基于纹理相似度判断的H.264帧内预测快速算法研究.ppt

西安电子科技大学硕士论文中期报告 基于纹理相似度判断的H.264帧内预测 快速算法研究 Agenda 选题意义及背景 选题意义及背景 选题意义及背景 选题意义及背景 选题意义及背景 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264视频编码标准介绍 H.264帧内预测全搜索算法 H.264帧内预测全搜索算法 H.264帧内预测全搜索算法 H.264帧内预测全搜索算法 H.264帧内预测全搜索算法 H.264帧内预测全搜索算法 H.264帧内预测全搜索算法 H.264帧内预测全搜索算法 H.264帧内预测全搜索算法 H.264帧内预测经典快速算法 H.264帧内预测经典快速算法 H.264帧内预测经典快速算法 H.264帧内预测经典快速算法 基于纹理相似度判断的帧内预测快速算法 基于纹理相似度判断的帧内预测快速算法 基于纹理相似度判断的帧内预测快速算法 基于纹理相似度判断的帧内预测快速算法 基于纹理相似度判断的帧内预测快速算法 基于纹理相似度判断的帧内预测快速算法 基于纹理相似度判断的帧内预测快速算法 基于纹理相似度判断的帧内预测快速算法 基于纹理相似度判断的帧内预测快速算法 工作计划与展望 The end ICIE 1、将宏块分为16个4x4子块 ，计算每个子块的最优值RDcost，相加得到Intra_4×4下的总代价值Cost_4×4 。 2、对当前宏块进行Intra_16×l6 下的最优预测模式选择。运用Intra_16×l6 的4 种预测模式分别对宏块进行预测，得到相应的4 种预测模式中代价值最小的RDcost值记为Cost_16×16。 3、比较Cost_4×4 和Cost_16×16，若Cost_4×4 较小，则宏块的最佳预测模式为Intra_4×4，否则为Intra_16×16。 RDO全搜索算法步骤 ICIE 全搜索算法的外循环是色度块最佳模式的选择，内循环是亮度块的最佳模式选择。因此， 要得到一个宏块的最佳编码模式， 需要计算相应的RDcost代价值的次数为： Mode8×(Mode4×16+Mode16)=4×(9×16+4)=592 次 ICIE 帧内预测快速算法优化方向： 1、简化 RDO代价函数 2、通过概率预测及阈值判断来减少候选模式 ICIE 基于优势边缘强度的帧内预测快速算法（J. Wang算法） 5种图像边缘 ICIE J. Wang通过边缘强度检测将需要搜索的模式数从9种减少到了4种。最终实验结果表明，Wang提出的帧内预测快速算法所需要的计算时间只相当于全搜索算法的40%。 4x4亮度块的候选决策模式 ICIE 类似的还有F. Pan等人提出的基于边缘方向直方图预测最佳帧内模式的算法，仅在几个大概率模式中进行选择，显著减少了候选预测模式数，提高了编码速度。 然而这些方法在提高编码速度的同时，编码性能都有所下降。我们对多种序列的9种帧内预测模式所占比重进行了统计，并基于统计结果提出了一种单向直接预测与多方向预测相结合的自适应算法。 ICIE 待预测4×4子块及其参考像素 ICIE 在这种情况下，使用这些模式进行预测得到的残差值也很可能相同。当 不完全相同但非常近似时，考虑到量化步骤会将比较相近的残差值量化为相同的值，我们也可以得出同样的结论。因此，在上述情况下，我们默认使用一种固定的预测模式进行预测，并且不需要在码流中进行标识，只需在解码端执行同样的参考像素相似度检测，从而不但可以节省标识预测模式所需要的码流，还可以节省其余8种预测所进行的率失真决策计算量。 ICIE 9.47 4.33 6.27 4.41 6.35 3.93 29.11 22.59 13.54 Average 9.55 5.05 4.91 5.00 6.30 4.49 28.48 20.55 15.67 bus 10.13 2.67 8.43 2.30 4.67 3.31 31.59 29.31 7.59 container 9.89 5.74 6.17 5.27 7.53 5.53 28.25 15.69 15.93 mobile 10.78 4.56 7.47 4.37 6.23 4.23 23.39 32.18 6.79 football 1