HEVC帧间编码的快速CU尺寸和PU模式决策算法

为了进一步降低高效视频编码(HEVC)帧间编码的复杂度,提出一种快速的编码单元(CU)尺寸和预测单元(PU)模式决策算法.首先,利用SKIP和平均运动矢量提前结束CU分割过程.其次,根据统计的阈值,实现概率较小的PU模式计算过程的跳过.算法在随机方向(RA)和低延时(LD)配置下,编码时间分别平均降低42.2%和36.3%,造成的BDBR(bjentegaard delta bitrate)损失仅为0.624%和0.264%.实验结果表明:CU尺寸和PU模式决策算法在编码质量基本不变的前提下,能正确地决策出最佳CU尺寸和PU模式,有效地提高HEVC的编码效率.     

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。     

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.     

采用已编码信息的HEVC帧间快速模式决策算法

针对高效率视频编码(HEVC)帧间预测高额的计算复杂度,提出一种利用已编码块的相关信息进行快速帧间预测的算法.首先,在每个深度级上,利用当前编码单元联合其时空上最近的所有已编码单元的运动矢量(MV)长度,提前决定2N×2N的预测单元(PU)分割尺寸.其次,利用当前深度层获得的率失真代价(RDcost),结合离线统计出设置的阈值,终止满足条件的编码单元的进一步分割进程.实验结果表明:文中算法可以节省37.8%的编码时间,并取得与原始算法几乎相同的率失真性能.     

HEVC帧内编码单元快速划分算法

针对HEVC帧内编码中CU(Coding Units)模式判决过程计算复杂度高的问题,分析了CU四叉树划分结构的特征,提出了一种新的帧内编码单元快速判决算法。首先,提取前一帧相同位置CU的最优划分结构,以预测当前CU的起始划分深度和终止划分深度。然后,结合亮度直方图的密集度特征,设置自适应的双阈值对当前CU划分的深度范围进行精确调整,从而跳过或终止部分不适合此纹理特征的划分模式。测试结果显示,该算法在BD-Rate损失仅为0.374%的情况下,提高了51.654%的编码速度,具有良好的实际应用价值。     

基于高效率视频帧内编码的快速编码单元和预测模式决策算法

针对高效率视频编码采用四叉树分割和35种模式预测等技术来提高视频编码质量,但引起算法复杂度剧增这一问题,本文利用当前编码单元及其相邻单元空间相关性对当前编码单元分割模式进行预测,从而快速决策编码单元的分割模式.此外,通过跳过若干低概率预测模式的率失真最优化处理过程,实现了一种快速的预测模式决策算法.测试结果显示,提出的算法可以平均减少53%的编码时间,并保持BDBR仅为1.17%的良好编码质量.      

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.     

一种高清帧内预测单元快速选择算法

针对高效视频编码标准提出一种CU划分快速终止算法.该算法选择图像纹理复杂度作为特征向量,将HEVC帧内预测与k-means聚类方法相结合,通过每种尺寸CU的聚类中心减少率失真优化的次数,提前终止CU块的划分,在达到降低编码复杂度的同时依然保持较好的编码效率.测试结果表明,本算法与参考算法HM10.0相比较,视频图像质量基本不变,而编码时间大幅减少.     

一种HEVC帧内编码快速算法

为了降低新一代高效视频编码(high efficiency video coding,HEVC)标准的计算复杂度,提出了一种基于亮度分量直方图分析的HEVC帧内编码快速算法。统计编码单元中4个子块的亮度分量直方图,并计算子块亮度直方图的自相关函数;根据自相关函数判断每个子块的纹理类型;根据子块的纹理类型进行编码单元划分的自适应选择,从而减少不必要的编码尺寸,降低HEVC帧内编码的计算复杂度,提高编码速度。实验结果显示,相对于HEVC标准模型,本算法可将编码速度提高22%,而平均比特流增加0.9%左右,同时视频的PSNR基本维持不变。     

