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随着数字视频服务的不断发展和进步,使得越来越多的编码技术得到广泛应用,用户对于视频服务的需求也日益增多。于是,由ITU-T和MPEG联合成立的JVT (Joint Video Team)小组在原有H.264/AVC视频编码标准基础上,制定出得到广泛关注的可分级视频编码(Scalable Video Coding, SVC)。作为H.264/AVC的扩展协议,SVC能够在同一视频码流中提供不同的时间、空间和质量可分级服务。但是新功能、新技术的应用也使得可分级视频编码的计算量变得十分巨大。本文针对可分级视频编码的高计算复杂度问题,结合不同应用背景下可分级预测编码的结构特点,提出相应快速模式决策算法来有效地降低SVC编码时间,为今后的实时应用奠定基础。首先,针对高清电视等高质量环境中全帧内预测编码的结构特点,本文提出一种利用基本层已编码宏块模式信息的统计规律来指导当前增强层待宏块编码的快速预测模式决策算法。该算法统计基本参考层中宏块预测模式的使用规律,利用层间对应编码帧的相关性来减少增强层宏块的备选预测模式数量,达到降低编码时间的目的。与JVT组织提出的快速算法相对比的实验结果表明,在图像质量不变的前提下,平均减小近30%以上的编码时间。其次,在空间时间组合可分级预测环境下,本文提出两种不同的快速模式决策算法,区域最优模式决策算法和参考宏块备选模式决策算法。前一种算法利用参考帧宏块的邻域模式信息来降低备选模式数量。该算法能够根据时间可分级中时间等级的不同来选取不同范围的邻域宏块数量,当前宏块与参考宏块的时间距离越远,宏块相关性较小,邻域选取的范围也越大,反之则邻域选取范围缩小,这些邻域的最优模式统计规律即为当前增强层待编码宏块的备选模式集合。后一种算法则是利用对应参考宏块的最优次优模式来减少备选模式数量,从而降低编码时间。该算法根据率失真优化代价对已编码宏块的最优、次优等模式进行排序,选取排序模式中代价较小的一部分模式作为当前待编码宏块的备选模式集合,以此来减少当前待编码宏块的备选模式数量,从而到达降低编码时间的目的。实验结果表明,两种不同的算法均能够在图像质量损失不大的情况下,平均节约30%以上的编码时间。最后,本文借鉴以往H.264/AVC中预测结构的经验,提出一种高效低复杂度的CGS (CoarseGranularity SNR Scalability,粗粒度质量可分级)预测结构及其相应的快速模式决策算法。该算法分配给基本层宏块及其相邻宏块最优模式不同的权值系数,从而计算出当前待编码宏块的最优模式信息。即使在自适应宏块预测模式的情况下,也无需参考时域参考帧信息而能够直接得到当前待编码质量层宏块的可能最优模式。经仿真验证,该算法能够接近自适应算法所能达到的最佳编码效果。