基于圖形信息的HEVC幀間預(yù)測快速算法

基于圖形信息的HEVC幀間預(yù)測快速算法摘要：本文提出了基于圖形信息的HEVC幀間預(yù)測快速算法。該算法在對像素進行逐一匹配時，利用預(yù)設(shè)參數(shù)從視頻序列中提取和計算圖形特征，并建立圖形相似性度量矩陣，從而實現(xiàn)快速搜索和匹配，將指定像素的預(yù)測模式由O(N2)降低至O(NlogN)。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的冗余搜索方法相比，該算法能夠提高HEVC視頻解碼的編碼性能，同時也降低了編碼延遲。

關(guān)鍵詞：HEVC，圖形信息，幀間預(yù)測，圖形特征，相似性度量

正文：HEVC（HighEfficiencyVideoCoding）是一種新一代的視頻編碼標準，具有較高的視頻編碼效率以及高質(zhì)量的視頻編碼輸出。HEVC標準之一是幀間預(yù)測，即通過將前一幀和當前幀的相關(guān)像素點進行比較，以更有效地預(yù)測當前幀的圖像內(nèi)容，從而提高視頻編碼效率。然而，傳統(tǒng)的幀間預(yù)測算法的搜索效率低，編碼延遲過高，不能滿足實時編碼的需求。因此，本文提出了一種基于圖形信息的HEVC幀間預(yù)測快速算法。該算法在對像素進行逐一匹配時，利用預(yù)設(shè)參數(shù)從視頻序列中提取和計算圖形特征，并建立圖形相似性度量矩陣，從而實現(xiàn)快速搜索和匹配，將指定像素的預(yù)測模式由O(N2)降低至O(NlogN)。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的冗余搜索方法相比，該算法能夠提高HEVC視頻解碼的編碼性能，同時也降低了編碼延遲。本文提出的圖形信息預(yù)測方法對于視頻編碼有著重要的意義，為HEVC視頻格式提供了一種編碼效率更高的新方案。為了驗證新的圖形信息預(yù)測方法的效果，本文進行了實驗研究。首先，利用Matlab實現(xiàn)該算法。然后，為了使結(jié)果更加精確，該算法在幾種真實視頻序列上進行了實驗，以衡量算法效果。另外，為比較不同算法之間的性能，我們使用碼率-PSNR度量定義算法的編碼效率。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)冗余搜索方法和選擇板塊匹配法相比，本文提出的快速圖形特征預(yù)測算法可以在保持編碼質(zhì)量的情況下實現(xiàn)更高的編碼效率。

此外，在圖形特征參數(shù)的設(shè)置上，本文的算法仍有不少可改進空間。例如，可以增加搜索范圍，提高搜索精確度，從而更加有效地實現(xiàn)幀間預(yù)測。另外，也可以使用多種圖形特征參數(shù)來提高算法的精確度，以及建立單層或多層的判斷模型，從而更好地捕捉視頻中的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。未來的研究將針對上述問題開展深入研究，以改進本文提出的基于圖形信息的HEVC幀間預(yù)測快速算法。近年來，基于圖形信息的預(yù)測方法在H.264/AVC和HEVC編碼中被廣泛應(yīng)用，它被認為是一種可以提升視頻編碼性能的有效手段。然而，傳統(tǒng)的圖形特征匹配方法存在著明顯的缺點，例如高計算復(fù)雜度、低編碼效率和大延遲等。為此，結(jié)合飛行時間的局部特征描述，本文提出了一種快速的圖形參數(shù)預(yù)測方法，通過采用相似性度量矩陣，快速地實現(xiàn)幀間圖形信息的匹配，改善了傳統(tǒng)的冗余搜索算法。

未來的研究將著眼于利用深度學(xué)習(xí)對圖像特征進行更準確的識別，并把本文提出的預(yù)測方法用于實時視頻編碼和解碼中，相信這將是開發(fā)更高品質(zhì)視頻編碼格式的有力幫手。另外，隨著視頻編碼和處理技術(shù)的日益成熟，也有必要將圖像預(yù)測方法應(yīng)用到全息、虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實和其他視覺應(yīng)用系統(tǒng)中，以獲得更高的編碼性能和更低的編碼延遲。本文提出了一種快速圖形特征預(yù)測方法，旨在提高HEVC視頻編碼的效率。首先，利用局部特征模型定義像素圖形信息，然后采用相似性度量矩陣進行快速搜索匹配，從而實現(xiàn)幀間圖像信息的快速預(yù)測。實驗表明，該算法在保持相同編碼質(zhì)量的情