基于紋理特性與視覺(jué)關(guān)注度的HEVC優(yōu)化研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與視頻應(yīng)用的普及，用戶(hù)對(duì)視頻質(zhì)量的要求越來(lái)越高，高質(zhì)量的視頻需要大量數(shù)據(jù)描述畫(huà)面細(xì)節(jié)，導(dǎo)致視頻數(shù)據(jù)量激增。高性能視頻編碼（High Efficiency Video Coding,HEVC）是面向高分辨率視頻的新一代編碼標(biāo)準(zhǔn)，其核心目標(biāo)是在H.264/AVC High Profile的基礎(chǔ)上，將視頻壓縮效率提高一倍。但壓縮效率提高的同時(shí)也帶來(lái)了較高的計(jì)算復(fù)雜度與較長(zhǎng)的編碼時(shí)間，嚴(yán)重影響了HEVC的推廣與應(yīng)用。
　　在

2、視頻中，物體的紋理通過(guò)局部區(qū)域像素的排列與變化來(lái)表現(xiàn)，通常呈緩慢或周期性變化，具有一定的規(guī)律性。HEVC以編碼單元（Coding Unit,CU）為基本單位對(duì)圖像進(jìn)行編碼，將紋理簡(jiǎn)單區(qū)域劃分為低深度級(jí)別的大尺寸CU，將紋理復(fù)雜區(qū)域劃分為高深度級(jí)別的小尺寸CU，對(duì)紋理相似的區(qū)域CU深度劃分相近。但CU劃分算法計(jì)算復(fù)雜度高，成為制約HEVC性能的主要因素之一。所以，在HEVC中考慮視頻的紋理特性可以預(yù)測(cè)CU劃分深度，降低編碼計(jì)算復(fù)雜度，有效

3、減少編碼時(shí)間。另一方面，眼睛是各種視頻信號(hào)的最終受體，視頻質(zhì)量也可以說(shuō)是人眼對(duì)視頻感知的主觀(guān)質(zhì)量。人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)并非平等地關(guān)注視頻中所有區(qū)域，在視頻編碼中根據(jù)視覺(jué)對(duì)圖像區(qū)域關(guān)注度的不同調(diào)整碼率資源分配，可有效去除視覺(jué)冗余，提升壓縮性能。因此，基于紋理特性與視覺(jué)關(guān)注度的HEVC優(yōu)化研究能夠有效提高HEVC編碼性能，具有重要的理論意義和廣闊的應(yīng)用價(jià)值。
　　首先在深入研究CU劃分原理的基礎(chǔ)上，提出一種基于Canny算子的CU快速劃分算法

4、，使CU提前進(jìn)入子劃分，降低編碼復(fù)雜度，加快編碼過(guò)程。然后根據(jù)人眼感知特性建立視覺(jué)關(guān)注度模型，計(jì)算當(dāng)前最大編碼單元（Largest Coding Unit,LCU）關(guān)注度，調(diào)節(jié)不同關(guān)注度區(qū)域的碼率資源分配，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)編碼壓縮，提高整體壓縮比。本文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下三個(gè)方面：
　?。?）研究CU初始深度預(yù)測(cè)算法，優(yōu)化CU劃分。首先研究CU劃分深度與其鄰域及參考幀相同位置CU深度的相關(guān)性，推導(dǎo)出CU初始深度與紋理分布的數(shù)學(xué)關(guān)系；然

5、后利用Canny分割算子邊緣定位精度高、連續(xù)性良好等優(yōu)點(diǎn)，分割關(guān)鍵幀的紋理區(qū)域，并判斷紋理在當(dāng)前CU與鄰域中分布關(guān)系；最后根據(jù)紋理分布情況預(yù)測(cè)CU初始深度，簡(jiǎn)化CU劃分遞歸過(guò)程，降低編碼復(fù)雜度，加快編碼過(guò)程。
　?。?）模擬人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)的選擇性注意機(jī)制建立關(guān)注度模型。根據(jù)視覺(jué)感知特性引入運(yùn)動(dòng)性因子、紋理復(fù)雜度因子、對(duì)比度因子與亮度因子建立視覺(jué)關(guān)注度模型。為保證編碼效率，采用計(jì)算復(fù)雜度低、魯棒性強(qiáng)的灰度投影法計(jì)算運(yùn)動(dòng)性因子，基于亮度