新型高效率视频压缩标准hevc帧内编码算法研究

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时间:2019-03-17

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1、'V'与I.k.V分类号密级UDC号编*■睾t仰赵大考硕i学位论文薪聲義放率视频屋繞枉准HEVC倏由编吗算杂研完学位申请人姓名:香秀秀申请学位学生类别:全巧制硕去申请学位学科专业:遷信与信息条娩指导教师姓名:张斬農别教换硕去学位论文MASTERSTHESIS硕±学位论文新型高效率视频压缩巧准HEVC愤内编码Jt法研究论文作者:肖秀秀指獅晨副觀受学科专业:通信与信息系统研究方向:视步巧编解码华中师范大学備科学与技术

2、学院2016年5月■>MA’STERSTHESISResearchonFastIntraPredictionAlori化mfbrHihEfficiencrVideoggyCodingAThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementFortheM.S.DegreeinCommunicationandInfonnationSstemyByXiaoXiuxiuPostradu

3、ateProgramgCollegeofPhysicalScienceandTechnologyCentralChinaNormalUniversitySuervisor:ZhanXinchenpgAcademicTitle:AssociatePro技ssorSignatureXilAcl\£f}ArovedppMa2016y,?>硕去学位论文SMASTERTHESIS华中大学学位论文原创性声明和使用授权说明居刮性声巧本人郑重声明:所

4、呈交的学位论文,是本人在导师指导下,独立进行研巧工作所取得的研巧成果。除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或。集体己经发表或撰写过的研巧成果对本文的研究做出贡献的个人和集体,均己在文中W明确方式标本声明的法律结果由本人承担。/0作者签名:曰亂>/年月^曰学住冷文化枚使用援权书学位论文作者完全了解华中师范大学有关保留、使用学位论文的规定,即:研巧生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华中师范大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版,允许学位论文被査

5、阅和借阅;学校可W公布学位论文的全部或部分内容、缩印或其它复制手,可W允许采用影印段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后遵守此规定)。保密论文注释:本学位论文属于保密,在年解密后适用本授权书。非保密论文注释:本学位论文不属于保密范围,适用本授权书作者签名;导师基若曰期:W年《月3曰日期:也c年巧巧iy""本人已经认真阅读CALIS髙校学位论文全文数据库发布章程,同意将本人的""""学位论文提交CALIS髙校学位论文全文数据库中全文发布章程,并可按中的规定享受相关权益。同意

6、论义提巧后滞后;□半年:年:□二年发布。作者签名:;导师签名曰期:年(月曰曰期:2^/6年(月目>4J3巧去学位论文’MASTERSI?THESS摘要随着多媒体技术的快速提升,髙清晰度数字视频的应用越来越广,视频数据量亦随么不断加大,,然而由于很难在实际应用中传输巨大的视频数据,导致对视频高压-缩比技术的迫切要求日益提升。因此,视频编码组(JCTVC)在考虑到H.264无法满足日益増长需求的基础上,正式制定了新型高效率视频皮缩标准HEVC。然而,一2?随着肥VC压缩效率将近

7、倍的提升,其算法复杂度也随之増加了近4倍,这对压缩速度有着巨大的致命损害,因此,在确保HEVC视频质量无明显变化的基础上,如何有效减少HEVC标准的算法复杂度,大幅度地加快视频压缩速度,推进HEVC发展,成为HEVC应用普及化和商业化的问题所在。本文在保证质量可接受情况下,从降低HEVC算法复杂度入手,研究了编码器中较为耗时的地方,,根据编码耗时的统计结果,剖析了其编码时间过髙的根源为了加快晌内预测过程和简化模式判决流程,从而提出了两种快速算法:基于SSIM和MPM的快速预测算法和基于候选模式

8、概率的快速模式判断算法。本文所提出算一法的主要方向是通过増加种特性来跳过己有算法,同时,采用多种策略减少候选。预测模式的数量,进而在保证性能的前提下,优化其计算复杂度针对每一个预测块均要使用基于SATD代价函数进行粗略模式选择的问题,本文利用相邻块结构信息相似性SSIM与最佳预测模式相关性的特点W及最

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