《SHVC質量可伸縮視頻編碼的快速算法研究》是依託清華大學，由汪大勇擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：SHVC質量可伸縮視頻編碼的快速算法研究
- 依託單位：清華大學
- 項目負責人：汪大勇
- 項目類別：青年科學基金項目
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
隨著網路技術和終端處理能力的不斷提高,高清視頻是當前發展的趨勢, 為了適應網路頻寬的變化和終端的多樣性，基於HEVC 的可伸縮視頻編碼標準SHVC 成為了研究的熱點。SHVC 具有很高的編碼效率，但其編碼複雜度也非常高。研究基於SHVC 的快速編碼算法具有重要的理論意義與廣泛的套用前景。本項目旨在研究SHVC 質量可伸縮視頻編碼的快速算法：(1)研究方向模式與對應哈達瑪值之間的關係及起始方向模式的選擇，在此基礎上得到最優方向模式；(2)研究層間預測單元分布規律，編碼可能性很大的預測單元並對得到的殘差係數研究是否滿足高斯分布，從而得到預測單元提前終止判斷條件；(3)研究層間編碼深度分布規律，編碼可能性較大的深度，跳過可能性很小的深度，根據殘差或者紋理決定是否編碼可能性較小的深度。通過以上研究，在編碼效率損失很小的情況下編碼速度能提高70%以上，從而推動我國信息產業的進一步發展。
結題摘要
隨著視頻編碼技術的發展和網路通信技術的進步，當前多媒體通過網路連線在一起，由於網路的異構性和終端方面的多樣性，這就要求編碼所產生的比特流必須能夠適應這些特點,可伸縮視頻編碼能夠較好地解決以上問題。由於可伸縮視頻需要對多個層進行層間和層間編碼，這就導致編碼非常複雜。因而，研究可伸縮視頻編碼的快速算法具有很重要的意義，尤其是在無線和實時環境中。 由於研究時間有限，我們只對質量可伸縮視頻編碼的快速算法進行了研究。在基於H.264/AVC的質量可伸縮視頻編碼SVC中，我們研究了質量可伸縮視頻編碼的幀內快速算法，中粒度的幀間快速編碼算法。 在SVC質量可伸縮視頻編碼的幀內快速算法中，我們研究了量化參數和模式分布的關係、模式和率失真值之間的關係、相鄰宏塊率失真值之間的關係，在此基礎上研究提前終止以提高編碼速度。實驗結果表明，平均編碼速度提高63.58%，信噪比損失為0.073 dB，頻寬平均增加為1.07%。 在SVC中粒度的快速編碼算法中，我們研究了時間、空間和層間相關性及相關性程度，結合相關性和相關性程度預測各個模式的可能性大小並按照可能性從大到小的順序進行編碼，然後結合相關性和可能性研究提前終止以提高編碼速度。實驗結果表明，平均編碼速度提高85.44%，信噪比損失為0.051dB，頻寬平均增加為1.33%。 該項目的科學意義在於:（1）在SVC幀內編碼中，揭示了量化參數和模式分布的關係、模式和率失真值之間的關係；(2)在中粒度SVC幀間編碼中，闡明了時間、空間和層間相關性下模式的分布，並提出了結合相關性和相關度進行預測的方法。