一种改进的HEVC编码单元划分方法

针对高效率视频编码(HEVC)帧内预测中的率失真优化(RDO)算法计算复杂度高的问题,该文提出了一种基于统计学的率失真优化的改进方法。通过对不同量化参数的率失真代价概率分布图产生的阈值进行统计,得到最大编码单元(LCU)划分过程中不同深度的阈值方程,并利用该阈值提前终止编码单元的划分从而达到降低计算复杂度的目的。实验表明该文所提出的改进方法与HEVC的测试模型HM10.0相比,在保证视频质量和码率基本不变的前提下(码率仅增加了0.5%,Y-PSNR只降低了0.019d B),减少了26.7%的编码时间,提高了编码效率。     

数字语音编码技术研究

介绍了语音编码的理论基础,阐述了语音编码的评价指标、主要技术及应用,探讨了语音编码技术的发展方向。     

汉字笔画编码输入法研究

提出一种基于笔画的汉字编码输入法,将汉字的所有笔画按特征分为8类,以简单的规则形成汉字的简易编码,易学易记;在此基础上增加少量几个高频部件形成高效编码,大大地降低了重码率;同时提出容错编码,使有错误笔顺习惯的人都能正确输入汉字;最后,对实现过程中的有关问题进行讨论.     

一种嵌入式小波四叉树帧间编码算法

提出了一种新的嵌入式小波四叉树帧间编码算法。算法对于运动补偿余量误差帧首先进行小波变换,并选取适当的阈值,用重要图表示大于该阈值的重要系数。根据残差帧小波系数的统计特性,用四叉树方法编码重要图,并对重要系数作位面编码,生成嵌入式码流。实验表明,与EZW,ZTE等算法相比较,该算法编码效率高,复现图像质量好。     

网络编码研究综述

网络编码是近年来网络通信领域研究的重要热点,其在提高网络数据吞吐量及数据传输可靠性等方面的显著优势受到网络研究者越来越多的关注。文中从网络编码的研究进展及网络编码的分类方面论述网络编码的概念、理论和方法,结合对网络编码研究进展的分析,详细分析了网络编码当前面临的重要问题,以及解决网络编码问题可能采取的方法,以此取得对网络编码研究的一些有用的结果。     

VoIP中的语音编码技术分析

介绍了语音编码技术的原理和分类,对几种常用语音编码算法进行了性能分析和比较。     

一种易于硬件实现的快速自适应哈夫曼编码算法

自适应哈夫曼编码由于其良好的实时性,特别适合于通信系统等对速度要求高的场合.为此提出一种新的自适应哈夫曼编码算法,它利用符号到达前后构造哈夫曼树的相似性,仅更新少量节点即可完成编码过程.与原有的V算法相比,有效降低了编码复杂度,占用存储资源较少,易于硬件实现.     

图像压缩编码技术及其国际标准

作者在本文论述了现存的图像压缩编码技术，并将其方法分为两大类，即经典压缩编码方法和现代压缩编码方法，分析其优缺点，并着重论述现代编码方法和图像压缩编码的国际标准。     

语音压缩编码的新进展

本文简要介绍了语音压缩编码的新进展，并且着重介绍低码率语音编码在新近几年所取得的进展。     

一种适于频率选择性衰落信道的空频编码

针对多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)通信系统，提出了一种简单而有效的空频编码算法：时域循环延迟法，即利用OFDM时域帧信号的循环延迟实现空频编码．理论分析和计算机仿真结果表明：该空频编码算法不仅能获得完全分集增益(包括空间分集和信道多径分集)，而且还具有与发送天线数量无关、计算量小和实现容易等优点．     

一种分类的小波零树与分形混合图像编码算法

通过分析小波零树编码和分形编码各自的优点与不足,结合自身的特点,提出一种基于分类的混合图像编码算法。该方法把图像分割后的块分为3类,对不同类型的块分别采用分形算法或零树编码的改进算法SPIHT算法编码;结果表明,与单独使用这两种算法相比,混合编码算法的重构图像质量有一定程度的提高。