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基于WMSE的360度视频快速帧内预测算法
一种用于基于高效视频编码(HEVC)而对视频帧进行帧内预测的方法。当当前CU的PartMode为2N×2N时，获取当前CU与其4个子CU的8×8的预测像素采样块，并计算第一指标(SIMI)，所述第一指标表示子块和母块之间...
张萌萌刘志
面向VVC的快速帧内预测算法的研究与应用
随着社会需求与信息技术的不断发展,视频会议、立体电影、VR游戏等视频应用日益普及,视频编码技术也在不断进步。多功能视频编码VVC作为新一代视频编码标准,引入一系列新颖的编码技术,以提升编码率失真性能。然而,新技术在实现优...
周彬倩
关键词：VVC视频编码标准快速帧内预测算法
基于WMSE的360度视频快速帧内预测算法
一种用于基于高效视频编码(HEVC)而对视频帧进行帧内预测的方法。当当前CU的PartMode为2N×2N时，获取当前CU与其4个子CU的8×8的预测像素采样块，并计算第一指标(SIMI)，所述第一指标表示子块和母块之间...
张萌萌刘志
文献传递
基于机器学习的HEVC快速帧内预测算法研究进展被引量：3
2018年
高效率视频编码(HEVC)存在帧内预测计算复杂度过高的情况,而机器学习方法在HEVC快速帧内预测算法的研究取得了一定的进展。对近年来常用的机器学习算法在帧内预测快速深度决策和模式决策两方面的应用进行详述,总结比较不同文献提出的机器学习方法在编码性能上的优劣,最后分析机器学习算法在帧内编码应用中存在的问题,为下一步研究提供参考性建议。
艾达卢雪磊高阳董久军
关键词：帧内预测计算复杂度
HEVC高效视频编码快速帧内预测算法研究
随着计算机技术和网络技术的迅猛发展，人们对于多媒体的应用也越来越广泛，使得人们在视觉和听觉质量上的要求也不断提高。高效视频编码标准（High Efficiency Video Coding，HEVC）是当前最新的视频压缩...
曾叶
关键词：帧内预测
基于SATD准则的HEVC快速帧内预测算法被引量：5
2016年
相比于H.264/AVC视频编码标准,高效视频编码（HEVC）具有更大的压缩率和计算复杂度。HEVC更多的帧内预测模式显著地提升了编码器的率失真性能,但更高的算法复杂度使得编码时间大大增加。通过对典型序列编码的统计分析,提出一种基于变换残差绝对值和（SATD）的帧内预测模式快速选择算法,以降低HEVC帧内预测过程的计算复杂度。所提算法通过比较SATD来加速帧内预测模式的判决,避免了耗时的率失真代价（RD-Cost）计算,并且选择性地降低候选预测模式的数量,以减少总体编码时间。通过与现有其他HEVC快速算法进行比较测试,结果表明,所提算法平均减少了12.90%~19.89%的编码时间（编码器不进行任何优化）,而BD-Rate码率指标仅增加了0.5%~0.96%,几种算法的率失真性能基本一致。
揭月馨刘浩王登程
关键词：帧内预测率失真
基于提前终止编码单元划分的快速帧内预测算法被引量：4
2016年
为了降低高效视频编码HEVC(High Efficiency Video Coding)帧内预测过程的计算复杂度,提出一种提前终止编码单元(CU)划分的快速帧内预测算法。首先,针对HEVC编码结构,提出一种纹理复杂度测度的方法(即像素亮度方差值)。然后,分析不同纹理特性对帧内预测编码单元层次结构的影响,提出一种基于像素亮度方差值统计的提前终止编码单元的方法。对不同层次结构的编码单元进行像素亮度方差值统计,同时结合平均像素代价值统计,设置合理的阈值,自适应提前终止编码单元的划分,从而降低了帧内预测的编码复杂度。实验结果表明,在保证信噪比和比特率不变的情况下,该算法与HEVC参考软件HM10.0相比,编码时间平均节省32%。
沈健杨静
关键词：帧内预测纹理特性
HEVC快速帧内预测算法研究
随着多媒体技术的发展以及网络传输带宽的扩展，人们对视频质量的要求越来越高，分辨率达到2K乃至4K的高清视频随之出现。目前的主流视频编解码标准H.264/AVC由于其宏块尺寸的限制等原因，无法为这些大分辨率视频提供令人满意...
伍冠健
关键词：帧内预测视频压缩编码标准
文献传递
基于纹理的HEVC快速帧内预测算法被引量：1
2015年
针对高效率视频编码帧内预测过程中,编码单元四叉树划分算法计算复杂度极高的问题,提出一种基于多重纹理特征的帧内编码单元快速划分算法。首先,使用新自定义的纹理提取方法,提取出多重纹理特征;然后根据多重纹理分布信息,跳过前面不必要的划分和提前终止划分。实验结果表明,与同原始HM12.0相比,快速CU划分算法编码时间平均减少35.09%,码率平均增加1.23%,明显提高了帧内编码效率。
张峻董兰芳余家奎
关键词：帧内预测纹理
高效率视频编码快速帧内预测算法被引量：2
2015年
针对高效率视频编码(HEVC)帧内预测过程中,编码单元四叉树划分算法计算复杂度极高的问题,提出一种基于多重纹理特征的HEVC帧内编码单元快速划分算法,该算法能够缩小划分的深度区间。首先,使用自定义的纹理提取方法提取出编码单元中的多重纹理特征;其次,使用支持向量机(SVM)对多重纹理特征参数进行训练,得出决策函数;最后,根据决策函数,跳过前面不必要的划分和提前终止划分。实验结果表明,同原始HM 12.0相比,快速划分算法编码时间平均减少43.23%,码率平均增加0.84%,明显提高了帧内编码效率。此外,所提算法容易与其他算法进行融合,进一步降低HEVC的帧内计算复杂度。
张峻董兰芳余家奎
关键词：帧内预测支持向量机
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