导读:本文包含了复杂度可伸缩论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:SHVC,帧内预测,帧间预测,CU编码深度决策
复杂度可伸缩论文文献综述
余唱[1]（2018）在《可伸缩视频编码标准SHVC的低复杂度编码技术研究》一文中研究指出视频已经成为人们日常工作、生活中获取信息、传递信息的主要途径。视频信息庞大的数据量导致传输数据过多地消耗了时间,而且网络的异构、终端的差异等因素也使得前几代面向存储和电路交换的可伸缩视频压缩编码标准很难满足现代IP网络,特别是无线网络的实时传输需求。为此,高效可伸缩视频编码H.265/SHVC标准应运而生。SHVC标准是高效视频编码标准(High Efficiency Video Coding,HEVC)的可伸缩扩展,在继承了HEVC编码的高效性的同时,先进技术的引用极大地增加了SHVC标准的编码复杂度。针对SHVC标准的帧内预测和帧间预测编码计算量大,速度慢的缺点,本文提出两种帧内预测快速算法以及一种帧间预测快速算法,从而大幅降低SHVC标准的计算复杂度,节省了编码时间,为SHVC标准实现实时编码提供了可能性。本文的主要内容为:首先,本文为空间可伸缩SHVC标准提出了一种适用于增强层帧内预测的编码单元(Coding Unit,CU)编码深度决策快速算法。本算法首先利用编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)的交流系数能量对图像的纹理复杂度进行分类,为纹理复杂度简单和复杂的CTU分别初步去除采纳可能性较低的编码深度。对于纹理复杂度介于简单与复杂之间的CTU,利用基本层与增强层之间在编码深度上的相关性为其预测一个缩小的编码深度范围。其次,利用编码深度在同一增强层的空间相邻CU之间的相关性,对初步缩小的编码深度范围作进一步的限制,以提前终止CU划分处理过程。相比于SHM原始算法,本算法最多可节省约52%的编码时间,同时仅引起极低的码率增加(0.89%),峰值信噪比的平均下降也可忽略不计(0.03d B)。其次,本文针对空间可伸缩SHVC标准提出了一种适用于增强层帧内预测的编码模式决策快速算法。本算法充分利用先验知识,有选择性地对帧内编码模式在时间、空间和层间存在的相关性进行结合,为不同尺寸的预测单元(Prediction Unit,PU)分别构造初始候选编码模式列表,减少需要执行粗略模式决策(Rough Mode Decision,RMD)的编码模式数量。另外,本算法还对RMD之后的编码过程进行了优化。通过比较RMD过程筛选出的编码模式的哈达玛(Hadamard)变换代价值,去除代价值较大的编码模式,从而进一步减少了候选编码模式的个数,降低了编码计算量。相比于SHM原始算法,本算法可将编码时间缩短为原来的80%,同时带来的码率增加仅为0.98%,峰值信噪比的下降也仅为0.06d B。此外,本文还将空间可伸缩SHVC标准的增强层帧内预测CU编码深度决策算法与帧内编码模式决策算法整合成为SHVC增强层帧内预测快速算法。实验证明,对于所有类型的测试视频,整合后的快速算法可以实现平均40%的时间节省,而损失的PSNR值仅为0.08d B,平均增加的码率不超过1.6%。最后,本文针对空间可伸缩SHVC标准提出了一种适用于增强层帧间预测的PU划分模式决策快速算法。本算法利用PU划分模式在基本层与增强层之间的相关性,为增强层当前PU预测出最有可能的几种PU划分模式,减少编码增强层时当前CU需计算率失真代价值的划分模式的个数。对于基本层中采用2N×2N模式进行PU划分的CU,在编码其位于增强层中的同位CU时,本算法综合考虑了增强层图像的尺寸、增强层当前CU的编码深度以及基本层同位CU的运动复杂度,并对不同情况分别提出解决方案,在避免了不必要计算的同时,确保了预测的准确性。实验结果证明,相比于SHM原始的帧间预测算法,在编码器采用Lowdelay配置时,本算法实现了平均36.3%的编码时间节省,同时增加极少的编码码率,BDPSNR的下降低于0.1d B。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
陈旭,张基宏,柳伟,梁永生,冯纪强[2]（2011）在《低复杂度的可伸缩视频流媒体MGS编码方案优化》一文中研究指出针对不同带宽环境及用户分布选取可伸缩视频流媒体编码方案的不确定问题是影响视频流编码质量的关键因素,为了实现在指定网络带宽区域条件下多用户实时性访问的编码质量优化,提出了一种低复杂度适应网络带宽区域和质量可伸缩的视频流媒体编码方案优化方法。该方法的基本思想是在视频内容分析和理解的基础上,首先根据MGS片层数据统计特性设计出对应率失真(R-D)模型,结合I,P,B帧类型率失真特性进行视频流码率估计;然后根据优化算法推导出合理编码方式;最后分析该方法的计算时间复杂度。在ITU-T标准文档Q.6/SG16所定义的信道通用测试平台上进行实验研究,实验结果表明所提优化方法能在与传统编码方案复杂度近似情况下带来0.3-1dB视频序列质量增益,且适用于通用的传输信道模型。(本文来源于《信号处理》期刊2011年04期）
