基于時空域相關(guān)性的屏幕內(nèi)容幀間快速編碼算法
【圖文】:
J降難∪?1復(fù)雜度分析HEVC采用遞歸方式對LCU進行四叉樹結(jié)構(gòu)的劃分,在一個LCU內(nèi)遞歸遍歷0~3深度的CU,根據(jù)率失真優(yōu)化模型選擇最佳的CU分割尺寸。在確定最優(yōu)CU劃分深度的過程中,需要進行85次遞歸過程,這使得編碼復(fù)雜度大大增加。預(yù)測編碼過程中,不同尺寸的CU可以繼續(xù)劃分成不同大小PU。針對每個PU塊,HEVC需要遍歷Skip、Merge和2種幀內(nèi)模式以及8種幀間模式,其中interN×N和intraN×N只有當(dāng)前CU深度值為3時才可用。HEVC-SCC的預(yù)測過程還增加了IBC和PLT模式,其中當(dāng)CU尺寸為64×64時,PLT模式不存在,如圖1所示。圖1PU模式Fig.1ModesofPUHEVC-SCC編碼新技術(shù)的加入降低了碼率,但同時也引入了更大的編碼復(fù)雜度。為了更清楚地了解編碼新技術(shù)的加入對編碼性能的影響,本文分別在全幀內(nèi)、低延時和隨機訪問配置下測試了Map、CADWaveform、WordEditing和PCBLayout共4個屏幕內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)測試序列的編碼情況。圖2中BDBR(Bj錙ntegaardDeltaBitRate)[18]表示相同圖像質(zhì)量條件下碼率的變化百分比,Δt表示編碼時間的改變,其計算公式為:Δt=tSCC/tno-SCC(1)其中:tSCC表為增加SCC新編碼技術(shù)所用的編碼時間,tno-SCC表示未增加新技術(shù)所用的編碼時間。圖2不同編碼配置下編碼新技術(shù)引起的編碼性能變化Fig.2Changesforcodingperformanceowingtonewtechnologiesindifferentconfigurations由圖2可以看出,,在不同的配置下碼率均是下降的,而編碼時間是上升的。全幀內(nèi)編碼時,編碼時間平均上升321.73%,碼率平均下降62.74%;低延時編碼時,編碼時間平均上升113.49%,碼率平均下降53.88%;隨機訪問編碼時,編碼時間平均上升121.17%,碼率平均下降59.74%。2HEVC-SCC幀間快速編碼算法HEVC-SCC中,每個CU深度級和模式?jīng)Q策
U。針對每個PU塊,HEVC需要遍歷Skip、Merge和2種幀內(nèi)模式以及8種幀間模式,其中interN×N和intraN×N只有當(dāng)前CU深度值為3時才可用。HEVC-SCC的預(yù)測過程還增加了IBC和PLT模式,其中當(dāng)CU尺寸為64×64時,PLT模式不存在,如圖1所示。圖1PU模式Fig.1ModesofPUHEVC-SCC編碼新技術(shù)的加入降低了碼率,但同時也引入了更大的編碼復(fù)雜度。為了更清楚地了解編碼新技術(shù)的加入對編碼性能的影響,本文分別在全幀內(nèi)、低延時和隨機訪問配置下測試了Map、CADWaveform、WordEditing和PCBLayout共4個屏幕內(nèi)容標(biāo)準(zhǔn)測試序列的編碼情況。圖2中BDBR(Bj錙ntegaardDeltaBitRate)[18]表示相同圖像質(zhì)量條件下碼率的變化百分比,Δt表示編碼時間的改變,其計算公式為:Δt=tSCC/tno-SCC(1)其中:tSCC表為增加SCC新編碼技術(shù)所用的編碼時間,tno-SCC表示未增加新技術(shù)所用的編碼時間。圖2不同編碼配置下編碼新技術(shù)引起的編碼性能變化Fig.2Changesforcodingperformanceowingtonewtechnologiesindifferentconfigurations由圖2可以看出,在不同的配置下碼率均是下降的,而編碼時間是上升的。全幀內(nèi)編碼時,編碼時間平均上升321.73%,碼率平均下降62.74%;低延時編碼時,編碼時間平均上升113.49%,碼率平均下降53.88%;隨機訪問編碼時,編碼時間平均上升121.17%,碼率平均下降59.74%。2HEVC-SCC幀間快速編碼算法HEVC-SCC中,每個CU深度級和模式?jīng)Q策過程都需要計算率失真代價,這使得計算復(fù)雜度非常高。如果跳過不必要的深度級和預(yù)測模式的率失真代價計算,則可以有效地降低編碼復(fù)雜度。2.1運動靜止檢測與HEVC標(biāo)準(zhǔn)測試序列相比,HEVC-SCC的標(biāo)準(zhǔn)測試序列時域相關(guān)性較強。在幀間編碼過程中,運動和靜止區(qū)域的編碼特性不同,因此本文?
