导读:本文包含了帧间块模式选择论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:屏幕内容编码,计算复杂度,帧间模式快速选择
帧间块模式选择论文文献综述
李强,宋剑霖[1]（2019）在《一种屏幕内容编码帧间模式快速选择算法》一文中研究指出屏幕内容编码(SCC)作为高效视频编码(HEVC)的扩展,在压缩屏幕内容方面有着显着的效果,但也导致了编码器计算复杂度较高的问题。为此,本文提出一种屏幕内容编码帧间模式快速选择算法。首先,根据像素点亮度值的变化情况,提前判断出静止区域并使用Skip模式;其次,根据屏幕内容多包含有水平及竖直边缘的特点,利用编码单元(CU)的水平及竖直活动性确定相应的预测单元(PU)划分模式,减少帧间预测时需要遍历的PU个数;最后,根据时空域相邻CU的深度信息预测当前CU的深度范围,跳过不必要的深度遍历。实验结果表明,与SCM-8.0相比,在随机接入与低延时两种编码模式下,本文所提算法分别节省43.6%和49.09%的编码时间,码率分别上升3.06%和3.43%,视频质量几乎不变。(本文来源于《光电子·激光》期刊2019年01期）
浦炜[2]（2017）在《HEVC帧间PU模式快速选择算法的研究》一文中研究指出作为最新视频编码标准,高效视频编码(HEVC)能够以一半的码率获得H.264/AVC标准相同的编码质量。然而作为代价,其编码复杂度大大提升。因此,在HEVC编码算法基本定型的情况下,以节省其编码时间为目的的快速编码算法的研究对其推广实用具有重要的意义。本文对HEVC标准中非I帧的帧间PU模式选择进行了深入研究,从叁个角度对HEVC的帧间PU模式选择算法做了快速化改进,具体工作如下:(1)提出了基于模糊逻辑的PU模式快速选择算法。采用梯度和纹理值来分别衡量空域和时域相邻编码单元对于当前编码单元的参考价值。根据模糊逻辑的思想,将编码单元的加速情况分为直接加速类、宽松加速类和非加速类。对于直接加速类,采用参考编码单元在当前层的最优模式进行直接加速。对于宽松加速类,采用基于空间位置的PU模式参考列表技术。而对于非加速区,则不进行任何加速正常遍历所有PU模式。同时,为了提高算法对各种特性视频和视频片段的普适性,引入了基于加速比的动态阈值控制技术。实验表明,该算法在Low delay的配置方案下,与标准参考软件HM16.0相比,其编码码率BD-Rate增加了约0.7%-2.2%,PSNR下降了0.01-0.05dB,总体编码时间节省了60%-75%。(2)提出了基于加速容限的PU模式快速选择算法。上述算法采用基于加速比的动态阈值控制技术,根据已经编码的一些编码单元的加速情况,合理调整阈值,提高了算法性能。但是,仍存在一定的“滞后性”。通过对实验数据进行分析,得出了视频各种特性对加速特性的影响情况,提出了基于加速容限的数学模型公式。在模式选择开始前,根据当前编码单元特性,调整阈值,选择更合适的加速策略。实验结果表明,该算法在Low delay的配置方案下,与标准参考软件HM16.0相比,其编码码率BD-Rate增加了0.2%-1.6%,PSNR减少了0.01-0.04dB,总体编码时间节省了60%-72%。(3)对非I帧的场景切换帧的PU模式选择过程进行了优化。该算法能够在进行模式选择前,采用哈希指数进行视频运动剧烈程度检测,准确判断出该帧是否为场景切换帧。对于场景切换帧,将其设置为I帧,所有编码单元全部直接进行帧内编码模式处理。实验表明,该算法在Low delay的配置方案下,与标准参考软件HM16.0相比,对于切换率为3%的视频(大约每30帧切换一次),其编码码率BD-Rate和PSNR并不改变,场景切换帧的编码时间减少了42%-53%,而整个视频序列的编码时间节省了5%-10%。论文最后对全文的工作进行了总结,并对后续研究进行了展望。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2017-10-26）
