H264AVC率失真优化技术综述

H.265-HEVC视频编码率失真优化技术研究H.265/HEVC视频编码率失真优化技术研究近年来，随着多媒体技术的飞速发展，高清视频的传输和存储需求不断增加。

为了满足这一需求，高效视频编码标准H.265/HEVC（High Efficiency Video Coding）应运而生。

H.265/HEVC相较于之前的H.264/AVC，在同等画质下能够显著降低视频数据的比特率，从而减少带宽和存储的需求。

本文旨在探究H.265/HEVC视频编码率失真优化技术，以提高视频编码的效率和质量。

在H.265/HEVC视频编码中，压缩比率是衡量编码效果的重要指标之一，它直接影响到视频质量和带宽需求。

传统视频编码技术主要集中在服务于均匀和静态场景，往往难以适应复杂动态场景。

为了提高编码的质量和效率，研究人员提出了许多优化技术。

在H.265/HEVC编码中，这些技术主要集中在两个方面：编码帧类型选择和量化参数优化。

首先，编码帧类型选择是H.265/HEVC编码中的关键环节。

在编码过程中，通常将视频帧分为三种类型：关键帧（I帧）、预测帧（P帧）和双向预测帧（B帧）。

关键帧是自身完整编码的帧，P帧通过对前一关键帧的预测编码得到，B帧则通过对前后关键帧预测得到。

关键帧通常占用更多的比特率，而P帧和B帧则主要利用帧间预测技术进行压缩。

因此，合理选择关键帧和非关键帧类型，能够在一定程度上降低编码率。

其次，量化参数优化也是H.265/HEVC编码中的重要环节。

量化参数指的是编码过程中决定数据精度的参数，通过增大量化参数可以减小比特率，但也会引起严重的失真。

因此，如何选择合适的量化参数以在保证一定质量的前提下最小化比特率是一项具有挑战性的任务。

目前，研究人员提出了一系列的自适应量化技术，通过评估视频帧的复杂度和重要性，动态地调整量化参数，以最大限度地实现编码率和失真的平衡。

除了上述两个方面的技术，H.265/HEVC视频编码中还包括帧内预测、变形编码、熵编码等诸多优化技术。

H.264/AVC编解码算法分析与优化随着人们对视频和音频信息的需求愈来愈强烈,追求远距离视音频同步交互成为新的时尚。

近些年来,依托计算机技术、通信技术和网络技术的发展,集音频、视频、图像、文字、数据为一体的多媒体信息,使越来越多的人开始通过互联网享受到网上生活、远程医疗、远程通讯的乐趣,缩短了时区和地域的距离。

在这之中,数字电视(包括HDTV)、DVD 压缩与存储、视频会议和以多媒体应用为主要特点的3G 都是研究热点,也是多媒体技术的一个发展方向和趋势。

而这其中的一个关键技术就是视频压缩技术,促使了许多视频编码标准的产生。

H.264/AVC 是由ITU(国际电信联盟)的VCEG 和ISO/IEC 的MPEG 两大组织联合组成的JVT 共同制定的一项新的视频压缩技术标准,它使得运动图像压缩技术上升到了一个更高的阶段。

在较低带宽上提供高质量的图像传输是H.264/AVC 的应用亮点,在同样的视觉质量前提下,比H.263 和MPEG-4 节约了50%的码率,而且对IP 和无线网络传输具有更好的支持功能。

但H.264 获得优越性能的代价是计算复杂度的增加,这也是H.264 大规模应用的主要障碍。

针对这一现状,业内也在做大量的研究,力图降低其计算复杂度和提高运行效率。

本文的工作主要集中以下几个方面: 1. 仔细研究了H.264 的标准,并与其他标准进行了较为全面的对比,从标准的新特点中确定了研究的重点与方向。

2. 通过对JM 参考模型代码的研究,找出其中的计算瓶颈和耗时、低效的模块,并设计了一个新的模型。

3. 针对计算量大、复杂度高的运动估计和补偿模块,用快速算法和简化算法减少计算量,提高运算效率。

4. 针对计算量大、频繁调用,但是规则性强的运动估计插值和整数变换。

H.264中码率控制算法与率失真模型的研究的开题报告一、选题背景及意义：随着互联网的发展和宽带网络的普及，视频应用呈现出日益广泛和快速的发展趋势。

H.264（也叫MPEG-4 AVC）为最先进的视频编码标准之一，具有编码效率高、画质好、支持多路视频并行编码等优点，被广泛应用于数字电视、网络视频、移动多媒体等领域。

在视频编码中，码率控制是关键技术之一，它通过调整编码器的码率和量化参数，控制输出码流的大小，使得视频在保证一定的画质下，能够适应不同的网络带宽和存储资源，提高视频的可用性和传输效率。

