[發明專利]一種基于預測殘差的DVC-HEVC視頻轉碼方法有效
| 申請號: | 201610017623.9 | 申請日: | 2016-01-12 |
| 公開(公告)號: | CN105681797B | 公開(公告)日: | 2018-09-04 |
| 發明(設計)人: | 卿粼波;陳真真;何小海;劉曉娟;熊淑華;楊佳;楊紅 | 申請(專利權)人: | 四川大學 |
| 主分類號: | H04N19/40 | 分類號: | H04N19/40;H04N19/137;H04N19/119;H04N19/154;H04N19/14 |
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| 地址: | 610064 四*** | 國省代碼: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 預測 dvc hevc 視頻 方法 | ||
本發明提供了一種基于預測殘差的DVC?HEVC視頻轉碼方法,主要涉及轉碼器中HEVC編碼方式的劃分。在編碼方式劃分中,利用DVC解碼端生成的WZ幀的邊信息與當前HEVC編碼幀(即WZ幀的重建幀)二者相減獲得的預測殘差,通過此預測殘差來快速確定CU的劃分模式,從而跳過HEVC編碼模塊中復雜的逐層率失真優化過程。本發明根據當前預測殘差的離散度與閾值之間的關系進行條件判決,確定是否繼續進行CU劃分,快速確定CU分塊模式,從而有效的降低了編碼端的計算復雜度。實驗結果表明,本發明在編碼效率和峰值信噪比(PSNR)損失都很小的情況下,和HM16.5標準方法相比,大大降低了編碼時間。
技術領域
本發明涉及圖像通信領域中的視頻轉碼技術問題,尤其是涉及一種分布式視頻編碼(DVC)到HEVC標準之間的視頻轉碼技術。
背景技術
隨著移動通信和數字視頻技術的迅猛發展,新興移動通信設備的視頻通信應用越來越廣泛,如移動視頻通話,移動遠程現場指揮,遠程2D/3D視頻場景共享,無人機視頻監控等。隨著人們對隨時隨地利用移動設備進行實時視頻通信的需求不斷增加、對視頻質量的要求日益提高,視頻壓縮編碼對設備計算能力提出了更高的要求,視頻的壓縮效率與設備功耗的矛盾越發突出。
近年來,傳統視頻編碼標準從H.264/AVC逐步發展到HEVC(High EfficiencyVideo Coding),在提升壓縮率的同時也增加了編碼計算復雜度,這對移動設備編碼端的計算能力和功耗帶來了巨大的挑戰。2002年以來,分布式視頻編碼(Distributed VideoCoding,DVC)憑借其編碼復雜度低、誤碼魯棒性好、理論上與傳統編碼技術相似的壓縮效率等特點受到越來越廣泛的重視。然而DVC技術雖簡化了編碼端,但計算的重任卻落在了解碼端。因此,基于DVC-傳統視頻標準轉碼的視頻通信框架應運而生。此視頻通信轉碼框架通過將復雜的視頻幀間相關性挖掘工作轉移到轉碼服務器,有效地將DVC技術與傳統視頻編碼標準結合起來,實現視頻通信雙方的低復雜度高效編碼。
目前學術界關于如何從DVC向傳統視頻標準轉碼已經開展了大量工作,并且大多數已經取得了良好的進展。Jae-Yung Lee等提出了DVC轉碼到傳統的VC-1視頻編碼標準的快速運動矢量模式選擇算法,加快了VC-1視頻編碼的速度。AiguoYi等人通過對DVC解碼端信息的重利用加速了AVS的運動估計過程,實現了DVC到AVS的快速轉碼。北京郵電大學的孫思陽研究了從DVC到H.264視頻轉碼中各個模塊的具體實現,取得了較好的轉碼效果。Kao等提出了基于JND(Just Noticeable Distortion)模型的感知無損DVC-H.264視頻轉碼技術,實現了轉碼系統整體率失真性能的提升。上述方法都能在一定程度上加速DVC-傳統視頻標準轉碼過程,但是關于DVC轉碼到最新的傳統視頻編碼標準HEVC的相關研究工作較少。
發明內容
本發明的目的是加快DVC-HEVC轉碼器中HEVC編碼過程,本發明利用預測殘差的大小和分布與CU分塊之間的關系,提出了一種基于預測殘差的DVC-HEVC視頻轉碼方法,相比HEVC視頻編碼標準,本發明的方法在編碼效率和峰值信噪比損失都很小的情況下,能較大幅度地降低視頻編碼的計算復雜度。
本發明的基本思想是利用預測殘差與CU分塊的相關性,利用DVC解碼端生成的WZ幀的邊信息作為當前HEVC編碼幀(即WZ幀的重建幀)的預測值,二者的殘差即為預測殘差,通過此預測殘差來快速確定CU的劃分模式,從而跳過HEVC編碼模塊中復雜的逐層率失真優化過程,進而達到降低計算復雜度的目的。
由于視頻序列中相鄰幀的圖像之間存在非常高的相似性,幀間預測通過相鄰視頻幀的時間相關性,在相鄰已解碼幀的基礎上通過運動估計和運動補償得到當前CU最匹配的區域,傳統的預測殘差即為最佳匹配區域與當前待編碼CU的差值。通過實驗我們發現,預測殘差值的大小和分布與HEVC幀間預測中CU的劃分有很大的關系。一般情況下,預測殘差小的圖像區域CU分塊較大,預測殘差較大且分布不均勻的CU分塊較小。因此,可以將預測殘差值的大小和分布情況作為CU分塊模式選擇的依據。
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