《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于小波變換的新型幀內(nèi)模式預(yù)測快速選擇算法
來源:微型機(jī)與應(yīng)用2013年第18期
羅國成, 余彪, 劉進(jìn), 王家友
(南京航空航天大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,江蘇 南京210016)
摘要: 為了進(jìn)一步提高視頻的壓縮比,提出了一種基于小波變換的新型幀內(nèi)模式預(yù)測快速選擇算法。該算法利用小波變換后的低頻子圖結(jié)合改進(jìn)后的Pan算法作幀內(nèi)模式選擇,由此判斷宏塊中每個4×4子塊可能的預(yù)測模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在保證了視頻圖像良好效果的情況下,H.264/AVC幀內(nèi)編碼速度得到顯著提高。
Abstract:
Key words :

摘  要:為了進(jìn)一步提高視頻的壓縮比,提出了一種基于小波變換的新型幀內(nèi)模式預(yù)測快速選擇算法。該算法利用小波變換后的低頻子圖結(jié)合改進(jìn)后的Pan算法作幀內(nèi)模式選擇,由此判斷宏塊中每個4×4子塊可能的預(yù)測模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在保證了視頻圖像良好效果的情況下,H.264/AVC幀內(nèi)編碼速度得到顯著提高。
關(guān)鍵詞: 小波變換; 幀內(nèi)預(yù)測; Pan算法; 快速選擇

