[发明专利]一种基于数据挖掘的HEVC帧间快速模式选择方法

摘要

本发明提供一种基于数据挖掘的HEVC帧间快速模式选择方法，首先通过对不同分辨率，不同纹理的视频进行数据信息收集，接着对数据信息进行分析确定出有用的信息，然后利用数据信息建立起训练样本集，最后利用样本集建立起决策树进行测试。本发明在保持编码率失真性能基本不变的条件下，显著的降低HEVC的编码计算复杂度，极大缩短了编码时间。

主权项

1.一种基于数据挖掘的HEVC帧间快速模式系统建立方法，其特征在于，包括以下步骤：（1.1）输入视频序列，对帧间预测的各个模式进行概率统计，得到帧间预测模式概率统计图；（1.2）分析得到的帧间预测模式概率统计图，对帧间预测的MSM模式与2Nx2N模式的数据信息进行收集，找出与CU划分模式相关的数据特征，并进行特征优化，利用数据挖掘技术将得到的特征数据建立CU划分决策树；（1.3）将建立的决策树模型运用到HEVC帧间预测；其中上述步骤（1.2）中决策树的建立具体包括下列步骤：(3.1)分析步骤（1.1）得到的帧间预测模式的概率分布图，对每个层次的CU64x64、32x32、16x16、8x8分别建立帧间预测模式概率图，分析预测模式的分布情况，其中4个层次的CU，最佳帧间预测模式主要分布在MSM模式和2Nx2N模式，即CU划分为单个PU的模式，进入步骤(3.2)；(3.2)收集帧间预测模式MSM模式与2Nx2N模式的数据特征；（3.3）建立数据特征与CU划分模式的相关性，进入步骤(3.4)；(3.4)针对上述特征进行优化，并选取需要的特征；进入步骤(3.5)；(3.5)利用确定好的特征值分别建立不同CU尺寸64x64、32x32、16x16、8x8下的决策树；其中上述步骤（3.3）中特征值的分析具体包括以下步骤：(4.1)进入帧间预测选择模式中，进入MSM预测模式，获得MSM模式的率失真值，获得MSM模式的运动向量值，进入2Nx2N预测模式，获得2Nx2N模式的率失真值，获得2Nx2N模式的运动向量值，并遍历剩余的预测模式，获得最佳帧间选择模式，如果此最佳帧间预测模式为MSM或者2Nx2N,则表示此CU的帧间预测模式划分为单个PU，否则，表示此CU的帧间预测模式划分为多个PU，进入步骤(4.2)；(4.2) 建立MSM模式率失真值与CU划分模式的关系，建立2Nx2N模式率失真值与CU划分模式的关系，建立当前CU划分模式与上层CU的划分模式的关系，进入步骤(4.3)；(4.3)将获得的2Nx2N模式率失真值与MSM模式的率失真值进行相除得到比值，建立此比值与CU划分模式的关系，进入步骤(4.4)；(4.4)建立获得的当前CU的MSM模式的运动向量值与当前CU的帧间划分模式的关系，建立获得的当前CU的2Nx2N模式的运动向量值与当前CU的帧间划分模式的关系，其中运动向量值由运动向量x方向的绝对值加上运动方向y方向的绝对值得到，进入步骤(4.5)；(4.5)将MSM模式的率失真值与2Nx2N模式的率失真值比较，获得较低值，建立此较低值与CU划分模式的关系。