AVS到HEVC高效視頻轉(zhuǎn)碼技術(shù).pdf

1、隨著多媒體技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)等的廣泛應用和快速發(fā)展，在網(wǎng)絡上傳輸各種視頻數(shù)據(jù)已經(jīng)成為現(xiàn)在網(wǎng)絡技術(shù)發(fā)展的趨勢，而由于網(wǎng)絡帶寬受限等原因，需要對原始視頻數(shù)據(jù)進行壓縮，因而出現(xiàn)了多種視頻編碼標準，包括MPEG-4、MPEG-2、H.264、AVS、HEVC等。由于存在多種多樣的視頻資源，不同的終端設備對視頻碼流的處理、顯示和存儲等方面的能力也不盡相同，用戶在不同的場景下對視頻的需求也會隨之變化，因此需要視頻轉(zhuǎn)碼技術(shù)來解決這些問題。
　　HEV

2、C是目前最新的視頻編碼標準，壓縮效率比H.264等標準提高了約50％，也將會得到越來越廣泛的應用。而 AVS是我國自主研發(fā)的標準，也在不斷的向前發(fā)展，近期又頒布了AVS2標準，說明了AVS在國內(nèi)具有重要的影響力。為了使國內(nèi)視頻標準與國際視頻標準兼容，本文研究了AVS到HEVC的高效視頻轉(zhuǎn)碼技術(shù)主要從結(jié)合視覺特性和基于SVM兩個方面進行了研究。
　　基于視覺特性的AVS到HEVC視頻轉(zhuǎn)碼技術(shù)，考慮了人眼視覺特性，結(jié)合了感興趣區(qū)域提取

3、算法以保證轉(zhuǎn)碼后視頻具有較好的視頻效果。算法主要分為兩部分：感興趣區(qū)域提取算法和快速轉(zhuǎn)碼算法。首先，提取出AVS中碼流中的運動向量、預測模式和變換系數(shù)等編碼信息，根據(jù)這些信息將視頻劃分成了三種區(qū)域，即最感興趣區(qū)域（mostROI）、感興趣區(qū)域（ROI）和最不感興趣區(qū)域（lessROI）。然后，將檢測的結(jié)果用于指導后續(xù)HEVC中轉(zhuǎn)碼流程。對不同感興趣程度的區(qū)域采取不同復雜度的編碼算法，從而在保證轉(zhuǎn)碼質(zhì)量的同時，大大降低了計算復雜度，通過實

4、驗證明該算法能夠節(jié)省平均50%以上的轉(zhuǎn)碼時間，同時PSNR降低不超過0.05dB，且轉(zhuǎn)碼后的視頻具有較好的視覺效果。
　　基于支持向量機（SVM，Support Vector Machine）的轉(zhuǎn)碼算法，將機器學習應用于AVS到HEVC的轉(zhuǎn)碼中，它考慮到了每個序列自身的特性。該算法將轉(zhuǎn)碼過程分為了兩個階段，即訓練階段和轉(zhuǎn)碼階段，首先從AVS碼流中提取出預測模式、運動向量和變換系數(shù)等特征信息，對需要轉(zhuǎn)碼的碼流前面k幀進行訓練，得到A