基于有记忆信源模型的视频编码量化算法研究

发布时间：2024-03-28 02:39

　　随视频技术的发展,新一代编码标准H.264/H.265应运而生,量化作为关键角色直接决定视频性能优劣。量化多采用无记忆信源假设HDQ,复杂度低易实现。研究表明无记忆信源假设不成立,性能及模型精准度需提升。SDQ考虑系数相关性,使视频质量有很大提升,但计算复杂度高不宜于算法并行处理。本文基于此对软硬判决量化算法改进,兼顾二类算法双方面优势,保证并行处理不提高计算复杂度同时引入系数相关性,致力于研究有记忆信源模型的自适应偏移量HDQ改进算法,提升量化性能。针对HDQ偏移量固定导致量化率失真性能损失,本文研究了一种基于DCT系数自适应调节偏移量的改进型HDQ算法。采用离线建模的方式,寻找偏移量与DCT变换系数分布参数、量化参数的数学关系,该改进算法相比原固定偏移量模型,可自适应调节量化偏移量,有效提升了率失真性能。针对HDQ系数独立,结合SDQ上下文码率熵编码理论,对前期改进HDQ模型加入码率因素,提出一种新的码率自适应HDQ改进算法。在线估计出量化为不同结果时可能消耗的码率自信息,分析码率自信息对当前系数量化偏移量的微调作用,基于最大正判、最小误判概率离线建立偏移量与码率自信息等四个量化参...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1典型的率失真R(D)函数[34]

图2.1典型的率失真R(D)函数[34]信源满足零均值方差是σ2的高斯分布，失真度定义为平方误差时，其数是[41]：2221()(22xpxe2221log,()(220,DRDDD失真优化理论可以被应用于整个视频....

图2.2H.264/H.265混合编码方案视频编码器原理框架

中国计量大学硕士学位论文2.2视频编码框架综述视频量化编码技术的壮大发展，推进着编码标准不断推陈出新，但其根本的框架结构并无大的跃进式变革，混合视频编码框架仍为使用的基本原理。图2.2是基于混合编码框架的视频编码流程，包括变换、量化、熵编码等模块，其中各路学者研究最广的部分当....

图2.3混合编码框架中预测差分编码部分的原理图

图2.3混合编码框架中预测差分编码部分的原理图由于编码端和解码端有完全相同的预测参考值，所以可以采用差分编码方法，计算当前编码单元和预测值之间的预测误差ΔX。即，(212)pXXX经过预测差分编码后，视频信号中存在的时空域冗余被很大程度地去除了。编码器将....

图2.4量化、编码过程流图

不等的CTU(如图中的X)，进入编码回路。根据帧内或帧间预测，得到的预测块Xp，原始图像块与预测块的差值为残差块ΔX，残差块再经过变换量化后成为量化系数块。对DCT变换，在H.264标准中基本采用8x8或4x4块级DCT变换，首先对输入的4×4图像块或....

本文编号：3940875