王萍,李子旭[3]（2018）在《基于特征建模的H.264到AVS-S2监控视频转码快速帧间模式选择算法研究》一文中研究指出针对监控视频从H.264到AVS-S2转码中的高计算复杂度问题进行了研究,提出了一种基于特征建模的快速帧间模式选择算法。首先对少量视频序列通过级联方式转码,根据提取的H.264运动特征和AVS-S2最优模式在线训练建立转码模型,再对后续序列根据模型快速选择转码后的帧间预测候选模式,并基于宏块的前景背景特性进一步减少背景宏块的候选模式数目。实验结果表明算法有效地降低了转码复杂度。由于算法在转码过程中实时训练更新转码模型,所以与传统的模式映射算法相比改善了转码图像质量、降低了转码码率。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2018年02期）
孟雷[4]（2016）在《H.264帧间预测模式选择的快速算法优化》一文中研究指出在H.264视频编码器帧内预测模式下,为确定一个宏块的帧内预测模式,会带来很大的运算复杂度,基于图像差分的帧间预测模式快速选择算法,采用测定图像序列平坦度的思想,能够实现快速帧间模式选择。可以有效减少模式搜索次数并能保证视频编码的质量,从而可大幅度降低编码时间和视频压缩的计算量,有效地减少了帧间模式选择算法运算复杂度,有利于实际应用。(本文来源于《软件工程》期刊2016年09期）
朱志青[5]（2016）在《HEVC帧间模式快速选择算法优化》一文中研究指出本文着重研究HEVC的率失真优化过程,着眼于帧间预测块分割模式选择和参考帧选择两个点。首先,在帧间预测块分割模式选择中,通过实验分析发现相邻层次编码块(Coding Uint, CU)的预测块(Prediction Unit, PU)分割模式选择具有非常强的相关性、相邻帧对应位置CU的PU分割模式选择也具有很强的相关性。本文算法利用这两种相关性,建立PU分割模式候选子集,避免了穷举式遍历。其次,参考帧选择过程中通过实验分析发现相邻层次的PU所选择的参考帧具有很强的相关性,PU在2N×2N模式所选择参考帧与后续分割模式选择的参考帧也具有很强的相关性,本文利用这两种相关性设计算法,建立参考帧候选子集,避免了穷举式的遍历。实验结果显示,在帧间预测块分割模式选择过程中,本文算法以平均编码码率增加1.22%、峰值信噪比降低0.09%的代价,编码时间减少50.10%。在参考帧选择过程中,在低延时配置方案下,本文算法能以平均编码码率上升1.42%、峰值信噪比降低0.13%的代价,减少40%的编码时间；在随机访问配置方案下,本文算法能以平均码率上升0.42%、峰值信噪比降低0.05%的代价,减少24.61%的编码时间。(本文来源于《东南大学》期刊2016-06-03）
李如春,林宇俊,李林[6]（2016）在《基于局部残差复杂度的快速帧间模式选择》一文中研究指出针对H.264传统帧间模式选择算法的高复杂度,提出了一种适合各种视频分辨率格式的快速帧间模式选择算法。该算法基于局部残差复杂度(local residual complexity,LRC),通过给局部残差复杂度设定阈值来决定宏块的活跃度,再根据宏块的活跃度选出候选的帧间模式,由此进行率失真优化(Rate-distortion Optimization,RDO)计算,从而减少了不必要帧间模式的RDO计算,取得了较高的编码效率。实验结果表明,与JM18.4默认的帧间模式选择算法相比,该算法在峰值信噪比和码率基本不变的前提下,可以平均减少大约60%的运动估计时间。(本文来源于《信息技术》期刊2016年02期）