因此，本文的研究将围绕H.264码率控制算法和率失真模型进行深入探讨和研究，掌握有效的码率控制策略和模型建立方法，为视频应用的高效传输和储存提供技术支持和参考价值，对于推动数字视频产业的发展和技术进步具有重要意义。

二、研究内容和方法：（一）研究内容：1. 分析H.264的视频编码原理和特点，理解码率控制的重要作用和原理机制。

2. 探讨H.264中基于码率控制算法的实现方法和技术路径，研究常用的码率控制策略，如固定码率算法（CBR）、变码率算法（VBR）、可变比特率控制算法（VBR）等。

3. 建立H.264视频编码的率失真模型，掌握视频编码和解码过程中的时域和空域因素，考虑编码参数、误差传播、帧间依赖关系等因素对视频质量的影响，对于不同的视频场景和应用环境，求解出合适的码率和量化参数，以达到最优的视频质量和码率效率。

4. 基于MATLAB等工具，利用H.264原始压缩库生成实际的H.264码流，验证所建立的率失真模型和码率控制算法的可行性和有效性，对比不同算法的性能差异和适用范围，评估视频质量和码率效率的表现情况。

（二）研究方法：1. 文献调研法：了解H.264视频编码标准和行业现状，掌握码率控制相关的研究现状和成果，分析和评价各种算法和模型的优缺点和适用范围。

2. 实验模拟法：利用H.264源码库、MATLAB等工具，实现H.264视频编码的相关功能和算法，对实际的视频序列进行编解码和码流生成，评估码率控制策略和率失真模型的效果和性能。

学校代码10699分类号TN919.8密级学号**********题目高效视频编码H.265/HEVC率失真优化关键技术研究作者杨楷芳信息与通信工程学科、专业冯燕指导教师2017年01月申请学位日期西北工业大学博士学位论文（学位研究生）题目：高效视频编码H.265/HEVC 率失真优化关键技术研究作者：杨楷芳学科专业：信息与通信工程指导教师：冯燕2017年01月Title: Research on Rate-distortion Optimization Techniques for H.265/HEVCByYang Kai-fangUnder the Supervision of ProfessorFeng YanA Dissertation Submitted toNorthwestern Polytechnical UniversityIn partial fulfillment of the requirementFor the degree ofDoctor of EngineeringXi’an P. R. ChinaJanuary 2017摘要摘 要近些年，随着互联网技术和多媒体技术的快速发展，高清甚至超高清视频业务逐渐走入人们的生活。

这在引起视频数据量迅速增加的同时也给视频的存储和传输带来了巨大的挑战。

2013年1月，视频编码联合组（Joint Collaborative Team on Video Coding，JCT-VC）发布了新一代的面向高清视频的视频编码标准H.265/HEVC，与其前一代视频编码标准H.264/A VC相比，H.265/HEVC可以在保证同等重建视频主观质量前提下节省50%的码率。

率失真优化是视频编码中提高编码效率的关键技术。

率失真优化基于香农的率失真编码理论，通过权衡编码码率与失真，在满足码率限制的前提下，获得尽量高的重建视频质量，进而提高视频编码的率失真性能。

中图分类号：TN919.8 单位代号：11903密级：学号：02720986硕士学位论文SHANGHAI UNIVERSITYMASTER’S THESIS作者纪永昭学科专业信号与信息处理导师张颖副教授完成日期2005年3月上海大学本论文经答辩委员会全体委员审查, 确认符合上海大学硕士学位论文质量要求。

答辩委员会签名：(工作单位职称)主任：委员：导师：答辩日期：原创性声明本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。

除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发表或撰写过的研究成果。

参与同一工作的其他同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。

签名：___________日期__________本论文使用授权说明本人完全了解上海大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留论文及送交论文复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容。

（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：__________ 导师签名：___ _____日期：__________上海大学工学硕士学位论文H.264编码器的优化硕士生：纪永昭导师：张颖副教授专业：信号与信息处理上海大学通信与信息工程学院二OO五年三月A Thesis Submitted to Shanghai Universityfor the Degree of MasterThe Optimization of H.264 EncoderM.D. Candidate: Ji YongzhaoSupervisor: Zhang YingMajor: Signal and Information ProcessingSchool of Communication and Information EngineeringShanghai UniversityMarch 2005摘要H.264（MPEG-4 Part 10）是ITU-T的VCEG（视频编码专家组）和ISO/IEC 的MPEG（活动图像编码专家组）组成的联合视频组（JVT：joint video team）开发的新一代视频编码标准。

