一种基于变换域信息的H.264/AVC帧内4×4快速预测

为了在保持较好H.264编码效果的同时,用尽可能少的额外计算量来减少H.264帧内预测候选模式数,从而降低编码复杂度,提高帧内编码速度,提出了一种基于变换域信息的帧内4×4快速预测算法。该算法利用帧内预测过程中的中间结果提取块的方向信息,以此指导帧内4×4预测;只搜索与块方向相近方向的几种高概率模式,而不再进行全搜索。...     

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.     

H.264/AVC中4×4块的快速帧内预测算法的研究

H.264/AVC采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率,但由于帧内预测模式数目较多,使预测的复杂度大幅度增加。本文分析了帧内预测模式的选择过程,根据SATD（Sum of Absolute Transformed Difference）以及相邻块的预测模式之间的相关性等特征提出一种快速预测方法,预先筛选出Intra_4×4候选模式,避免不必要的计算。实验结果显示,该算法大幅度降低运算的复杂度,同时基本保持了H.264/AVC的编码性能。     

H.264/AVC帧内4×4块预测模式选择算法研究

H.264/AVC是新一代的视频编码标准,其采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率.但由于H.264/AVc帧内预测模式较多,使帧内预测的计算复杂度大幅提高.在详细分析帧内预测模式选择过程的基础上,提出了一种率失真优化(rate distortion optimization,RDO)模式下的快速Intra_4×4模式选择算法.实验结果表明,该算法缩小了模式搜索范围,从而大幅度降低帧内预测的复杂度,并且基本保持了H.264/AVC的编码性能,同时对空间变化较快的视频序列算法性能更为有效.     

基于纹理特征的H.264/AVC帧内预测快速算法

针对H.264/AVC帧内预测中的模式选择计算复杂度过高的问题,提出了一种基于纹理特征的快速算法.该方法首先计算16×16块的纹理复杂度,来确定预测块的大小;然后针对In-tra-4×4预测,根据平均预测精度来选择接近该块纹理方向的少量几个可能预测方向,从而避免对不可能模式的率失真代价计算,理论上可以排除62.8%不可能模式的计算代价.通过对实验结果分析选择最佳阈值,使该算法在编码I帧图像时比JM8.6节省42%的编码时间,同时保持PSNR基本不变,平均比特率的增加小于2%.     

H．264／AVC帧内4×4块预测模式选择算法研究

H．264／AVC是新一代的视频编码标准,其采用空间域上的帧内预测技术,进一步提高了编码效率。但由于H.264／AVC帧内预测模式较多,使帧内预测的计算复杂度大幅提高。在详细分析帧内预测模式选择过程的基础上,提出了一种率失真优化（rate distortion optimization,RDO）模式下的快速Intra_4×4模式选择算法。实验结果表明,该算法缩小了模式搜索范围,从而大幅度降低帧内预测的复杂度,并且基本保持了H．264／AVC的编码性能,同时对空间变化较快的视频序列算法性能更为有效。     

H.264帧内预测新快速算法的研究

帧内预测模式选择是影响H.264编码速率的重要问题之一。H.264/AVC是从多个方向进行多种模式的帧内预测,使用率失真优化算法选择最佳模式,造成算法复杂度很高。在分析帧内预测模式快速算法研究现状的基础上,提出了一种新改进的算法;利用描述图像灰度分布信息的直方图作为判断图像平坦程度的依据,进而提出双阈值和邻近模式法;为了减少RD_Cost的计算量,再次提出双阈值,用来判定当前宏块的最有可能模式的有效性。经过大量的实验证明：该算法可以在基本保持图像质量和编码性能的情况下,使得帧内编码效率得到提高。     

基于空间相关信息的H.264快速帧内模式选择算法

简要分析了H.264中的帧内预测模式选择，提出一种简单的快速帧内预测模式选择算法.利用视频数据当中的空间相关性，采用相邻编码块的最佳模式来作为当前编码块最佳模式的选择依据，并且加入刷新机制，有效地减小了待选模式的范围，降低了算法的复杂度.试验结果表明：该算法有效地降低了帧内预测的编码时间，降幅达到了50%以上，同时基本保持了原始算法的编码性能.     

基于模式相关性的H.264帧内预测快速模式选择算法

视频压缩编码标准(H.264)中帧内4×4预测有9种预测模式,均使用全搜索算法并引入率失真优化技术,为每个4×4块选择最佳预测模式.虽然这种算法获得了最佳的编码质量,但是由于它的运算量大,从而限制了实际应用.在分析H.264帧内4×4预测的原理和全搜索算法步骤的基础上,针对全搜索算法计算量大的缺点,根据每个4×4块的位置和不同预测模式在方向上的相关性,提出了一种快速模式选择算法.仿真实验的结果证明,该选择算法最大可将编码时间降低34.5 %,而峰值信噪比(PSNR)仅仅降低0.035 dB.     

