 dB,本算法具有实用价值.     

一种基于空时域相关性的HEVC帧间预测模式快速决策算法

为了减小高性能视频编码（high efficiency video coding,HEVC）的复杂度,提出一种基于四叉树结构类型分析的帧间预测模式快速决策改进算法。一方面,统计并分析空时域相邻编码单元（coding unit,CU）和 CU 深度之间的相关性,确定其深度遍历区间,跳过一些冗余 CU 的分割,从而减少 CU 深度划分的复杂度;另一方面,通过分析遍历区间内 CU 的运动特征和预测单元（prediction unit,PU）模式特性,确定不同运动特征所对应的 PU 模式,减少所需遍历候选 PU 模式的数量和所需要进行的率失真代价计算的数量。与 HM14．0相比,采用该算法的 HEVC 编码器在输出比特率增加很小的情况下,平均编码时间降低了46．9％,而编码后的视频质量基本不变。     

双域无参考视频质量评价算法

为了提高视频质量评价的精确度,降低计算复杂度,提出了一种双域无参考视频质量评价算法.在压缩域,利用从码流中提取的编码信息,结合视频内容复杂度来计算视频相似度;在像素域,结合人类视觉系统的特性,通过块效应和模糊效应评估来计算视频失真度;最后,综合视频相似度和失真度得出视频客观质量.文中选用LIVE Video QualityDatabase对算法效果进行了评估,结果表明:该算法的预测精确性和单调性分别达到0.801 3和0.786 1,优于全部10种对比的视频客观质量评价方法;同时,该算法具有较低的计算复杂度,可以满足实时应用要求.     

H.264/AVC中基于感兴趣区域的计算资源的优化分配算法

H.264/AVC视频编码标准在获得更高压缩效率的同时是以编码复杂度的提升为代价的。视频编码算法的高计算复杂度对于实时视频通信以及计算资源有限的应用场合都是巨大的挑战。该文提出了一种基于感兴趣区域的计算资源的优化分配算法。该方法利用人眼对图像不同区域敏感度的差异,根据不同区域的特点确定不同的计算复杂度级别和编码参数集合,将更多的计算资源优先分配给感兴趣区域,实现了计算资源的优化分配。实验结果表明:与标准算法相比,该算法在保证图像主观质量的同时减少了35%左右的编码时间,而客观质量仅下降平均0.2dB左右。     

H.264中基于边缘方向检测的帧内预测模式选择算法

运动估计是H.264中最为复杂的部分,帧内预测是运动估计的重要内容.H.264中帧内预测模式众多,大大增加了编码的复杂度.在帧内预测中,一般是通过率失真优化或者相关特性来减少选择预测模式,但复杂度还是较高.针对此问题,提出了一种改进的基于边缘方向检测的帧内预测模式选择算法.该算法利用方向检测方法来检测模式选择方向上像素的相关性.测试结果显示,本算法在保证视频质量的前提下减小了计算复杂度,大大提高了编码速度.     

基于结构相似度的H.264快速运动估计算法

与传统压缩标准相比,H.264虽然具有更高的压缩性能,但其编码复杂度的大幅增加限制了它的实时应用.为此,文中提出了一种基于结构相似度的快速运动估计算法(FMEBSS).该算法利用结构相似度的特性,通过在运动估计过程中设置阈值,减少不必要的运动搜索点,简化复杂的搜索模式,从而达到了减小运动估计复杂度、改善压缩性能的目的.实验结果表明,在保证压缩质量不下降的前提下,该算法可以有效节约编码时间,同时压缩比也得以改善.     

二维直方图的HEVC帧内快速深度决策算法

针对高效率视频编码(HEVC)帧内预测高额的计算复杂度,提出一种基于二维直方图的快速深度决策算法.首先,对当前最大编码单元(LCU)采用3×3矩阵进行滤波;然后,分别统计原始LCU以及滤波后LCU的像素分布,生成二维灰度直方图.通过该二维直方图所表征的纹理特征,进行深度的自适应选择,减少不必要的深度计算.实验结果表明:同原始HM10.1相比,文中提出的算法可以节省编码时间21.6%,同时保证视频质量几乎不变.     

高效率视频编码快速模式判决算法

为了降低高效率视频编码(HEVC)的编码复杂度,提出一种新的快速模式判决算法.考虑到视频帧的纹理特性和编码中所采用的量化参数影响最优编码单元(CU)模式的选择,首先提取前一帧的平均分割层数和其最大编码单元(LCU)的最小分割层数来预测当前帧对应位置处LCU的最小分割层数,以跳过部分大块CU的模式判决;然后计算当前CU的运动矢量差值和预测残差系数来决定CU的最大分割层数,以避免小块CU的模式判决.实验结果表明,与原始的HEVC编码方法相比,高效率视频编码快速模式判决算法可平均降低51％的编码复杂度,而编码比特率平均只上升了0.69％.     

基于结构相似度的H.264快速算法

H.264比以往的视频压缩标准具有更高的压缩效率, 然而编码的复杂度也大大增加. 针对降低编码复杂度,提出了基于结构相似度(SSIM)的快速算法(FMEBSS), 该算法可以通过减少不必要的运动搜索点和复杂的搜索模式, 达到减小运动估计复杂度的目的. 试验结果表明在保证编码质量不下降的前提下, 该算法可以平均节约编码时间约50%, 同时有效地降低了编码码流长度.     

HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法

针对高效视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)中帧内尺度模式选择计算复杂度高的问题,提出了一种HEVC帧内预测块尺度的快速选择方法。基于图像的纹理复杂度,通过提前检测帧内预测块的绝对误差均值,选择预测块尺度类型,减少穷尽搜索代价计算过程。实验结果表明,该方法能够有效降低帧内预测块尺度模式选择的计算复杂度,在比特率平均提高3.09%的情况下,编码时间能平均减少29.87%,峰值信噪比平均提高0.031%。     

一种快速的H.264帧间模式选择算法

提出了一种新的快速帧间模式选择方法,该方法利用模式预截断和精确的大小模式判决等算法,快速地选出最优的模式.实验表明,该算法比全搜索算法和快速多块运动估计算法(FMBME)分别节省了80%和45%的运算量,而峰值信噪比(PSNR)和比特率性能几乎无下降.在对运动较小的序列编码时,该算法比大小模式分离算法节省了75%的运算量,同时PSNR提高了0.06 dB,比特率节省了3.7%.     

深度图的快速自适应帧内预测模式选择算法

基于高效率视频编码(high efficiency video coding, HEVC)三维视频扩展的深度编码,引入了深度模型编码模式(depth modeling mode, DMM)和区域边界链编码(region boundary chain, RBC)模式. RBC 模式通过遍历编码单元(coding unit, CU)当前深度下所有的边缘线预测模板来得到最佳的预测模板, 但在显著提升编码效率的同时, 其计算复杂度也增加了数倍. 深入研究了在HEVC 模式粗选过程中选出的最优预测模式与DMM 和RBC 这两种模式的相关性, 以及与直接Wedgelet 搜索模板集合各个方向的相关性, 并在此基础上提出了一种快速的自适应深度图帧内预测模式选择算法. 该算法将编码块分为平坦块、方向性编码块以及纹理复杂块3 种. 对平坦块跳过DMM 和RBC 模式, 而对方向性编码块的直接Wedgelet 搜索过程则跳过不必要的方向模板搜索, 从而提高编码速度. 实验结果表明, 在全I 帧模式下,该深度图帧内预测模式选择方法平均节省了75.4% 的编码时间, 而在合成视点端仅带来0.4%的性能损失.     

任意点存储器结构FFT处理器地址策略

提出一种针对任意点数运算的并行地址无冲突的存储器结构的FFT处理器.该方法利用高基底的分解方法减少整体计算时钟周期,以及小基底互联的多路延迟交换结构降低计算引擎的复杂度.该方法可以将存储器结构FFT处理器中的几个重要特性如连续帧处理模式,多点数计算和并行无地址冲突等特点集成在一起.另外,素因子FFT算法也被运用到该处理器当中用以降低乘法器个数和蝶形因子存储,以及满足任意点数的计算需求.设计了一种统一的基-2,3,4,5的Winograd算法的蝶形计算单元用以降低计算复杂度.实验仿真结果表明,本FFT处理器在122.88 MHz工作频率下功耗只有40.8 mW,非常适合LTE系统的应用.      

一种基于遗传算法的新时延估计方法

提出了一种新的时延估计方法,通过采用FIR滤波器模型并结合遗传算法解决了代价函数复杂计算量下的高效全局优化．算法利用最小二乘法准则,推导得到优化目标函数,并将时延,滤波器系数列入到参数估计模型中,继而将目标函数作为适应度函数,将时延,滤波器系数作为决策变量,应用遗传算法进行全局优化．通过仿真实验表明,本文不仅在滤波器长度比较短的情况下获得最优的时延估计,而且大大地减少了计算量,提高了稳健性．     

Mode decision for H.264 down-scaling video transcoding

0 IntroductionBecause of the heterogeneous structure of today’snetwork,video compressedin one application may not besuitable for another application unless transcoding isadopted. For example , more and more portable deviceshave become capable of accessingthe Internet .Adistinctproperty of these devicesistheir small sizes .As a result ,the resolutions of these devices are usually low. Whenthese devices receive a highresolution video,it can’t becorrectly displayed. Astraightforward approach …     

基于特征结构提取的盲自适应波束形成算法

在所有盲自适应波束形成算法中,ＳＣＯＲＥ无疑是一种出色的算法,然后,求解过程中所需进行的奇异值分解而导致的巨大运算量令人无法忍受。本文把它归结为一类特征结构的提取问题,提出了一个合适的代价函数,通过对代价函数取极小可以提取所需要的最大特征值,从而将运算量大大降低,计算机仿真验证了这种方法的正确性。     

基于H.264的帧间模式选择算法研究

H.264中采用的帧间模式选择算法大幅提高了编码效率和编码质量,但是增加了计算的复杂度和编码的时间。为解决这一问题,本文提出了改进的帧间模式选择算法。实验结果表明,在基本保持图像质量和比特率增加较少的情况下,能够节省较多的编码时间。     

一种基于安全索引的位置隐私保护方法

基于位置的服务(location based services, LBS)为人们日常生活带来极大便利的同时也严重地威胁到用户的隐私.为了在保护用户位置隐私的同时降低用户的查询代价,提出了一种基于安全索引的位置隐私保护方法(location privacy protection method based on secure index, LPPMSI).LPPMSI不需要用户搜集数据信息,数据拥有者为虚假位置信息建立安全索引.用户能够安全、快速地检索到虚假位置信息,服务器再执行基于虚假位置的LBS.并且还提出了基于滑动窗口的候选位置选择算法,有效减少候选位置选择时间.实验结果表明,LPPMSI在不改变隐私保护能力的前提下,不需要用户花费大量时间搜集数据分布及查询概率信息.     

基于PSO的Live Wire交互式图像分割算法

传统Live Wire算法易受伪轮廓干扰,并且算法执行速度较慢.针对这些问题,提出一种基于PSO的Live Wire交互式图像分割算法.算法首先构造新的代价函数,引入相邻节点间梯度幅值变化函数来减轻伪轮廓的干扰,提高了算法的分割精度;其次,为了提高算法的执行效率,应用粒子群算法求取图像中任意两点间最短路径来定位目标边界...