H.265/HEVC视频编码率失真优化技术研究随着信息与多媒体技术的飞速发展,各类视频应用尤其是高清视频应用越来越广泛地出现在人们的日常生活和工作中。

而由此带来的视频高清化和高帧率化趋势对视频的压缩性能提出了更高的要求。

为此,两大国际标准化组织ITU-T VCEG与ISO/IEC MPEG于2013年共同推出了新一代高效视频编码标准H.265/HEVC。

与上一代视频编码标准H.264/AVC相比,H.265/HEVC使用了更加灵活的块划分方式并采用了大量更为先进的编码技术,因而其编码性能较之前者能够提高一倍左右,但其编码复杂度也随之大幅提升。

本文基于H.265/HEVC视频编码标准,主要研究了其编码过程中的率失真优化技术以及速率控制技术,提出了一种率失真优化量化(RDOQ)技术的快速实现方法、一种考虑视频帧间内容依赖性的自适应量化参数(QP)分配方法以及一种考虑视频内容特性的帧级比特分配方法。

主要研究成果包括:1.针对H.265/HEVC中率失真优化量化(RDOQ)技术复杂度过高的问题,提出了一种快速RDOQ实现方法。

首先,通过分析多个可选量化值对应的量化失真与编码比特数,本文对各非零变换系数的可选量化值数目进行了一定程度的限制。

其次,本文算法通过计算不同可选量化值失真与编码比特数之间的差异来选取最优量化值,从而避免了分别计算多个可选量化值的率失真代价;最后,在分析H.265/HEVC中残差系数的熵编码过程的基础上,提出了一种基于自信息量的CABAC快速比特估计算法,用于快速计算不同可选量化值编码比特数的差异。

实验结果表明,与HM中原有的RDOQ算法相比,本文提出的快速算法可平均降低74.7%的计算复杂度,而编码性能平均只损失0.58%。

2.结合H.265/HEVC视频编码过程中的全局率失真优化策略,提出了一种考虑视频帧间内容依赖性的自适应量化参数(QP)与拉格朗日因子λ分配方法。

首先,本文在分析帧间预测残差产生过程的基础上提出了一种用于估计帧间内容依赖性强度的模型;其次,利用该模型对H.265/HEVC中的分级B 帧结构各编码层之间的依赖性进行了分析,并依据各编码层在GOP中的重要性得出了各层对应的拉格朗日因子之间的关系;最后,本文利用上述关系以及量化参数与拉格朗日因子之间的关系为各视频帧自适应计算量化参数值。

摘要摘要视频是多媒体业务中最常用的媒体之一。

然而，由于视频数据量巨大，未经压缩的视频数据很难在带宽有限的网络中传输。

作为视频应用的关键技术之一，视频编码致力于去除视频数据中的冗余，以达到减少数据量的目的。

随着基于移动设备的视频直播等新型多媒体业务的兴起，对视频编码的实时性、压缩效率和抗误码性能提出了极大的挑战。

作为视频编码的重要环节，帧内编码仅依靠视频帧自身空域的信息进行编码，并为后续的帧编码提供参考，是视频编码在较差网络环境下避免错误传播以提高传输质量的关键技术之一。

在新一代视频编码标准H.265/HEVC中，帧内编码加入了大量新的编码工具，使得其编码性能得到了显著提升，同时也导致其编码复杂度过高，不适用于大多数新兴多媒体业务。

因此，本文以高编码速度、高编码性能和低运算量为目标，对H.265/HEVC的帧内编码技术进行了优化研究。

本文从减少不必要的帧内预测模式和划分组合数目这两个角度入手来降低帧内编码复杂度；并综合考虑了算法并行度、编码速度稳定程度与算法复杂度的可调节性，设计出了一种基于H.265/HEVC的快速帧内编码系统。

针对H.265/HEVC帧内预测模式数目较多这一情况，本文首先设计了一种计算复杂度低、并行度高的图像纹理提取方法，通过利用特征提取值的分布、图像纹理和最优预测模式之间的关系，设计和实现了一种基于纹理分布的快速帧内预测模式预测算法。

以X265的1.7版帧内编码性能为参照，使用本算法控制编码时间减少80%的同时，在高码率环境下PSNR平均降低0.47dB，比特率平均上升1.5%；低码率环境下PSNR平均降低0.03dB，比特率平均上升7%。

针对H.265/HEVC帧内编码划分组合数过多这一情况，本文首先提取影响率失真代价的编码参数（图像纹理、量化参数、预测单元大小），再分析其与率失真代价之间的关系，进而提出一种基于图像纹理的快速率失真代价预测算法。

为避免以率失真代价最小原则筛选划分组合时陷入局部最优点，本文还提出了一种划分置信度的评价模型，利用划分组合的率失真代价估计值对划分组合成为最优的可能性做出评估，最终去除冗余的划分组合。