基于H．264的率失真优化技术

率失真优化技术是视频标准的关键技术之一,决定着图像质量的好坏。视频标准H．264从运动估计和宏块编码模式两个方面进行了优化,从而保证了图像的质量,节省码率,使得整体编码性能得到了显著提高。     

H.264/AVC帧间SKIP/DIRECT模式的快速选择

H.264/AVC在帧间运动估计/补偿编码过程中,即使对一些背景变化不大的自然图像序列,亦采用包括SKIP/DIRECT在内的多种模式进行率失真优化,使得计算复杂度增加很多。针对这一问题,本文基于自然图像序列所表现出的时域与空域相关性,提出了一种快速的SKIP/DIRECT模式预判算法,来减少计算的复杂性。实验结果表明,该算法对于背景变化不大,特别是头肩图像序列,有着较好的效果,可节省编码时间30%以上。     

交通信息的背景提取技术分析

为了准确提取交通背景信息,在对交通信息背景特征分析的基础上,对现有的背景提取算法模型进行分析,提出了自适应更新算法的实现流程,设计试验进行对比分析。实验结果表明:信息提取技术的基本理念和方法特点能够满足交通信息数据时效性、多样性、复杂性的处理要求,基于光流场的提取算法在车流视频的应用中提取出的背景图像效果很不稳定,混合Gaussi-an背景提取算法,能提取出比较理想的背景图像,满足使用要求。     

基于相邻帧相关性的帧间宏块模式选择算法

H．264/AVC 在帧间运动估计/补偿编码过程中定义了7种帧间编码模式,并采用率失真优化全遍历策略来选择最优模式,这使计算复杂度急剧增加．针对这一问题,阐明了需对如何准确、快速地对块预测模式做出选择进行相关的研究．并就利用自然图像序列中相邻帧所表现出的强相关性提出了一种快速的帧间编码模式选择算法,通过计算部分编码模式来减少计算的复杂性．实验结果表明,该方法平均节省时间约18%,比特率平均下降约0．02%,而 PSNR 平均仅仅降低0．02dB．