    H.264/AVC視頻編碼系統(tǒng)的復(fù)雜度主要集中在幀內(nèi)預(yù)測和幀間預(yù)測兩部分,幀內(nèi)預(yù)測編碼的復(fù)雜度主要集中在最佳預(yù)測模式選擇部分。隨著信息技術(shù)的發(fā)展,雖然幀內(nèi)預(yù)測編碼技術(shù)取得了長足的進(jìn)步,但與幀間預(yù)測編碼技術(shù)的研究相比,發(fā)展相對較慢,仍有很大的發(fā)展空間。對整個H.264/AVC視頻編碼系統(tǒng)而言,降低幀內(nèi)預(yù)測編碼的復(fù)雜度有助于大幅降低H.264/AVC編碼器的復(fù)雜度。因此,研究幀內(nèi)預(yù)測編碼快速算法具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和實(shí)用價(jià)值[1-2]。
     H.264/AVC視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)中,幀內(nèi)預(yù)測模式執(zhí)行以基于方向?yàn)橹鞯念A(yù)測模式,尤其是在4×4亮度塊的9種預(yù)測模式中,有8種是方向預(yù)測。在編碼過程中,如果選擇了某一方向?yàn)橹饕念A(yù)測模式,那么就表示該編碼塊的紋理方向具有與所選預(yù)測模式相同的方向。基于這樣的思想,Pan等[3-4]提出了一種基于邊緣方向直方圖的幀內(nèi)模式預(yù)測快速選擇算法,該算法首先用Sobel算子把每個像素點(diǎn)的邊緣方向矢量求出來,然后利用得到的邊緣方向矢量求出每一個宏塊的邊緣方向直方圖,最后依據(jù)邊緣方向直方圖的分布選擇出可能性最大的幾個預(yù)測模式作為候選模式,從而降低幀內(nèi)預(yù)測的計(jì)算復(fù)雜度。在Pan方案中,不管塊的方向性是否都明顯采用了直流DC(Direct Current)模式,其沒有最大限度地降低幀內(nèi)預(yù)測的計(jì)算復(fù)雜度,存在改進(jìn)的余地。參考文獻(xiàn)[5]和參考文獻(xiàn)[6]都對Pan的基于邊緣方向直方圖的快速算法進(jìn)行了改進(jìn),但壓縮比提高的同時,運(yùn)算量不免增大。
    本文提出了一種基于小波變換的新型幀內(nèi)模式預(yù)測快速選擇算法,利用小波變換后的低頻子圖結(jié)合改進(jìn)后的Pan算法作幀內(nèi)模式預(yù)測選擇,由此預(yù)判斷宏塊中每個4×4子塊可能的預(yù)測模式。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與未使用快速算法及Pan算法相比,該算法在保證了視頻編碼質(zhì)量的同時,H.264/AVC幀內(nèi)編碼速度得到顯著提高。
1 H.264/AVC的幀內(nèi)預(yù)測模式
    在H.264/AVC標(biāo)準(zhǔn)中,幀內(nèi)預(yù)測分為亮度分量和色度分量幀內(nèi)預(yù)測兩類。其中亮度分量又分成兩種,一種是Intra 4×4亮度塊的預(yù)測,共包括9種預(yù)測模式,其中包括一種DC模式和8種具有方向性的預(yù)測模式;還包含一種預(yù)測,共有4種預(yù)測模式,分別稱為垂直預(yù)測模式、水平預(yù)測模式、均值預(yù)測模式和平面預(yù)測模式,Intra 16×16較適用于編碼圖像中的平滑區(qū)域。色度分量的預(yù)測模式是Intra 8×8,有與Intra 16×16基本相同的4種預(yù)測模式[7]。而用全搜索算法找到一個16×16宏塊的最優(yōu)幀內(nèi)預(yù)測模式需要進(jìn)行(9×16+4)×4=592次計(jì)算,計(jì)算量非常大。
2 基于小波變換的Pan算法改進(jìn)算法
    由于幀內(nèi)預(yù)測的各個模式具有很強(qiáng)的方向性,并且最佳模式和次最佳模式往往具有類似的預(yù)測方向,即最佳模式和次最佳模式在預(yù)測方向圖上通常是相鄰的,因此,利用邊緣方向矢量直方圖的方法來進(jìn)行幀內(nèi)預(yù)測算法的改進(jìn),決定對當(dāng)前塊模式的選擇。在直方圖中,令最大值和次最大值分別代表預(yù)測時的最佳模式和次最佳模式。當(dāng)二者相差不大且相鄰時,說明圖像的紋理對應(yīng)的是最大值及其相鄰值對應(yīng)的預(yù)測模式;當(dāng)二者相差不大但不相鄰時,說明圖像塊的紋理混亂,可以直接采用DC模式來預(yù)測;當(dāng)二者相差較大時,說明當(dāng)前塊的主要紋理方向一定是最大值對應(yīng)的方向,這時可以直接采用最大值的預(yù)測模式。為衡量最大值與次最大值的差值,本文引入一個閾值M。當(dāng)最大值大于M次最大值時,二者相差足夠大。在得到最佳模式、次最佳模式和最可能模式以后,通過比較最大值與次最大值就能選擇出最終的預(yù)測模式。
    改進(jìn)后的幀內(nèi)4×4塊預(yù)測算法流程圖如圖1所示。在完成4×4亮度塊模式選擇后,繼續(xù)對16×16塊計(jì)算每個點(diǎn)點(diǎn)額邊緣矢量強(qiáng)度和方向,然后建立邊緣方向矢量直方圖并得到最大值模式,預(yù)測最大值模式與DC模式。色度塊預(yù)測與之類似。算法中設(shè)定閾值M=3。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    在H.264/AVC標(biāo)準(zhǔn)模型JM10.1中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真,測試序列為兩個紋理復(fù)雜度不同的CIF標(biāo)準(zhǔn)序列Foreman序列和Football序列。并且在不同量化參數(shù)QP下將本文方法與全搜索方法及Pan方法進(jìn)行比較。其中Bitrate代表編碼位率,PSNR代表亮度分量Y的峰值信噪比。實(shí)驗(yàn)時編碼碼流為30幀/s,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1和表2所示。
    由表1和表2可以看出,本文算法與全搜索及Pan方法相比,在提高了模式選擇算法速度、節(jié)省編碼時間的同時,基本保持了PSNR,且比特率增長不大。這是由于本文首先用小波變換將圖像分解,只在低頻子帶進(jìn)行模式選擇,降低了搜索范圍,同時在搜索時設(shè)置了一個閾值,將不符合要求的模式排除,大大降低了運(yùn)算量。

    圖2和圖3分別為QP=25時Foreman第95幀和Football第34幀編碼后的效果圖。從主觀上看,本文方法能夠保證圖像質(zhì)量。

    本文主要研究了基于小波變換的新型H.264/AVC的幀內(nèi)模式預(yù)測快速選擇算法。本文改進(jìn)的方向是縮小預(yù)測模式的搜索范圍,根據(jù)當(dāng)前塊與相鄰像素的特征排除可能性小的預(yù)測模式,減少代價(jià)函數(shù)的計(jì)算量,從而達(dá)到優(yōu)化的目的。本文在邊緣矢量方向直方圖算法的基礎(chǔ)作了改進(jìn),通過比較最佳模式、次最佳模式與最可能模式來進(jìn)行幀內(nèi)預(yù)測的模式選擇。與Pan算法相比,本文算法在保證視頻圖像PSNR的同時,能夠大幅度降低模式選擇的個數(shù),提高編碼效率。但該算法在邊緣矢量的計(jì)算上復(fù)雜度較大,在后面的工作中,可以更多地使用一些先進(jìn)知識來進(jìn)一步降低模式選擇的計(jì)算復(fù)雜度,提高編碼效率。
參考文獻(xiàn)
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