周艳芬[3]（2010）在《H.264/AVC中帧间模式选择的复杂度可伸缩算法》一文中研究指出伴随着无线通信与多媒体通信技术的飞速发展,各种视频应用平台在产业化过程中逐渐走向成熟。面临高复杂度的视频编码和计算能力异构性的视频终端之间的矛盾,需要解决视频编码的复杂度可伸缩的问题。新一代视频编码标准H.264/AVC采用了帧内编码、多尺寸块分割、多参考帧等新技术,使其压缩性能和网络适用性得到很大提高,同时也使复杂度得到很大提升。基于此,本文针对H.264/AVC的多尺寸块分割技术产生的复杂度,深入研究了帧间模式选择算法和复杂度可伸缩方法。本文在分析了H.264/AVC中帧间模式选择的过程及其算法复杂度,研究了现有复杂度伸缩算法的基础上,提出一种基于时间和空间相关性的复杂度可伸缩的帧间模式选择算法(Inter Modes Decision of Complexity Scalability Based on Temporal and Spatial Correlation, TSC)。该算法利用相邻宏块帧间编码模式之间的相关性,采用复杂度伸缩因子,控制帧间编码的复杂度在20%到100%之间灵活变化。其创新点主要体现在以下两个方面：(1)利用相邻宏块的帧间编码模式的时间相关性和空间相关性,统计分析不同相邻宏块组合下,当前块的预测模式的优先级顺序,得到优先级表。这样,帧间模式依次按照优先级顺序参与预测,即使参与预测的模式减少,也能最大可能地保证最优模式处在所计算的模式之中；(2)在帧间模式依次参与预测的过程中,引入复杂度伸缩因子,控制参与预测的帧间模式的数目,使计算资源集中在时间和空间相关性弱的区域,实现资源的优化配置。实验结果表明,本文算法能在视频质量和复杂度之间形成良好折衷,适应从高端设备到低端设备的计算能力差异。(本文来源于《武汉理工大学》期刊2010-04-01）
夏定元,周艳芬[4]（2010）在《复杂度可伸缩的帧间模式选择》一文中研究指出针对H.264/AVC中复杂度无法满足终端设备异构性的问题,提出一种新的帧间模式选择算法。利用相邻宏块的空间相关性和时间相关性,进行模式预测,并通过复杂度伸缩因子,控制参与预测的模式的数目,使复杂度在20%到100%之间灵活变化。实验结果表明,该算法能在视频质量和复杂度之间形成良好的折中,适应从高端设备到低端设备的计算能力差异。(本文来源于《计算机应用》期刊2010年03期）
金欣,朱光喜[5]（2005）在《基于Lifting方式的复杂度、空域伸缩性视频编码》一文中研究指出本文提出了一种基于Lifting方式和ODWT带内预测技术的复杂度、空域伸缩性视频编码系统,采用低复杂度的Lifting方式实现多分辨分析和重建,并结合H.264优越的编码性能实现压缩效率高、复杂度低的空域伸缩性编码系统。为了提升系统在处理能力受限的无线终端环境的实用性,文章分析并定义了系统及其主要技术环节的时间复杂度,在针对高频子带分布特征进行一系列帧内预测和帧间预测改进的同时,定量分析各技术方案的复杂度变化,以均衡系统性能和终端能力为基本原则,提出针对不同终端处理能力的5模式简化帧内预测、双模式自适应帧间预测以及单LL运动模式等复杂度伸缩性系统技术方案,在明显提升系统性能的同时为终端能力差异性的自适应控制提供了有效的参考和控制依据。(本文来源于《第十二届全国图象图形学学术会议论文集》期刊2005-10-01）
复杂度可伸缩论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对不同带宽环境及用户分布选取可伸缩视频流媒体编码方案的不确定问题是影响视频流编码质量的关键因素,为了实现在指定网络带宽区域条件下多用户实时性访问的编码质量优化,提出了一种低复杂度适应网络带宽区域和质量可伸缩的视频流媒体编码方案优化方法。该方法的基本思想是在视频内容分析和理解的基础上,首先根据MGS片层数据统计特性设计出对应率失真(R-D)模型,结合I,P,B帧类型率失真特性进行视频流码率估计;然后根据优化算法推导出合理编码方式;最后分析该方法的计算时间复杂度。在ITU-T标准文档Q.6/SG16所定义的信道通用测试平台上进行实验研究,实验结果表明所提优化方法能在与传统编码方案复杂度近似情况下带来0.3-1dB视频序列质量增益,且适用于通用的传输信道模型。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
复杂度可伸缩论文参考文献
[1].余唱.可伸缩视频编码标准SHVC的低复杂度编码技术研究[D].哈尔滨工业大学.2018
[2].陈旭,张基宏,柳伟,梁永生,冯纪强.低复杂度的可伸缩视频流媒体MGS编码方案优化[J].信号处理.2011
[3].周艳芬.H.264/AVC中帧间模式选择的复杂度可伸缩算法[D].武汉理工大学.2010
[4].夏定元,周艳芬.复杂度可伸缩的帧间模式选择[J].计算机应用.2010
[5].金欣,朱光喜.基于Lifting方式的复杂度、空域伸缩性视频编码[C].第十二届全国图象图形学学术会议论文集.2005