白伟[7]（2015）在《基于梯度结构相似度的AVS帧间模式选择算法》一文中研究指出AVS帧间模式选择率失真优化使用绝对误差和(SAD)作为失真度度量,方法简单,但不能很好地符合人眼视觉系统(HVS);最近提出的结构相似度(SSIM)图像质量评价方法更符合HVS的特性,但不能很好地评价严重模糊的降质图像,基于梯度幅度值的结构相似度图像质量评价方法(GSIM)可解决此问题。然而率失真优化使用GSIM作为失真度度量,计算复杂,不利于实时编码。针对SAD不能很好符合HVS和GSIM计算复杂的问题,采用SAD和GSIM的结合作为失真度度量,并利用帧间预测模式间的相关性,提出新的帧间预测模式选择算法。此算法取SAD的最优值和次优值,计算其差值,根据差值和阈值的比较判断是否需要GSIM计算,其中阈值的选择根据预测模式间相关性自适应确定。需要计算GSIM值时,根据GSIM的最优值和次优值的情况判断是否需要对帧间模式进行修正。实验结果表明,该算法较传统算法GSIM值增加0.0007,PSNR降低0.1 db,编码时间增加1.24%。与传统算法相比,该算法有较好的主观质量,客观质量几乎不变,编码时间增加很少。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2015年12期）
宋阳,徐静平[8]（2015）在《基于H.264的快速帧间模式选择算法研究》一文中研究指出H.264采用全搜索模式进行帧间模式选择,给编码器带来了高运算复杂度。论文从运动矢量代价和宏块划分方向的单调关系入手提出了一种快速帧间模式选择算法;从宏块与子宏块进行运动搜索时的运动矢量的相关性入手进行了UMHexagonS搜索算法改进。实验表明,在图像质量基本不变的情况下,编码时间平均节省40%以上。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2015年11期）
王璐莎[9]（2015）在《关于HEVC帧间预测快速模式选择算法的研究与应用》一文中研究指出本文是对高效率视频编码(High Efficiency Video Coding,HEVC)的帧间快速算法和参考帧选择算法的研究。HEVC是新一代视频编码标准,在保证同等视频质量的同时大幅度降低了码率,然而压缩性能的提高是以编码器的计算复杂度为代价的。屏幕内容,是捕捉特定电脑屏幕或者视频画面并加入文字信息的视频。这种视频具有场景切换,垂直边角等特点,因而具有广泛的应用。在视频编码过程中,参考帧管理在提高视频质量和编码效率中具有重要作用,现在已有很多针对参考帧管理的算法,但适用于屏幕内容视频的算法很少见。本文旨在优化的一个算法是HEVC帧间快速模式选择算法,利用视频图像的空时相关性,提出了两种帧间模式选择快速算法:在PU模式选择层,本文提出了一种基于CU分割深度和PU分割模式间时间相关性的PU模式迭代的提前终止策略;基于运动估计过程,利用运动同质区域不同PU分割模式的运动矢量的空间相关性,本文提出了一种运动矢量合并算法。为了保证率失真性能,本文为这两种算法设定了合理率失真代价阈值和运动矢量差值阈值。最后将两种策略相结合,达到降低编码复杂度目的。该算法是在HEVC测试模型HM-15.0中实现的,实验结果表明,相比于之前的算法,该算法平均节省了 23%的编码时间,而率失真性能的损失可以忽略不计。本文提出了一个针对屏幕内容的参考帧管理算法,即先找到最高效率编码结构,然后设置场景切换帧为长期参考帧。一个高效率的编码结构可以确定合适的参考帧及其数量,长期参考帧可以为场景切换帧后面的图像提供有用信息。实验结果表明,相比于默认的编码结构,高效率编码结构在不损失视频质量的前提下,可以节省0.69%的比特率和12%的编码时间。同时,新的长期参考帧算法在不损失视频质量的情况下可以节省7.2%的比特率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2015-11-20）
聂菁,昂志敏[10]（2015）在《H.264/AVC快速帧间模式选择算法》一文中研究指出H.264/AVC利用率失真优化(RDO)技术进行宏块模式选择,提高了编码效率,但大大增加了编码复杂度。文章研究了一种P帧编码的快速帧间模式选择算法,利用宏块模式与avgJmotion之间的关系进行候选搜索块模式分类,再利用帧间条件对分类后的模式进行判决,排除不可能作为最佳模式的宏块模式。实验结果表明,在信噪比降低和码率增加可以忽略不计的情况下,该算法平均节省编码时间约57%。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2015年09期）
