HEVC低復雜度編碼優(yōu)化算法研究.pdf

1、為了解決高清及超高清視頻急劇增長的數(shù)據(jù)率給網(wǎng)絡傳輸帶來的沖擊，JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)工作組制定了具有更高的壓縮效率的新一代視頻壓縮標準HEVC(High Efficiency Video Coding)。
　　 HEVC基于傳統(tǒng)的混合視頻編碼框架，對該框架的各個模塊進行了技術創(chuàng)新，包括靈活劃分方式、更加精細的幀內(nèi)預測、全新的Merge模式、基于競爭的運動矢

2、量預測、基于離散余弦變換的亞像素插值、自適應樣本偏置、Tile和追趕編碼并行處理技術等。這些新的技術使得HEVC編碼效率比H.264/AVC提高了一倍。但是，巨大而靈活的編碼參數(shù)集的優(yōu)化選擇，也使得HEVC的編碼器的復雜度急劇增加，這阻礙了HEVC標準的應用與推廣。因此，研究HEVC的快速、高效的編碼優(yōu)化算法至關重要。
　　 本文在介紹了視頻壓縮技術的背景以及視頻壓縮標準的歷史后，對HEVC的特征進行了概括。然后，通過對HEVC

3、關鍵技術和關鍵模塊的深入研究和分析，闡明了HEVC中對率失真性能和計算復雜度兩個方面影響最大的熱點問題，指明了HEVC編碼優(yōu)化的研究方向。
　　 隨后，本文對最關鍵的多參考幀的優(yōu)化，靈活劃分(包括編碼單元樹的劃分、變換單元樹的劃分和預測單元的劃分)，進行了深入研究。
　　 HEVC中的多參考幀技術以及靈活的數(shù)據(jù)劃分方式，大幅度增加了運動估計的復雜度，本文深入分析了不同編碼單元層次的預測單元之間，以及相鄰預測單元之間，參考

4、索引的相關性，設計出簡單高效的參考幀選擇算法，降低了HEVC編碼器的復雜度。
　　 對于HEVC中最復雜的編碼單元和變換單元的劃分問題，提出了基于貝葉斯分類器的編碼單元、變換單元快速選擇算法。將編碼單元和變換單元的劃分建模為分類問題，通過直接分析輸入視頻數(shù)據(jù)的特征，用簡單而高效的貝葉斯分類準則進行劃分的快速預測，從而避免了基于率失真優(yōu)化的遍歷搜索算法，降低了編碼器的計算復雜度。為了挖掘與編碼單元劃分密切相關的輸入圖像數(shù)據(jù)特征，以

5、互信息為評價標準，優(yōu)化選擇最優(yōu)特征子集。
　　 基于支持向量分類器的編碼單元快速選擇算法，進一步提高了編碼單元分類的準確性和穩(wěn)定性。將率失真變化作為權重系數(shù)引入支持向量機的訓練過程中，使支持向量分類器更加注重率失真性能變化較大的編碼單元，防止編碼單元劃分的提前終止引入過大的率失真損失。為了進一步提分類器的準確性和推廣性，基于F-Score的封裝式特征選擇算法對大量的候選特征進行了優(yōu)化選擇。實驗結果表明，基于支持向量分類器的編碼單