一种H.264帧内预测模式快速选择算法

H.264使用率失真优化提高了编码效率,但也增加了计算复杂度,不利于编码的实时实现。本文分析了H.264中计算复杂度较高的帧内预测模式选择部分,提出一种快速的帧内预测模式选择算法。根据隶属度函数预先判断宏块类型,通过求取各像素点的方向得到4×4块的纹理方向,由此确定候选模式,减少预测模式的数量。实验结果表明,在图像性能和码率基本保持不变的情况下,编码时间平均下降了约38%,大大提高了编码速度。     

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。     

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帧内方向预测增强模式

提出了一种衡量帧内模式方向预测能力的新准则,指出H.264/AVC标准中帧内预测模式在不同方向上的预测能力存在非均衡性,因而限制了某些预测模式下帧内预测性能的发挥.为克服这一缺陷,提出了一种H.264的帧内预测扩展模式和一种灵活更改4×4编解码次序的策略.理论分析和实验结果表明,所提出的方法在没有增加新语法元素的同时,使得帧内预测的方向均衡性得到极大的改善,最弱模式的预测能力提高了30%以上,并获得了较为显著的编码增益,甚至超过了使用H.264的均值预测模式所带来的增益.     

H.264帧内预测标准分析

H.264作为新一代的图像压缩标准,提供了诸多优越的性能和特征。在技术上,H.264标准中有多个闪光之处,如统一的VLC符号编码,帧内预测,高精度、多模式的运动估计,基于4×4的整块变换与量化、分层的编码语法等。这些措施使得H.264算法具有很高的编码效率。本文研究分析帧内预测,评估算法的性能,对设计快速编码算法有着重要的意义。     

一种H.264的帧间宏块模式选择算法

H.264视频编码标准采用多种块模式运动估计,可以有效减少块匹配预测误差;但随着模式选择的增多,算法计算量成倍增加。对H.264的帧间宏块编码模式的选择进行了统计分析,在此基础上,提出了一种根据前一帧搜索结果判断小块模式搜索中途停止(Halfway-Stop)算法。实验表明,本算法能在获得与全搜索算法相当的图像质量、信噪比和比特率的情况下,大大降低多种块模式运动估计算法的复杂度。     

基于H.264的双向帧内预测研究

双向帧内预测（Bi-directional Intra Prediction,BIP）为了提高H.264的帧内编码效率,提出了两个方案：一是改变了宏块中子块的编码顺序;二是使用两种预测模式生成新的预测模式。本文采用三个典型的视频序列对双向帧内预测进行了实验,并将其与H.264标准帧内预测算法进行对比,从实验结果可以得出,使用双向帧内预测算法比不使用双向帧内预测算法的PSNR值平均增加0.25,码率平均减少了2.96%,编码时间平均增加了222%。     

H.264中基于图像差值的编码模式快速选择算法研究

分析了现有的基于率失真优化的图像帧编码模式选择方法,指出了该算法运算复杂度高的原因.提出了一种基于图像差值的快速编码算法,详细介绍了该算法的提出思想和可行性分析.给出了基于该算去编码模式的具体选择方法,详细介绍了该算法的提出思想和可行性分析.给出了基于该算法编码模式的具体选择方法,以及其参考帧的选取依据.     

H.264/AVC高端类帧内预测快速选择算法

高端类主要针对高分辨率视频,编解码速度要比基端类要求更高一些.本文提出了基于高端类的帧内预测快速选择算法.首先执行8×8提前终止算法,再利用8×8预测结果提前终止16×16或4×4模式.利用8×8的预测模式执行顺序和垂直方向的反离散余弦变换可以提高8×8模式的编码效率.仿真结果同JM13.2相比较比特率略有提升1%左右,PSNR略有降低0.09dB左右,但提高了编码效率.     

基于宏块合并的H.264模式选择算法

H.264新技术的引入提高了压缩效率,但同时编解码器运算复杂度也成倍增加.为了减小H.264的编码算法复杂度,对编码选项和模式选择算法进行了优化.算法以运动矢量合并为基础,采用1/4像素精度的细化运动估计以减低码率,对P帧宏块是否采用帧内编码模式,利用平均比特率和宏块平均边缘差值进行预判断.实验结果表明,算法在不增加峰值信噪比和码率的基础上,平均节省运动估计时间35.19%,节省编码时间48.98%.     

一种基于H.264的自适应快速模式选择算法

提出了一种基于H.264的快速模式选择算法.该算法首先进行Skip模式的判断.如果Skip模式不适合当前宏块,则继续利用宏块的空间同质性和时间静态性进行其他帧间模式的筛选.然后根据帧间模式选择的结果判断是否继续进行帧内预测.算法设计过程中,充分考虑Quan-tize Parameter对模式选择的影响,从而可以适用于不同码率的环境.实验证明,该算法在高低码率下都能在保证图像质量的同时大幅度提升编码速度.     

基于分层判断的x264快速模式选择算法

针对高度优化的x264模式判断算法进行了研究,准确定位了其中仍存的冗余点.在此基础上,基于层次化思想,对模式判断流程进行了重新组织,提出了帧间辅助模式失效条件、帧间主要模式有效条件以及相应的模式选择算法.实验表明,所提算法在几乎不损失压缩质量的前提下使编码速度得到了显著提升.此外,该算法不仅适用于P帧,而且适用于B帧,能够全面提升x264编码器的编码速度.     

一种基于H．264的白适应快速模式选择算法

提出了一种基于H．264的快速模式选择算法．该算法首先进行Skip模式的判断．如果Skip模式不适合当前宏块，则继续利用宏块的空间同质性和时间静态性进行其他帧间模式的筛选．然后根据帧间模式选择的结果判断是否继续进行帧内预测．算法设计过程中，充分考虑Quan—tize Parameter对模式选择的影响，从而可以适用于不同码率的环境．实验证明，该算法在高低码率下都能在保证图像质量的同时大幅度提升编码速度．     

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%.     

一种基于H.264的快速运动估计算法

在视频编码中,运动估计发挥着相当重要的作用,在很大程度上影响图像精度和压缩比例;同时运动估计也是编码器中复杂度高、运算量特别大的一部分,因此影响了H.264视频编码的实时应用.为了降低计算复杂度并保持图像质量,本文提出了一种整像素运动估计算法.结合UMHexagonS(非对称十字型多层次六边形格点搜索)算法和EPZS(增强的区域搜索)算法的特性,本文算法根据图像的运动类型不同采用不同的模板,同时加入了提前终止技术.实验结果证明该算法与FS(全搜索)、UMHexagonS和EFZS算法相比,在峰值信噪比(PSNR)基本相同的情况下减少了运动估计的时间.