高效率视频编码（hevc）帧间预测算法研究

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1、分类号TN919.81密级公开UDC004.93学位论文编号D-10617-308-(2016)-01133重庆邮电大学硕士学位论文中文题目高效率视频编码（HEVC）帧间预测算法研究英文题目ResearchonInterPredictionAlgorithmofHighEfficientVideoCoding学号S130101158姓名覃杨微学位类别工学硕士学科专业信息与通信工程指导教师李强副教授完成日期2016年6月8日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要高效率视频编码(HighEfficientVideoCoding,HEVC)与上一代视频编码标准H.264

2、/AVC相比，在压缩性能和并行处理能力等方面都有了显著提高。但优越性能所带来的高复杂度问题阻碍其在实际应用的推广。因此，如何在有效地保证视频质量的同时，降低编码复杂度，满足实际应用需求，是目前HEVC研究的重要内容。本文在研究HEVC标准及其关键技术基础上，从帧间模块的块划分和运动估计两个部分对算法进行改进，进而达到降低HEVC编码复杂度的目的。针对帧间预测块划分的高复杂度问题，本文从宏观和微观两个层面作出了改进。首先，在宏观上，通过空时域编码单元(CodingUnit,CU)间的深度相关性确定CU深度范围，同时利用时域CU与当前CU的深度差值信息对CU深度

3、做进一步优化，从而减少了冗余深度的递归计算，降低了CU深度划分的复杂度。在微观上，根据时域相同深度预测单元(PredictionUnit,PU)模式的结构相似性，相邻PU模式复杂度对当前候选PU模式进行预测，从而降低了PU模式遍历的复杂度。实验结果表明，该算法相对HM14.0算法，能够在保证视频质量基本不变的同时，平均降低50.61%的复杂度。针对帧间预测运动估计搜索过程的高复杂度问题，本文从单向预测的搜索方法和双向预测的搜索范围两个方面作出了改进。该算法根据视频帧中不同运动类型进行步长的自适应搜索，同时根据失真值降低方向、目标物体在水平和垂直方向运动的不平

4、衡性对菱形搜索进行改进，从而实现单向预测中搜索方法的优化。根据单向预测中的预测运动矢量和运动矢量之间的相关性对双向预测搜索范围进行改进。综合单向和双向预测的优化来减少运动估计算法的搜索冗余，降低复杂度。实验结果表明，该算法相对于HM10.0算法，能够在保证视频质量基本不变的同时，平均降低10.13%的复杂度。综上所述，帧间预测块划分和运动估计的改进都得到了较好的效果，且在保证视频质量的前提下，以损失较小码率为代价，有效地降低了编码复杂度。关键字：视频编码，HEVC，帧间预测，模式划分，运动估计I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractHigh

5、EfficientVideoCoding(HEVC)hassignificantimprovementscomparedwiththelastgenerationH.264/AVCincompressionperformanceandparallelprocessing.However,thehighperformanceofHEVCisatthecostofthehighercomputationcomplexitywhichrestrictsitspromotioninpractical.Therefore,howtoensurethevideoqual

6、ityandreducecodingcomplexitysimultaneouslyinpracticalapplicationisasignificantresearchcontentofHEVC.Inthisthesis,basedontheresearchofHEVCstandardanditskeytechnologies,theimprovedalgorithmsisproposedtoreducecomplexityfromblockpartitioningandmotionestimationininterprediction.Aimingat

7、theproblemofthehighcomputationcomplexityofblockpatitioningininterprediction,theimprovedalgorithmisproposedfrombothmacroandmicrolevel.Onthemacrolevel,thedepthrangeofthecurrentcodingunit(CU)ispredictedthroughthedepthinformationofspatialandtemporalneighbors.Meanwhile,thedepthdifferenc

8、ebetweentemporalandcurrent