[发明专利]基于支持向量机的视频转码快速帧内预测方法

摘要

基于支持向量机的视频转码快速帧内预测方法，属于数字视频转码技术领域。本发明具体包括以下步骤：(1)将输入的高分辨率视频码流解码来提取编码信息，组成多维特征向量训练支持向量机模型，建立高分辨率视频编码信息与降尺寸视频中宏块的帧内编码模式之间的相关性；(2)构建分层式SVM分类器，对降尺寸视频中宏块的帧内预测模式进行分类，以此减少预测模式数量；(3)利用缩减后的帧内模式对降尺寸视频进行编码，实现转码再编码过程中率失真优化算法的提前终止，达到降低转码运算复杂度的目的，实现一个低复杂度的H.264视频转码器；(4)输出转码后的低分辨率视频码流。本方法既能够保证转码后视频质量，又有效解决了降尺寸视频转码实时性问题。

主权项

基于支持向量机的视频转码快速帧内预测方法，其特征在于：首先从输入的视频码流中提取编码信息组成多维特征向量训练支持向量机，即Support Vector Machine，SVM，分类器模型，建立高分辨率视频编码信息与降尺寸视频中宏块的编码模式之间的联系；然后搭建阶梯式SVM分类器对降尺寸视频中宏块帧内编码模式进行分层式预测，具体包括下述步骤：1)将输入的高分辨率视频码流解码来提取编码信息，包括：帧内编码模式、残差宏块和离散余弦变换系数；2)分别为三层SVM分类器选取特征向量，即利用编码信息计算获得表征宏块特征的参量来组成多维特征向量；3)通过定义的核函数性能参数来选择核函数，训练支持向量机模型，通过该模型建立高分辨率视频编码信息与降尺寸视频中宏块的帧内编码模式之间的相关性；4)由顶层分类器，中间层分类器和下层分类器构建成分层式SVM分类器架构，分三步对降尺寸视频中宏块的帧内预测模式进行分类，首先划分Intra 16×16和Intra 4×4，其次对Intra 4×4中的模式{0，1，2}和其它模式进行划分，最后划分Intra 4×4中的垂直预测模式和水平预测模式；5)利用缩减后的帧内模式对降尺寸视频进行编码，提前终止率失真优化算法，避免转码中再编码过程中的穷举式全搜索，实现一个低复杂度的H.264视频转码器；6)输出转码后的低分辨率视频码流。