可分級視頻編碼中運動估計技術研究與優(yōu)化.pdf

1、可分級視頻編碼(SVC)作為H.264/AVC的可分級擴展，是正在制訂中的視頻編碼標準。它通過時域層、空域層和質量(SNR)層的混合可分級的機制，在比特流級上實現(xiàn)可分級性，同時具有很好的壓縮效率。它能夠簡單靈活地適應傳輸網絡異構，特別是帶寬動態(tài)變化和錯誤產生等多種不利因素。但是，采用率失真優(yōu)化全遍歷策略對不同分塊進行運動估計來選取最優(yōu)模式，極大增加了編碼器的計算復雜度，嚴重阻止了SVC的實際應用。因此，在保持SVC編碼效率的同時降低其計

2、算復雜度成為我們要解決的問題。
　　首先，本文介紹了可分級視頻編碼技術及其在H.264可分級擴展中的應用；接著介紹了H.264的運動估計(ME)技術，其中包括運動估計原理、宏塊劃分、模式決策、率失真優(yōu)化和搜索算法；以及評價視頻質量的標準。
　　其次，本文分別統(tǒng)計分析了空間可分級和精細質量可分級基本層與增強層之間的模式分布相關，根據其相關性分布規(guī)律設計了層間快速模式決策算法，很好地降低了SVC的時間復雜度。實驗結果表明，與SV

3、C參考軟件相比，在PSNR平均僅降低0.04dB、碼率平均減少0.096％的前提下，該優(yōu)化算法能使運動估計編碼速度平均提高50%以上。
　　然后，本文分析了視頻序列的分布特性，根據空域周圍宏塊、時域對應宏塊與當前宏塊的模式分布關系，以及時域對應宏塊與當前宏塊的運動相關，對當前宏塊最有可能的最優(yōu)模式進行預決策。模式預決策快速算法只搜索預決策產生的模式子集，簡化了模式選擇過程。相對于SVC參考軟件，本算法在PSNR平均降低小于0.04