率失真理论及在H.264/AVC中的应用

率失真理论主要是研究在限定失真条件下能够恢复信源符号所需的最小信息率.本文首先分析视频图像编码中的率失真思想,接着具体分析目前最先进的视频编码标准H.264/AVC中是如何利用率失真理论来指导编码以获得较高的编码性能的,并具体分析率失真优化理论在运动估计和宏块编码模式选择中的具体应用,最后给出了H.264/AVC验证模型JM12.2中的宏块编码的率失真优化算法的实现流程.     

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方面分析预测模式选择中使用和未使用率失真优化方法对视频序列编码性能的影响.     

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。     

基于率失真优化的AVS-M关键参考帧选择算法

在综合分析AVS-M视频编码传输过程中扩散失真和掩盖失真的基础上,从像素级对端到端的视频传输失真情况进行了研究。采用了一种通用的传输失真度估算模型,根据该失真度估计模型,实现了一种无反馈的关键参考帧选择算法。通过评价选择不同参考帧情况下的端到端失真度期望,在编码器率失真框架内选择最合适的参考帧,使有损传输情况下解码端的失真度达到最小。有反馈信道条件下,提出了基于反馈的关键参考帧选择算法,在帧存开销不大的条件下,极大的提高视频传输的抗差错性能。实验表明,采用的失真度估计模型能够较好地适应AVS-M标准,可以较好地估计出端到端的失真情况。实验还显示,基于率失真优化的关键参考帧选择算法,在3-20%丢包率（128kbps）情况下,无反馈和有反馈关键参考帧选择方法较AVS-M标准,PSNR值分别提高了1.9~6.4dB和2.7~10.9dB,较大提高了AVS-M视频差错恢复性能。     

H.264视频编码中的快速失真与速率估计算法

H.264视频编码标准采用率失真优化技术追求更高的编码效率。针对每一个宏块,编码器需要遍历多种帧内和帧间模式,复杂度较大,提出了模式选择中速率和失真的快速估计算法。该算法省去了模式判决中的反变换和熵编码过程,利用频域系数来直接估计宏块的编码失真和速率,且失真的估计能适于不同的宏块类型,速率的估计能自适应于视频的内容。仿真结果表明,对于多种类型的视频序列,该算法相对于参考算法能够提供较高的估计准确度,在保持编码率失真性能下降不多的条件下,节省了约35%的模式决定时间。     

H.264视频编码中的快速失真与速率估计算法

H.264视频编码标准采用率失真优化技术追求更高的编码效率。针对每一个宏块,编码器需要遍历多种帧内和帧间模式、复杂度较大;提出了模式选择中速率和失真的快速估计算法,该算法省去了模式判决中的反变换和熵编码过程,利用频域系数来直接估计宏块的编码失真和速率,且失真的估计能适于不同的宏块类型,速率的估计能自适应于视频的内容。仿真结果表明,对于多种类型的视频序列,该算法相对于参考算法能够提供较高的估计准确度,在保持编码率失真性能下降不多的条件下,节省了约35%的模式决定时间。     

码率控制中的率失真优化

尽管码率控制本身不作为视频标准的一个组成部分,但有效的码率控制机制对于视频编解码应用系统来说是一个必不可少的组成部分.因此,几乎每一个视频标准都相应有自己的一个或者多个码率控制策略.本文详细介绍了H.264/AVC中运用拉格朗日方法进行率失真优化的算法.它提供了一个有效的途径来选择最佳编码参数,使得在编码比特率和图像失真之间达到一个恰当的折中.     

视频编码中的一种率失真模型研究与实现

使用基于块的预测编码产生的视频流对包交换网络及无线网络中的传输错误异常敏感。如果能够在编码时准确估计出失真度，从而在率失真（R—D）优化的条件下选取最优的编码模式，就可以保证最佳的解码效果。研究了一种端到端的通用率失真模型，按照视频包在网络信道上传输的实际情况，通过对可能产生失真的几部分，包括编码器量化失真、网络传输失真及解码器掩盖失真，分别进行计算并应用于最新的视频编码标准H．264之中。实验表明，通用率失真模型能够较好的估算出从编码端到解码端的失真度，得到较好的编码效果。