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相似文献
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1.
针对H.264视频编码过程中运动估计所占时间大的问题,采用全零块预判算法和提前终止算法相结合的方法,提出了一种适合视频监控图像的快速运动估计算法。此算法可以在保证图像质量的前提下降低动估计占用的时间,提高编码速度。  相似文献   

2.
H.264/AVC编码采用可变块尺寸运动估计,具有更好的压缩性能,但计算复杂度急剧增加,限制了其应用范围。笔者将MVFAST算法思想引入H.264/AVC,利用相邻块的相关性和模式应用概率,加快分割模式选择速度,并选定初始运动矢量,根据其运动类型选用不同的搜索模板进行块匹配,大大减少了运动估计的运算量。实验结果表明,在不影响图像质量和输出码率的前提下,该算法显著减少了运动估计时间,有效提高了编码速度。  相似文献   

3.
随着H.264视频编码标准的应用,转换编码的难度也越来越高. 为了提高帧内编码图像分辨率减小的速度,提出了一种基于方向性的快速算法. 实验结果表明,该算法在很少的图像质量损失下能节省23%的重新编码时间,从而提高了转换编码的实时性及带宽变换能力.  相似文献   

4.
在相同的重建图像质量下,H.264比H.263节约50%左右的码率.但是H.264获得优越性能的代价是计算复杂度增加.运动估计是视频压缩中的关键技术,占视频编码计算总量的50%以上.然而一般的运动估计算法在获得较高准确度的同时,常常伴随着较大的计算量,所以,本文的算法就是在清华大学推出的经典运动估计算法UMHexagons的基础上进行的改进,使其在图像准确性与计算复杂度之间达到较好的平衡.  相似文献   

5.
通过对H.264参考模型JM61 e中运动估计算法进行分析,对整像素、1/2像素和1/4像素搜索提出了改进策略。采用自适应阈值搜索停止算法,减少了运动估计的搜索次数,且保持运动估计的精度不变。采用自适应阈值搜索停止算法,减少了运动估计搜索次数,并且基本保持运动估计的精度不变。实验结果表明,该策略在重建图像质量略有下降的情况下明显提高了编码速度。  相似文献   

6.
基于H.264/AVC的帧间编码快速算法   总被引:2,自引:1,他引:1  
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.  相似文献   

7.
针对视频图像传输中数据丢失和误码而导致的图像质量下降问题,结合灵活宏块排序(FMO)技术和冗余编码的优缺点,提出了一种基于错误敏感度的H.264冗余片编码算法。该算法首先确定运动敏感区域中的错误敏感宏块,然后利用 FMO 自定义模式进行冗余编码。仿真测试结果表明,该算法能够有效提高视频码流的抗误码能力,重构图像的主观和客观质量有明显提高。  相似文献   

8.
为了在提高重建图像质量的同时不增加系统开销,提出一种将改进的图像平滑与加权零块判决准则结合的算法。图像增强能有效去除在获取原始图像阶段引入的随机脉冲噪声、Gauss噪声及其混合噪声,但增加了系统开销,视频编码巨大的运算量往往成为实时应用的瓶颈之一。该算法利用改进的MTM(modifiedtrimmedmean)方法提高图像质量,利用加权零块判决准则保持系统性能。以H.264算法为仿真平台进行测试。结果表明:中低码率时,在不增加系统计算开销的前提下,获得同等质量图像,码率可降低50%。  相似文献   

9.
针对Pan提出的快速帧内预测模式选择算法存在侯选模式不够精简,以及仅利用了块内部纹理信息进行侯选模式的预测等不足,提出了一种改进的基于邻块预测的H.264快速帧内预测模式选择算法。改进算法不仅采用块内部纹理信息预测,而且利用帧内相邻已编码块进行空域预测,以得到更加精简的侯选模式,从而减少参与选择的模式数量,提高了编码速度。实验结果表明,与Pan算法和JM全搜索算法相比,该算法在保持较好的编码图像质量的同时,可有效地提高编码速度。  相似文献   

10.
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。  相似文献   

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