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H.264帧间预测算法的研究

作　者: 汪滢
导　师: 王琰
学　校: 沈阳理工大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: H.264 运动估计模式选择帧间预测
分类号: TN919.81
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 57次
引　用: 1次
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内容摘要

H.264是一种高度压缩的数字视频编解码标准,2002年由ITU-T视频编码专家组和ISO/IEC动态图像专家组组成的联合视频组(JVT, Joint Video Team)提出,其特点是具有更好的编码效率和网络适应性。H.264采用了包括四分之一像素精度的运动估计,树状运动补偿,多参考帧模式,整数DCT变换,熵编码和去块效应滤波等技术使编码效率大大提高,但是带来了巨大的编码运算复杂度,比以往标准高出几倍到十几倍。如此高的运算复杂度,大大限制了H.264在实时视频编码领域的应用,因此如何在保证压缩质量的前提下降低编码的运算复杂度成为大家研究的热点。本文针对H.264运算量最大的帧间预测部分进行了研究。首先对H.264标准的基本原理进行了研究,对H.264编码标准的关键技术等进行了分析。利用H.264树状运动补偿的特点,改进全零块判决运动估计算法,不再对全零子块重复进行运动搜索,减少了运动估计搜索点的数目,从而降低编码的计算复杂度。经过实验证明,本算法在基本保证信噪比的前提下满足降低运动搜索点的要求。其次对H.264经典的帧间模式选择算法进行了研究,提出了一种基于已编码宏块分析的模式选择算法。利用在宏块与宏块之间的相关性,对当前编码宏块周围已经编码宏块的运动矢量进行简单聚类分析,根据分析之后的结果选择相应的编码模式。实验结果表明在信噪比平均损失为0.07dB,而码率平均上升为1.84%基础上,编码时间平均下降20.71%-36.37%。然后对已编码宏块分析的模式选择算法的聚类过程进行改进,用Mean Shift聚类算法代替简单聚类的算法,提出一种基于Mean Shift聚类分析的模式选择算法,实验表明在信噪比平均损失为0.05dB而码率平均上升为1.76%基础上,编码时间平均下降35.07%-38.05%。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章绪论  11-19
  1.1 研究背景  11-12
  1.2 视频编码标准的发展  12-16
    1.2.1 MPEG-1编码标准  13
    1.2.2 MPEG-2/H.262编码标准  13
    1.2.3 H.261编码标准  13-14
    1.2.4 H.263编码标准  14
    1.2.5 MPEG-4编码标准  14-15
    1.2.6 H.264编码标准  15-16
  1.3 国内外研究现状  16-17
  1.4 本文内容安排  17-19
第2章 H.264编码标准的基本原理  19-38
  2.1 H.264/AVC编码器特点  19-20
  2.2 H.264的结构  20-24
    2.2.1 名词解释  20-21
    2.2.2 分层语法结构  21
    2.2.3 H.264的档次  21-22
    2.2.4 H.264的视频格式  22
    2.2.5 视频评价标准  22-24
  2.3 H.264帧内预测  24-26
    2.3.1 4×4视频块帧内预测  24-26
    2.3.2 16×16视频块帧内预测  26
  2.4 帧间预测  26-34
    2.4.1 树状运动补偿  27-28
    2.4.2 运动估计  28-33
    2.4.3 多参考帧预测  33-34
  2.5 变换与量化  34-35
  2.6 熵编码  35-36
  2.7 去块效应滤波  36
  2.8 基于率失真优化的编码控制模型  36-37
  2.9 本章小结  37-38
第3章结合树状运动补偿的零块判决运动估计算法  38-46
  3.1 经典全零块运动估计算法  38-41
  3.2 结合树状运动补偿的零块判决运动估计算法  41-45
    3.2.1 算法思想  41-42
    3.2.2 算法步骤  42
    3.2.3 实验结果  42-45
    3.2.4 结果分析  45
  3.3 本章小结  45-46
第4章 H.264快速帧间模式选择算法  46-65
  4.1 H.264经典帧间模式选择算法  47-48
    4.1.1 算法原理  47
    4.1.2 算法步骤  47-48
  4.2 基于已编码运动矢量分析的模式选择算法  48-54
    4.2.1 算法思想  48-49
    4.2.2 算法步骤  49-50
    4.2.3 实验结果  50-53
    4.2.4 结果分析  53-54
  4.3 基于Mean Shift聚类的模式选择算法  54-64
    4.3.1 Mean Shift理论简介  54-58
    4.3.2 算法思想  58-59
    4.3.3 算法步骤  59-60
    4.3.4 实验结果  60-63
    4.3.5 结果分析  63-64
  4.4 本章小结  64-65
结论  65-67
参考文献  67-70
在攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  70-71
致谢  71-72

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