【摘要】：不同硬件設備具有不同的計算能力,能否在任意給定計算能力約束下達到最好的編碼效率,是當前視頻編碼研究領域的一個極具挑戰(zhàn)性問題.同時,隨著分塊結構越來越靈活的編碼標準不斷出現(xiàn)(如:HEVC,H.264等),運動估計不得不反復地應用在大小不同的各種分塊上,導致其對編碼總體計算復雜度的影響愈加重要.在此背景下,本文提出了一種針對運動估計的計算能力可伸縮(Complexity scalable)優(yōu)化算法.我們通過對運動估計過程中預測失真度和計算復雜度的變化規(guī)律建模,發(fā)現(xiàn)根據(jù)各宏塊的特性設置不同的預測失真度閾值可以優(yōu)化地分配計算資源.而該閾值的大小則恰恰是各宏塊的最小預測失真度加上一個由復雜度約束統(tǒng)一決定的偏移量.有鑒于此,我們進一步構造了計算能力可伸縮的優(yōu)化運動估計算法,在不增加額外計算量的前提下,快速地得到各個宏塊所對應的優(yōu)化閾值,并完成運動估計.通過實驗分析,該算法不僅具備自動適應不同計算復雜度約束的能力,而且在任意給定的復雜度約束下,都能提供優(yōu)化的編碼性能.

【相似文獻】

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