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H.264帧内预测算法研究的开题报告

摘要

随着数字视频技术的迅速发展和广泛应用，视频编码已成为多媒体系统中最关键和最重要的部分之一。H.264编码标准极大地提高了视频压缩率和图像质量，成为目前最先进的视频编码标准之一。其中最重要的编码技术之一是帧内预测。本文将重点研究H.264帧内预测算法，探究其优化方法及性能提升。

本文首先对H.264编码标准以及帧内预测算法进行了介绍，包括预测模式、运动估计和量化和熵编码等基础知识。然后对现有的帧内预测算法进行了综述和总结，包括多项式拟合法、插值法等。针对帧内预测算法存在的问题和不足，本文提出了基于深度学习方法的优化方案，即使用卷积神经网络（CNN）对预测残差进行学习和预测，以提高预测的准确性和稳定性。本文将采用C语言进行编程实现，并选用一组标准视频测试集进行实验验证。

本文的研究成果将为H.264编码标准的应用和发展提供参考，同时可以为增强视频压缩和图像质量提供有效的技术支持。

关键词：H.264视频编码；帧内预测；深度学习；卷积神经网络；视频压缩

Abstract

Withtherapiddevelopmentandwidespreadapplicationofdigitalvideotechnology,videocodinghasbecomeoneofthemostcriticalandimportantpartsinmultimediasystems.H.264encodingstandardgreatlyimprovesvideocompressionrateandimagequality,andhasbecomeoneofthemostadvancedvideocodingstandards.Oneofthemostimportantencodingtechniquesisintra-frameprediction.ThispaperfocusesonthestudyofH.264intra-framepredictionalgorithm,exploringitsoptimizationmethodsandperformanceimprovement.

ThispaperfirstintroducestheH.264encodingstandardandintra-framepredictionalgorithm,includingpredictionmode,motionestimation,andquantizationandentropycodingandotherbasicknowledge.Then,theexistingintra-framepredictionalgorithmsarereviewedandsummarized,includingpolynomialfittingmethod,interpolationmethod,etc.Inviewoftheproblemsandshortcomingsofintra-framepredictionalgorithm,thispaperproposesanoptimizationschemebasedondeeplearningmethod,thatis,usingconvolutionalneuralnetwork(CNN)tolearnandpredictthepredictionresidual,inordertoimprovetheaccuracyandstabilityofprediction.ThispaperwillbeprogrammedinClanguage,andasetofstandardvideotestsetswillbeselectedforexperimentalverification.

TheresearchresultsofthispaperwillprovidereferencefortheapplicationanddevelopmentofH.264encodingstandard,andcanprovideeffectivetechnicalsupportforenhancingvideocompressionandimagequality