Högeffektiv videokodning (HEVC eller H.265), den senaste internationella videokodningsstandarden, visar en minskning med 50% bithastighet med nästan lika hög kvalitet och dramatiskt högre kodnings komplexitet jämfört med H.264. Till skillnad från andra snabba algoritmer, föreslår vi först en algoritm som kombinerar CU-kodning bitar med minskning av onödiga intra-prediction lägen för att minska beräkning komplexitet. I denna studie analyserade vi först det statistiska sambandet mellan det bästa läget och de kostnader som beräknats genom RRM-processen (Rough Mode Decision) och föreslog en effektiv mod-beslutsalgoritm i intra-mode prediktionsprocessen. Vi lindrade beräkningssvårigheterna genom att genomföra RMD-processen i två steg, minska 35 lägen ner till 11 lägen i det första RMD-processen, och lägga till lägen i anslutning till de mest lovande lägen som valts under det första steget i det andra RMD-stadiet. Efter dessa två steg hade vi två eller tre lägen redo att användas i processen för räntesnedvridning (RDO) istället för de tre eller åtta i den ursprungliga HEVC-processen, vilket avsevärt minskade antalet onödiga kandidatlägen i RDO-processen. Vi använde sedan kodbitarna i den nuvarande kodenheten (CU) som huvudgrund för att bedöma dess komplexitet och föreslog en metod för tidig uppsägning av CU-partitionen baserad på antalet kodbitar i den nuvarande CU. Experimentella resultat visar att den föreslagna snabba algoritmen ger en genomsnittlig tidsreduktion på 53 % jämfört med referensen HM-16.12, med endast 1,7 % Bjontegaard deltahastighetsökning, vilket är godtagbart för Rate-Distortion prestanda.
I REF föreslogs en algoritm som kombinerar CU-kodningsbitar med minskningen av onödiga intra förutsägelselägen för att minska beräkningskomplexiteten; den ger en genomsnittlig tidsreduktion på 53 % med endast en ökning av Bjontegaard deltafrekvensen (BD-hastighet).
Fast and adaptive mode decision and CU partition early termination algorithm for intra-prediction in HEVC
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Image and Video Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}