【作者單位】: 寧波大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】:浙江省自然科學(xué)基金資助項目(LY16F010002,LY15F010005,LY17F010005) 寧波市自然科學(xué)基金資助項目(2015A610127,2015A610124) 寧波大學(xué)科研基金(理)/學(xué)科項目(xkxl1502)~~
【分類號】:TN919.81
【相似文獻(xiàn)】
相關(guān)期刊論文 前10條
1 曹青松;周繼惠;李健;劉丹;;鋼絲繩電磁檢測信號的時空域理論分析[J];機械工程學(xué)報;2013年04期
2 曾慶躍;丁友東;;基于時空域特征的垂直劃痕檢測與修復(fù)[J];計算機工程;2010年09期
3 汲清波;張興周;項學(xué)智;;基于時空域融合的紅外弱小目標(biāo)檢測新方法[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報;2008年01期
4 周寧;李在銘;;基于時空域集成判決的微小運動目標(biāo)檢測方法[J];光電子.激光;2009年11期
5 胡濤濤;樊祥;馬東輝;韓磊;馮源;;基于時空域融合的紅外弱小目標(biāo)檢測算法[J];彈箭與制導(dǎo)學(xué)報;2011年02期
6 龍云利;唐宏斌;徐暉;安瑋;;采用馬爾可夫自回歸模型的紅外雜波時空域融合抑制[J];紅外與激光工程;2012年03期
7 張志杰;鄒建華;;基于時空域特征的視頻拷貝檢測方法[J];模式識別與人工智能;2012年02期
8 閔超波;張俊舉;常本康;孫斌;李英杰;;采用邊界評價的紅外視頻運動目標(biāo)時空域分割方法[J];紅外與激光工程;2013年10期
9 唐玉軍;王睿;趙巖;;二維時空域連續(xù)小波變換在目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用[J];計算機與現(xiàn)代化;2011年03期
10 王詩言;于慧敏;;運動場景下的時空域跟蹤模型及原始-對偶算法[J];浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2013年04期
相關(guān)會議論文 前2條
1 鄒麗暉;陳杰;張娟;竇麗華;;一種基于時空域流形的視頻序列圖像拼接算法[A];第二十九屆中國控制會議論文集[C];2010年
2 楊煜;馮正和;;用于CDMA系統(tǒng)的時空域聯(lián)合處理[A];1999年全國微波毫米波會議論文集(下冊)[C];1999年
相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條
1 Yusely Ruiz Gonzalez;時空域的腦電模式研究[D];浙江大學(xué);2010年
相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條
1 游青艷;基于時空域的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控視頻去噪研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年
2 李敬娜;基于時空域的視頻顯著性的研究與應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2015年
3 沈淑娟;基于時空域信息的視頻字幕提取算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2004年
4 徐抗;基于時空域約束的深度圖像修復(fù)及提取算法研究[D];上海交通大學(xué);2014年
5 徐飛;視頻云服務(wù)測試技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2013年
本文編號:2530030
本文鏈接:http://www.sikaile.net/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/2530030.html