基于像素递归失真估计的率失真优化模式选择算法

为了改善视频数据在差错信道上传输的鲁棒性,结合H.264/AVC标准的多模式划分特点,提出了一种基于像素递归失真估计的率失真优化模式选择算法。该算法针对H.264/AVC中的多种帧内和帧间预测模式,对像素的递归失真估计方法进行改进,准确估计了差错环境下的视频失真,并采用二次率失真模型预测运动补偿编码的总码率以进行运动估计,最后运用率失真优化模型进行编码模式判决。实验结果显示,相对于H.264参考软件的模式选择算法,该算法提高了视频的差错恢复性能,能有效改善视频传输的鲁棒性。     

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%。     

基于H.264/AVC的帧间编码快速算法

为了减少H.264帧间模式判决的复杂度,提高编码速度,提出了一种帧间模式选择快速算法.该算法对所有编码模式进行综合分析,利用当前宏块的绝对差值以及率失真值对所有编码模式进行三级分裂,在一定误差范围内能够快速寻找最佳编码模式,加快模式判决过程.通过基于H.264/AVC测试模型JM86的仿真实验表明,在保持图像质量和码率基本不变的情况下,该算法可以有效提高编码速度.     

H.264标准在视频监控系统中的应用

针对H.264的编码特性,选择了编码代价最小的帧间编码模式,通过改变搜索范围来优化多帧运动估计。实验结果验证,该编码算法可以平均节省H.264编码时间的30%。     

H.264/AVC视频编码原理及主要技术

介绍了H.264/AVC编码器、解码器的原理,分析了H.264的主要技术如分层设计、帧内预测编码、帧间预测编码等。     

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.     

基于统计特性的H.264/AVC帧间快速模式判决算法

鉴于H.264宏块的可变尺寸划分模式虽提高了编码效率,但也加大了计算复杂度.针对降低编码复杂度的问题,提出了一种基于统计特性的帧间模式选择快速算法.该算法利用最佳模式分布规律和率失真值的统计特性,通过比较适当的阈值提前中止策略以减少不必要的计算量.通过实验表明:该算法平均减少总编码时间30%左右,而且性能损失控制在可以忽略的范围之内.     

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／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。