H.264帧内预测快速算法

帧内预测是H.264视频编解码标准中一项重要的技术,极大地提高了H.264的编码效率。然而,帧内预测的亮度块有13种预测模式。为选出最佳模式,全搜索算法需要花费极大的计算量。为了降低帧内预测的复杂度,提出了一种基于变换域的快速帧内预测算法。实验结果表明:与全搜索相比,改进的算法在保持PSNR基本不变和码率增加很小的情况下,使帧内预测编码的速度提高70%左右。     

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。     

面向无线信道的H.26L编码模式判决策略

在对H．26L视频编码中帧内帧间宏块编码失真和传输误码失真及扩散的理论分析基础上，提出了一种面向无线信道的H．26L编码模式率失真优化判决策略。考虑在编码模式选择时结合信道误码扩散模型，通过简化的率失真判决策略，使编码视频流具有很好的自适应误码恢复能力，且计算复杂度较低。典型无线信道环境中的测试结果表明，在增加不多计算量的情况下，该算法比传统方法具有更强的抗误码鲁棒性。     

适用于H.264的帧内预测模式快速选择算法

H．264是最新的视频压缩编码标准．在H．264的帧内编码算法中，第一次提出了在空间上从多个方向进行多种模式的帧内预测．对于某个特定图像区域，不同的预测模式将表现不同的预测性能，通常需要使用率失真优化算法来逐个测试，然后从中挑选出符合当前图像区域特征的最佳预测模式．然而，率失真优化算法的计算复杂度相当高，频繁调用将对计算平台造成相当沉重的负担，不利于在实时性能要求高的场合使用．提出了一种适用于H．264的帧内预测模式快速选择算法，该算法对当前像区域的空间相关性进行分析计算，快速选择出最佳预测方向，从而减少对率失真优化算法的调用．实验表明，使用此算法可以在保证图像质量的前提下，极大地降低帧内预测编码的计算复杂度．     

基于H．264标准的运动估计参数性能分析

H．264是新一代的视频编码标准，在相同图像质量下，编码比特率比MPEG-2、H．263HLP和MPEG-4ASP分别减少64．46％、48．80％和38．62％，但是H．264编码性能的提升是以计算复杂度的大幅度增加为代价的．在介绍多预测块模式搜索及率失真优化模式选择这2种带来高编码效率的技术的基础上，通过实验研究来分析这2种技术对编码性能的影响．结果表明，这两项技术一般都只能带来编码性能的微略提高，而编码时间即计算复杂度却显著增加．从而为H．264标准在实际视频编码工程应用中的参数选择提供一个重要参考．     

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.     

H.264中基于统计分析的快速帧间、帧内模式选择算法

针对H.264中模式选择过程异常复杂的问题,提出了一种快速的模式选择算法.通过对不同编码模式的利用率进行统计分析,合理安排各种编码模式的计算顺序,同时对优先选择的编码模式应用合适的阈值技术,可跳过许多不必要的编码模式.仿真结果标明:在信噪比和比特率保持相近的前提下,总编码时间的减少在47%以上.     

有理数理论的计算复杂性

本文讨论了有理数理论的复杂性，通过构造精确的判定过程，从而确定了有理数理论的计算复杂性上界．     

基于商空间的语言型Z-number多准则决策方法

针对Z-number多准则决策中计算复杂度高,计算量大等问题,提出了一种较为简单且行之有效的基于粒度的多准则决策方法;将语言型Z-number决策信息转化为经典模糊数,用提出的可能度公式来两两比较方案的优劣程度,并且根据定义的模糊度公式计算出各准则的权重,继而得到最终的决策矩阵;然后,基于商空间的基本理论对QUALIFLEX排序方法进行改进,根据方案间的优势关系以及保假原理,可以将问题的最优解确定在较小的粒度空间内,在这个较小的粒度空间内搜索出综合一致性最大的最优排列,得到问题的最优解;最后通过实例分析可验证提出方法的可行性和有效性,且方法有效降低了计算的复杂度。     

Counting Problems in Parameterized Complexity

Parameterized complexity is a multivariate theory for the analysis of computational problems. It leads to practically efficient algorithms for many NP-hard problems and also provides a much finer complexity classification for other intractable problems. Although the theory is mostly on decision problems, parameterized complexity naturally extends to counting problems as well. The purpose of this article is to survey a few aspects of parameterized counting complexity, with a particular emphasis on some general frameworks in which parameterized complexity proves to be indispensable.     

基于快速边界强度判定的H.264去块滤波新算法

在H.264/AVC标准中,去块滤波是提高图像质量和压缩效率有效手段,但其计算复杂度所占时间极大.在整个滤波过程中,边界强度(Bs)的计算复杂度的计算时间几乎占90％,在重点分析H.264的去块滤波的Bs判定准则之后,提出一种基于快速Bs判定的H.264去块滤波优化算法(FF算法).通过实验数据分析,FF算法能够有效地确保视频序列的编解码质量,并比JM中基准算法降低了近50％的Bs判定时间及近20％的滤波时间;与其他改进滤波算法相比也有自身优势,因此,FF算法能够有效地降低去块滤波中的计算复杂度,有助于视频序列实时传输的实现.