[发明专利]基于预测模式快速选择的SHVC增强层视频编码方法有效

专利信息
申请号: 201410609900.6 申请日: 2014-11-03
公开(公告)号: CN104333754A 公开(公告)日: 2015-02-04
发明(设计)人: 吴炜;唐晓丽;刘炯;冯磊 申请(专利权)人: 西安电子科技大学
主分类号: H04N19/103 分类号: H04N19/103;H04N19/147;H04N19/30
代理公司: 陕西电子工业专利中心 61205 代理人: 王品华;朱卫星
地址: 710071*** 国省代码: 陕西;61
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摘要:
搜索关键词: 基于 预测 模式 快速 选择 shvc 增强 视频 编码 方法
【权利要求书】:

1.一种基于预测模式快速选择的SHVC增强层视频编码方法,包括如下步骤:

(1)确定基本层编码单元和增强层编码单元的对应关系:

1.1)在可伸缩高效视频编码SHVC的空域可伸缩中,给出基本层和增强层的量化步长值,输入一个视频序列并进行下采样,得到分辨率不同的两组视频,其中,分辨率小的视频为基本层,分辨率大的视频为增强层;

1.2)将基本层的一个2N×2N的大编码单元划分为4个N×N的小编码单元,这4个N×N的编码单元分别对应增强层4个相邻的2N×2N的编码单元,N=4,8,16,32;

(2)统计一个视频序列前n帧的基本层最佳预测模式和增强层最佳预测模式的概率关系,40﹤n﹤60:

2.1)将基本层中已编码的N×N编码单元分成个4×4区域,每个4×4区域都有一种预测模式,统计个4×4区域中使用次数最多的预测模式,并将该模式作为基本层N×N编码单元的最佳预测模式;

2.2)记录一个视频序列前n帧中基本层的N×N编码单元的最佳预测模式和对应的增强层2N×2N编码单元的最佳预测模式,得到基本层最佳预测模式和增强层最佳预测模式的概率关系;

(3)重复步骤(1)和步骤(2),分别获得多个视频序列的基本层最佳预测模式与增强层最佳预测模式的概率关系,并对所有视频序列的概率关系做平均,得到预测模式概率统计表;

(4)在预测模式概率统计表中,每种基本层最佳预测模式对应11种增强层预测模式,对于每种基本层最佳预测模式,将其对应的11种增强层预测模式按照概率从大到小的顺序排列,若概率大于5%的预测模式且数目不超过7种,则直接将其作为粗略的候选预测模式,否则,选择概率高的前7种候选模式作为粗略的候选预测模式;

(5)用粗略的候选预测模式对视频序列的前n帧进行编码,记录码率和亮度峰值信噪比;

(6)用Yin方法对视频的前n帧进行编码,记录码率和亮度峰值信噪比;

(7)改变基本层和增强层的量化步长值,重复步骤(1)到步骤(6);

(8)根据步骤(5)到步骤(7)中的码率和亮度峰值信噪比,得到率失真性能估计量BD-PSNR;

(9)根据步骤(8)的结果判断粗略的候选预测模式是否为最终的候选预测模式:若满足-0.055dB﹤BD-PSNR﹤-0.045dB,则粗略的候选预测模式就是最终的候选预测模式,否则,对粗略的候选预测模式进行调整,使其BD-PSNR满足要求,并将调整后的粗略候选预测模式作为最终的候选预测模式;

(10)根据最终的候选预测模式,对视频序列进行编码:

10.1)输入一个视频序列并进行下采样,得到基本层和增强层视频;

10.2)利用Yin方法对基本层和增强层的第一帧进行编码;

10.3)从第二帧开始对基本层和增强层的视频分别用不同的方法进行编码:若基本层为非I帧,则利用高效视频编码HEVC方法对基本层视频进行编码,记录所有编码单元的最佳预测模式,并根据基本层最佳预测模式找到增强层最终的候选预测模式,对增强层视频进行编码;若基本层为I帧时,则执行步骤10.4);

10.4)判断视频序列的配置条件:如果视频序列的配置条件为低时延,则利用高效视频编码HEVC方法对基本层视频进行编码,记录基本层所有编码单元的最佳预测模式,根据基本层最佳预测模式找到增强层最终的候选预测模式,对增强层视频进行编码;如果视频序列的配置条件为随机接入,则利用高效视频编码HEVC方法对基本层视频进行编码,利用Yin方法对增强层视频进行编码。

2.根据权利要求1所述的基于预测模式快速选择的SHVC增强层视频编码方法,其中步骤(5)所述的利用粗略的候选预测模式对视频序列的前n帧进行编码,按如下步骤进行:

2a)用高效视频编码HEVC对基本层视频进行编码,记录所有编码单元的最佳预测模式;

2b)根据增强层当前编码单元的尺寸和索引值,在基本层找到视频内容相对应的区域,获得该区域的最佳预测模式;

2c)根据基本层的最佳预测模式,用粗略的候选预测模式,对增强层视频进行编码。

3.根据权利要求1所述的基于预测模式快速选择的SHVC增强层视频编码方法,其中步骤(9)所述的对粗略的候选预测模式进行调整,是将率失真性能估计量BD-PSNR与设定阈值进行比较:

若率失真性能估计量BD-PSNR﹤-0.055dB,则选取非粗略候选预测模式的其他概率最高的模式,作为其中一种粗略的候选预测模式,但候选预测模式数目不能超过7种;

若率失真性能估计量BD-PSNR﹥-0.045dB,去掉粗略的候选预测模式中概率最小的模式,减少粗略的候选预测模式数目。

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