帧间块模式选择论文开题报告
（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：
作为最新视频编码标准,高效视频编码(HEVC)能够以一半的码率获得H.264/AVC标准相同的编码质量。然而作为代价,其编码复杂度大大提升。因此,在HEVC编码算法基本定型的情况下,以节省其编码时间为目的的快速编码算法的研究对其推广实用具有重要的意义。本文对HEVC标准中非I帧的帧间PU模式选择进行了深入研究,从叁个角度对HEVC的帧间PU模式选择算法做了快速化改进,具体工作如下:(1)提出了基于模糊逻辑的PU模式快速选择算法。采用梯度和纹理值来分别衡量空域和时域相邻编码单元对于当前编码单元的参考价值。根据模糊逻辑的思想,将编码单元的加速情况分为直接加速类、宽松加速类和非加速类。对于直接加速类,采用参考编码单元在当前层的最优模式进行直接加速。对于宽松加速类,采用基于空间位置的PU模式参考列表技术。而对于非加速区,则不进行任何加速正常遍历所有PU模式。同时,为了提高算法对各种特性视频和视频片段的普适性,引入了基于加速比的动态阈值控制技术。实验表明,该算法在Low delay的配置方案下,与标准参考软件HM16.0相比,其编码码率BD-Rate增加了约0.7%-2.2%,PSNR下降了0.01-0.05dB,总体编码时间节省了60%-75%。(2)提出了基于加速容限的PU模式快速选择算法。上述算法采用基于加速比的动态阈值控制技术,根据已经编码的一些编码单元的加速情况,合理调整阈值,提高了算法性能。但是,仍存在一定的“滞后性”。通过对实验数据进行分析,得出了视频各种特性对加速特性的影响情况,提出了基于加速容限的数学模型公式。在模式选择开始前,根据当前编码单元特性,调整阈值,选择更合适的加速策略。实验结果表明,该算法在Low delay的配置方案下,与标准参考软件HM16.0相比,其编码码率BD-Rate增加了0.2%-1.6%,PSNR减少了0.01-0.04dB,总体编码时间节省了60%-72%。(3)对非I帧的场景切换帧的PU模式选择过程进行了优化。该算法能够在进行模式选择前,采用哈希指数进行视频运动剧烈程度检测,准确判断出该帧是否为场景切换帧。对于场景切换帧,将其设置为I帧,所有编码单元全部直接进行帧内编码模式处理。实验表明,该算法在Low delay的配置方案下,与标准参考软件HM16.0相比,对于切换率为3%的视频(大约每30帧切换一次),其编码码率BD-Rate和PSNR并不改变,场景切换帧的编码时间减少了42%-53%,而整个视频序列的编码时间节省了5%-10%。论文最后对全文的工作进行了总结,并对后续研究进行了展望。
（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。
帧间块模式选择论文参考文献
[1].李强,宋剑霖.一种屏幕内容编码帧间模式快速选择算法[J].光电子·激光.2019
[2].浦炜.HEVC帧间PU模式快速选择算法的研究[D].南京邮电大学.2017
[3].王萍,李子旭.基于特征建模的H.264到AVS-S2监控视频转码快速帧间模式选择算法研究[J].计算机应用研究.2018
[4].孟雷.H.264帧间预测模式选择的快速算法优化[J].软件工程.2016
[5].朱志青.HEVC帧间模式快速选择算法优化[D].东南大学.2016
[6].李如春,林宇俊,李林.基于局部残差复杂度的快速帧间模式选择[J].信息技术.2016
[7].白伟.基于梯度结构相似度的AVS帧间模式选择算法[J].计算机应用与软件.2015
[8].宋阳,徐静平.基于H.264的快速帧间模式选择算法研究[J].计算机与数字工程.2015
[9].王璐莎.关于HEVC帧间预测快速模式选择算法的研究与应用[D].北京邮电大学.2015
[10].聂菁,昂志敏.H.264/AVC快速帧间模式选择算法[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2015