發(fā)布時間：2020-03-31 01:17

【摘要】：隨著視頻編碼技術的不斷發(fā)展,最新一代視頻編碼標準HEVC應運而生。得益于新編碼工具和自身具有的特色核心技術,HEVC在編碼性能上有了很大提升。對于其中的量化算法模塊,它是視頻編碼中產生失真的根本原因,同時影響著視頻的質量和碼率。通常情況下,視頻編碼中的量化器都會以零點為中心進行拓展,這也就是常說的“量化死區(qū)”(Dead-zone),最常使用的就是基于死區(qū)的硬判決量化算法(Hard Decision Quantization,HDQ),基于無記憶信源假設,其量化結果只與量化步長、信號強弱有關。相較而言,基于率失真優(yōu)化技術的軟判決量化(Soft Decision Quantization,SDQ)考慮率失真編碼代價及系數間的相互影響,通過維特比算法或路徑動態(tài)規(guī)劃的方法實現了系數級的量化控制和優(yōu)化。然而,極高的復雜度導致SDQ在硬件實現上面臨巨大挑戰(zhàn)。視頻編碼中,DCT系數的分布模型是率失真優(yōu)化的理論模型基礎。但實際樣本系數分布中常常出現拖尾現象,無法用主流的指數衰減函數進行準確擬合。本文致力于對死區(qū)硬判決量化算法進行優(yōu)化,采用一種分段截斷的DCT分布模型——TCM(Transparent Composite Model,TCM)模型來權衡系數的主體分布和尾部區(qū)域。研究發(fā)現,樣本落入主體和尾部的概率對塊中不同頻率分量系數的模型分布參數有較大影響。因此,將模型中的概率因子、分布參數作為自適應死區(qū)偏移量的重要建模參數,離線構建一種基于TCM模型的自適應死區(qū)HDQ算法。與固定偏移量的HDQ相比,本文算法峰值信噪比有0.08017dB性能提升,平均節(jié)省2.9419%碼率,更好的逼近SDQ的率失真性能。在自適應HDQ算法的研究基礎上,本文進一步考慮HVS(Human Visual System,HVS)感知特性,利用人眼對圖像中的高頻細節(jié)不敏感的特性。在Bayes二類判決和最小誤判概率約束條件下,模擬感知SDQ算法機理,對變換塊中不同位置、不同Qp下的高低頻分量采用不同的量化步長,構建基于內容自適應的感知量化矩陣模型,并采用結構相似度(Structural Similarity)的方法對圖像主觀質量進行評價。實驗結果表明,相比于傳統(tǒng)的HDQ算法,本文算法能達到平均5.048%的碼率節(jié)省,其中WVGA和WQVGA格式平均達到10.65%的碼率節(jié)省,更好的提升了圖像的主觀質量性能。
【圖文】：

圖 2.1 H.265/HEVC 視頻編碼標準框架混合編碼框架視頻編碼的流程由變換、量化、熵編碼、幀內預測、預測以及環(huán)路濾波等模塊[4]構成。如圖 2.1 所示，，在 HEVC 視頻編碼程中，首先，原始視頻圖像在進入編碼器后被劃分成互不重疊的編碼

圖 2.2 預測差分原理框圖經過預測差分編碼后，得到預測殘差值進行離散余弦變換，并進入量化模塊得到量化后的 DCT 系數。最后對量化后的 DCT 系數進行熵編碼，得到視頻的壓縮碼流。
【學位授予單位】：中國計量大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TN919.81

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本文編號：2608347