基于紋理特性與視覺關(guān)注度的HEVC優(yōu)化研究.pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與視頻應用的普及，用戶對視頻質(zhì)量的要求越來越高，高質(zhì)量的視頻需要大量數(shù)據(jù)描述畫面細節(jié)，導致視頻數(shù)據(jù)量激增。高性能視頻編碼（High Efficiency Video Coding,HEVC）是面向高分辨率視頻的新一代編碼標準，其核心目標是在H.264/AVC High Profile的基礎(chǔ)上，將視頻壓縮效率提高一倍。但壓縮效率提高的同時也帶來了較高的計算復雜度與較長的編碼時間，嚴重影響了HEVC的推廣與應用。
　　在

2、視頻中，物體的紋理通過局部區(qū)域像素的排列與變化來表現(xiàn)，通常呈緩慢或周期性變化，具有一定的規(guī)律性。HEVC以編碼單元（Coding Unit,CU）為基本單位對圖像進行編碼，將紋理簡單區(qū)域劃分為低深度級別的大尺寸CU，將紋理復雜區(qū)域劃分為高深度級別的小尺寸CU，對紋理相似的區(qū)域CU深度劃分相近。但CU劃分算法計算復雜度高，成為制約HEVC性能的主要因素之一。所以，在HEVC中考慮視頻的紋理特性可以預測CU劃分深度，降低編碼計算復雜度，有效

3、減少編碼時間。另一方面，眼睛是各種視頻信號的最終受體，視頻質(zhì)量也可以說是人眼對視頻感知的主觀質(zhì)量。人類視覺系統(tǒng)并非平等地關(guān)注視頻中所有區(qū)域，在視頻編碼中根據(jù)視覺對圖像區(qū)域關(guān)注度的不同調(diào)整碼率資源分配，可有效去除視覺冗余，提升壓縮性能。因此，基于紋理特性與視覺關(guān)注度的HEVC優(yōu)化研究能夠有效提高HEVC編碼性能，具有重要的理論意義和廣闊的應用價值。
　　首先在深入研究CU劃分原理的基礎(chǔ)上，提出一種基于Canny算子的CU快速劃分算法

4、，使CU提前進入子劃分，降低編碼復雜度，加快編碼過程。然后根據(jù)人眼感知特性建立視覺關(guān)注度模型，計算當前最大編碼單元（Largest Coding Unit,LCU）關(guān)注度，調(diào)節(jié)不同關(guān)注度區(qū)域的碼率資源分配，實現(xiàn)自適應編碼壓縮，提高整體壓縮比。本文的主要研究內(nèi)容包括以下三個方面：
　　（1）研究CU初始深度預測算法，優(yōu)化CU劃分。首先研究CU劃分深度與其鄰域及參考幀相同位置CU深度的相關(guān)性，推導出CU初始深度與紋理分布的數(shù)學關(guān)系；然

5、后利用Canny分割算子邊緣定位精度高、連續(xù)性良好等優(yōu)點，分割關(guān)鍵幀的紋理區(qū)域，并判斷紋理在當前CU與鄰域中分布關(guān)系；最后根據(jù)紋理分布情況預測CU初始深度，簡化CU劃分遞歸過程，降低編碼復雜度，加快編碼過程。
　?。?）模擬人類視覺系統(tǒng)的選擇性注意機制建立關(guān)注度模型。根據(jù)視覺感知特性引入運動性因子、紋理復雜度因子、對比度因子與亮度因子建立視覺關(guān)注度模型。為保證編碼效率，采用計算復雜度低、魯棒性強的灰度投影法計算運動性因子，基于亮度